ChatGPT的隐匿用法，先人一步把握ChatGPT数据分析-外链论坛

tw4ld6 发表于 2024-8-4 11:11:24

ChatGPT的隐匿用法，先人一步把握ChatGPT数据分析

比尔·盖茨曾说过：“ChatGPT 像互联网发明同样重要，将会改变世界。”
如今 ChatGPT 已然变得非常热门，人们能够经过与 ChatGPT 进行天马行空的对话，获取自己必须的答案。它能够根据人的指令生成各样文本，来满足区别行业和场景的需求，例如翻译文本、撰写诗歌、代码、剧本、商场计划书等等。如果你实质体验过，肯定会惊叹于其强大的能力。
ChatGPT 适用于各个行业，那针对数据分析是不是可行？想必亦是数据分析师和与数据打交道的职场人关心的问题。虽然 ChatGPT 不是专门为数据分析而设计的工具，然则它能够对数据进行简单的分析和统计，帮忙用户快速提取有效信息和数据趋，并给出意见。
咱们以数据分析师职场发展路径为例，瞧瞧 ChatGPT 能做些什么，怎么做？
用 ChatGPT 预测面试题
数据分析师平常的面试问题有那些？从技术问题和业务问题两个方向展开。
ChatGPT 收到以上内容后，返回如下结果。
数据分析师的面试一般包含技术问题和业务问题。以下是有些平常的问题。
技术问题
1. 请简述描述性统计和推断性统计的区别。
2. 解释假设检验及其在数据分析中的功效。
3. 描述一种线性回归模型，并解释其工作原理。
4. 请解释 logistic 回归模型，并介绍其在归类问题中的应用。
5. 怎样处理缺失数据？请举例说明。
6. 请解释过拟合和欠拟合的概念，以及怎样处理这些问题。
7. 请简述 A/B 测试的概念，并解释怎样设计和实施一个 A/B 测试。
8. 描述怎样运用 SQL 查找和管理数据库。
9. 请简要介绍你熟练的数据可视化工具（如 Tableau、Power BI 等），并说明其优缺点。
10. 请举例说明 Python 或 R 在数据分析中的应用。
业务问题
1. 请描述一个实质的数据分析项目，介绍你在项目中的角色以及分析过程。
2. 请举例说明怎样运用数据分析为业务决策供给支持。
3. 在一个数据分析项目中，怎样与非技术背景的团队成员（如营销、市场人员等）合作？
4. 请描述一个你曾经遇到的棘手的数据分析问题，以及你是怎样处理的。
5. 当你的分析结果与业务团队的预期不符时，你会怎样沟通和处理？
6. 请举例说明怎样按照数据分析结果为机构制定策略和供给意见。
7. 在项目中，怎样确定关键绩效指标（KPI）？
8. 怎样向区别层次的管理者或团队成员呈现分析结果？
9. 当数据质量或完整性不睬想时，你会怎样应对？
10. 请描述你在保持技能和知识更新方面所采取的办法。
准备这些问题有助于你在面试中表现出色。请重视，面试官可能会按照你的简历和详细状况提出其他问题，因此要保证对自己的简历内容和项目经验非常熟练。同期，展示出积极的态度、良好的沟通能力和处理问题的能力，这些针对数据分析师职位一样重要。
ChatGPT 只是列出了有些比较通用的问题，咱们能够问得更精确有些，如某某机构、某某行业的面试问题。发送如下内容给 ChatGPT。
BAT 大厂平常的数据分析师面试题。
ChatGPT 收到以上内容后，返回如下结果。
BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）等大型互联网机构针对数据分析师的面试题一般涵盖了技术能力、业务理解、沟通能力和处理问题的能力等方面。以下是有些在 BAT 等大厂数据分析师面试中平常的问题。
1. 在进行数据分析时，怎样评定数据质量？遇到数据质量问题时怎样处理？
2. 解释什么是决策树算法，以及怎样在数据分析中应用决策树。
3. 请简要介绍聚类分析，并说明其在实质业务场景中的应用。
4. 请解释 SQL 中内连接、左连接、右连接和全连接的区别，并供给示例。
5. 请解释协同过滤算法，并说明怎样在举荐系统中应用协同过滤。
6. 请描述你在实质项目中怎样应用设备学习算法处理业务问题。
7. 在数据可视化中，怎样按照区别需求选取合适的图表类型？
8. 怎样利用数据分析来评定和优化用户体验？
9. 当数据量很大时，怎样进行有效的数据抽样以降低计算繁杂度？
10. 请描述一个成功的数据分析项目，包含项目背景、目的、你的角色、分析办法和结果。
除了这些问题外，BAT 等大厂亦可能会针对详细业务行业提出关联问题，例如电商、金融、宣传等。因此呢，认识所申请机构的业务行业，并熟练与该行业关联的数据分析办法和技术，有助于在面试中脱颖而出。
同期，在面试过程中，面试官可能会提出有些开放性问题，以评定你的思考和处理问题的能力。例如，面试官可能会给出一个实质业务问题，让你说明怎样经过数据分析处理这个问题。在回答这类问题时，展现出扎实的分析技巧、业务理解能力和创造性思维非常重要。
准备这些问题并熟练自己的简历和项目经验，能够帮忙你在BAT 等大厂的数据分析师面试中取得成功。
在数据分析师的面试过程中，除了问有些比较通用的问题以及行业问题外，面试官还会基于面试者的简历内容进行提问，例如会问你简历中的某个项目是怎么做的。咱们能够将简历内容发送给 ChatGPT，让它模拟面试官基于其中某段经历提出问题。例如发送如下内容给 ChatGPT。
以下是我的数据分析师求职简历中的一个专题项目，倘若你是一名面试官，基于这个项目经历，你会问那些问题？
• 项目名叫作：用户生命周期科研。
• 目的：科研用户在平台上的发展轨迹，并针对处在区别周期的用户采取区别的运营策略。
• 实施：先对用户进行综合评分，按照评分划分日前用户所处的周期，利用 k-means 算法模型发掘用户在平台上的经典发展轨迹；针对区别周期的用户触发区别类型的营销任务，从而最大化地缩短用户的进入时间、延长用户的成熟期，并对衰退期用户进行即时预警。
ChatGPT 收到以上内容后，返回如下结果。
做为一名面试官，针对你的这个项目经历，我可能会提出以下几个问题：
1. 请仔细介绍你确定用户综合评分的办法和依据。
2. 能否详细描述你是怎样运用 k-means 算法来发掘用户在平台上的经典发展轨迹的？你在选取聚类数量时采用了什么策略？
3. 在划分用户周期时，你是怎样确定阈值的？按照经验设定还是基于数据驱动？
4. 在为区别周期的用户触发区别类型的营销任务时，你是怎样量化和评定这些运营策略的有效性的？
5. 关于对衰退期用户进行即时预警，你是怎样定义衰退期用户的？你采用了那些预警指标？
6. 在这个项目中，你遇到了那些挑战和困难？你是怎样克服这些困难的？
7. 请介绍一下这个项目的成果及其对业务的影响，以及你在这个项目中所得到的有趣或有启发性的洞见。
这些问题旨在认识你在这个项目中所展现的技术能力、分析思路、执行过程以及对业务的理解。期盼这些意见能帮忙你更好地为面试做准备。
这般一来，在面试之前就能够充分准备，做到心中有数了。
用 ChatGPT 制定 OKR
此刻大都数机构引入了 OKR（objective & key result）计划，数据分析师亦必须定时制订和检测自己的 OKR 计划。咱们不仅能够利用 ChatGPT 辅助制订 OKR 计划，亦能够让其对 OKR 计划内容进行调节、优化，还能够对 OKR 计划进行复盘。
咱们能够直接让 ChatGPT 按照区别的数据分析师级别生成区别的 OKR 计划，只需发送如下内容给 ChatGPT。
帮我生成一份数据分析师的季度 OKR 计划，必须按照区别的数据分析师级别生成区别的 OKR 计划。
ChatGPT 收到以上内容后，返回如下结果。
一份数据分析师的季度 OKR 计划能够按照职位级别来调节。以下是针对初级、中级和高级数据分析师的季度 OKR 计划示例。
初级数据分析师
Objective 1：加强数据分析技能
• KR1：完成最少两门在线数据分析课程，如 SQL 和 Python 编程
• KR2：每周阅读最少一篇与数据分析关联的技术文章或博客
Objective 2：支持业务团队并优化业务流程
• KR1：即时完成每周的数据报告和分析任务，保证准确性和高质量
• KR2：与业务团队密切合作，针对业务问题提出最少 3 个数据驱动的优化意见中级数据分析师
Objective 1：提高分析效率，为业务分部供给更高质量的数据支持
• KR1：为至少两个核心业务流程研发自动化报告工具，加强报告生成效率
• KR2：深入认识业务需求，主动发掘并处理最少 5 个业务关键问题
Objective 2：带领团队加强数据分析能力
• KR1：组织最少一次团队内部的数据分析技能培训或分享会
• KR2：为初级数据分析师供给指点，帮忙她们完成最少 3 个关键项目
高级数据分析师
Objective 1：推动数据驱动的决策文化建设
• KR1：与高层管理团队合作，将数据驱动的决策引入最少 3 个关键业务行业
• KR2：定时与业务分部进行沟通，收集反馈并优化数据报告和分析流程
Objective 2：构建和优化数据分析基本设备
• KR1：评定现有数据分析工具和技术栈，提出最少 3 个优化意见并实施
• KR2：与数据工程团队合作，优化数据仓库结构，加强数据查找效率
请重视，这些 OKR 计划只是示例，你能够按照详细的机构和团队需求进行调节。
ChatGPT 生成的 OKR 计划没法直接运用，然则能够做为参考：数据分析师的 OKR 计划通常是什么样的，包括那些方面。在实质工作中，咱们通常有大概的 O，即大方向确定，然则不晓得怎样按照 O 拆解 KR，这个时候就能够让 ChatGPT 帮忙。
接下来请基于我的需求，重新生成 OKR 计划，不必须分区别级别。
O1：基本建设–完善指标体系、中间表、数据看板的构建，加强平常数据分析效率
O2：数据分析–有效、准确、即时地支持业务需求，助力业务增长。KR 重点从临时需求、A/B 实验、专题分析几个方向出发
ChatGPT 收到以上内容后，返回如下结果。
基于你的需求，以下是重新生成的数据分析师季度 OKR 计划。
Objective 1：基本建设–完善指标体系、中间表、数据看板的构建，加强平常数据分析效率
• KR1：审查和完善现有业务指标体系，保证覆盖关键业务行业
• KR2：优化现有中间表结构，加强数据处理和查找效率
• KR3：设计并构建最少 3 个新的数据看板，以满足区别业务分部的需求
Objective 2：数据分析–有效、准确、即时地支持业务需求，助力业务增长。KR 重点从临时需求、A/B 实验、专题分析几个方向出发
• KR1：即时响应临时数据分析需求，保准最少 95% 的需求在规按时间内处理
• KR2：设计并实施最少 2 个 A/B 实验，为业务优化供给数据支持
• KR3：完成最少 3 个专题分析，挖掘潜在业务增长点并提出改进策略
这些 OKR 计划能够按照详细的机构和团队需求进行调节。
这次生成的结果相对可用，这里基本上按照实质状况改一改就差不多了。
制订完 OKR 计划以后，倘若觉得自己写得不足专业，能够让 ChatGPT 帮忙调节和优化。只需将所写的内容发送给 ChatGPT，让它进行修改就可。
请对下面这份数据分析师的 OKR 计划提出修改意见，并返回修改后的内容。
O1：基本建设– 连续完善业务的指标体系、中间表、数据看板的构建，加强平常数据分析效率。
• KR1：帮助数据组完成数据资产的规划以及相应表的迁移、替换工作。
• KR2：梳理日前业务已有的数据资产，给数据组提出关于表的新建与重构需求。
O2：数据分析– 有效、准确、即时地支持业务需求，提出业务意见。
• KR1：平常数据归因——对平常数据异动进行准确的归因，并形成文档进行留档。
• KR2：A/B 实验评定——对平台功能的平常策略迭代进行评定，按照评定结果给出下一步实验迭代意见。
• KR3：专项分析——能够按时产出版本评定报告，并将其自动化；完成用户画像的收尾工作，并与业务团队探索初步落地区案。
ChatGPT 收到以上内容后，返回如下结果。
以下是按照你供给的 OKR 计划进行修改后的内容。
O1：基本建设–连续完善业务的指标体系、中间表、数据看板的构建，加强平常数据分析效率。
• KR1：帮助数据组完成数据资产的规划，优化现有表结构，加强数据处理和查找效率。
• KR2：梳理现有业务指标体系，保证覆盖关键业务行业，并提出新的数据资产方面的需求。
• KR3：设计并构建最少 3 个新的数据看板，以满足区别业务分部的需求。
O2：数据分析–有效、准确、即时地支持业务需求，提出业务意见。
• KR1：平常数据归因——对平常数据异动进行准确归因，形成文档并存档，便于跟踪和分析。
• KR2：A/B 实验评定——评定平台功能的平常策略迭代，按照评定结果提出下一步实验迭代意见。
• KR3：专项分析——按时产出版本评定报告，探索报告生成自动化；完成用户画像项目，并与业务团队协同探讨初步落地区案。
这些修改后的 OKR 计划能够按照详细的机构和团队需求进行调节。
ChatGPT 修改后的内容显著比原始版本清晰、精练非常多。
在季度末，咱们能够利用 ChatGPT 复盘 OKR 计划。由于 ChatGPT 拥有基于上下文对话的能力，因此咱们发送如下内容给 ChatGPT。
一个季度过去了，请对以上 OKR 计划进行复盘。
ChatGPT 收到以上内容后，返回如下结果。
在季度结束时，对以上 OKR 计划进行复盘。
O1：基本建设–连续完善业务的指标体系、中间表、数据看板的构建，加强平常数据分析效率
• KR1：帮助数据组完成数据资产的规划，优化现有表结构，加强数据处理和查找效率。
−评定：已完成 80%，部分表结构优化尚未完成，但查找效率已明显提高。
• KR2：梳理现有业务指标体系，保证覆盖关键业务行业，并提出新的数据资产方面的需求。
−评定：已完成 100%，已梳理并优化现有指标体系，保证覆盖关键业务行业，并成功提出新的数据资产方面的需求。
• KR3：设计并构建最少 3 个新的数据看板，以满足区别业务分部的需求。
−评定：超额完成，已成功设计并构建 4 个新的数据看板，满足了区别业务分部的需求。
O2：数据分析–有效、准确、即时地支持业务需求，提出业务意见。
• KR1：平常数据归因——对平常数据异动进行准确归因，形成文档并存档，便于跟踪和分析。
−评定：已完成 90%，对大部分数据异动进行了准确归因，但仍有部分案例必须进一步完善归因文档。
• KR2：A/B 实验评定——评定平台功能的平常策略迭代，按照评定结果提出下一步实验迭代意见。
−评定：已完成 95%，开展了多个 A/B 实验评定，并成功按照结果提出下一步实验迭代意见。仅有少许实验评定仍在进行中。
• KR3：专项分析——按时产出版本评定报告，探索报告生成自动化；完成用户画像项目，并与业务团队协同探讨初步落地区案。
−评定：已完成 85%，按时完成为了大部分版本评定报告和报告生成自动化探索，用户画像项目亦已完成，但与业务团队的初步落地区案讨论仍在进行中。
总结：整体上，本季度的 OKR 计划完成状况良好，大部分关键结果已然实现。在下个季度中，必须继续奋斗完成未完成的目的，并按照本季度的经验和教训，制订更切实可行的 OKR 计划。
在实质工作中，咱们必须按照 OKR 计划的完成状况对以上内容进行修改，而关于有些基本术语，能够直接运用 ChatGPT 给出的结果。
至此，咱们认识了在数据分析中怎么利用 ChatGPT 来更好地制订、优化和复盘 OKR 计划。
以上只是 ChatGPT 在数据分析中的部分应用，你不必须死记硬背任何一个 ChatGPT 给出的结果，只必须重点理解这些应用，并将它们灵活运用到各个行业。
更加多利用 ChatGPT 进行数据分析的办法，这本书不得不读！
先人一步驾驭ChatGPT
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《利用ChatGPT进行数据分析》
张俊红｜著
10万册畅销书作者，按照 ChatGPT 在数据分析各个周期的应用状况，根据数据分析师的职业发展路径展开，带你快速上手有效运用 ChatGPT 进行数据分析。
书中内容触及岗位认识、技能学习、面试准备、OKR 目的制定、数据处理、数据可视化、常用数据分析办法、专题分析和 A/B 实验等。经过本书，读者将清楚地认识 ChatGPT 在数据分析行业的能力范围和实质用法。
本书导图
科学的章节设置，由浅入深，实战案例丰富，助你快速把握 ChatGPT 在数据分析中的实用技巧。
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作者简介
张俊红，某互联网机构数据分析专家，畅销书作家。
《对比Excel》系列图书作者，表率作《对比Excel，容易学习Python数据分析》累计销量超过10万册。
爱好分享，致力于做一个数据科学路上的终身学习者、实践者、分享者。公众号“俊红的数据分析之路”运营者。知识星球“ChatGPT与数据分析”星主。
我能读这本书吗？
倘若你是，
数据分析关联从业人员，已然从事数据分析工作或具备关联经验，对利用ChatGPT 进行数据分析有浓厚的兴趣，期盼进一步扩展和强化自己的技能。
应届毕业生或有意转行作为数据分析师的人员：对数据分析行业还不是很认识，期盼系统地学习怎样利用ChatGPT 进行数据分析，从而快速上手并提高就业竞争力。
互联网行业关联从业人员：虽然从事其他职业，例如制品运营，但工作中必须具备基本的数据分析能力。
以上人群，通通都适合这本书！
大咖举荐
数据分析是一项专业的工作。ChatGPT的显现，把专业知识变成一个字典工具，经过人机对话就可完成需求梳理、统计学的假设和验证，最后生成模型代码。这是对将来的工作模式、知识结构的变革，让咱们能专注于事情本身，跨过专业知识的鸿沟。
——张丹，《R的极客理想》系列图书作者，微软MVP，北京青萌数海科技有限机构CTO
ChatGPT将极重改变数据分析的工作模式。灵活驾驭并有效运用它，将是数据分析从业者的必须技能。这本书以通俗易懂的方式介绍了数据分析的大部分工作场景与ChatGPT的运用技巧，非常适合大众入手学习。
——黄小伟，有赞数据分析负责人
倘若你必须一款强大的数据分析工具，ChatGPT是日前最优的选取。它不仅能进行自然语言处理，还能分析海量数据并供给实时反馈，让你得到有价值的见解和洞察。另外，本书延续了俊红老师一贯的实践性极强的风格，做到了“即看即用”，让数据分析师能够聚焦于正确的商场问题和分析规律。我已然向我的团队成员举荐了这本书，亦期盼你能从中获取实用的知识和灵感启示。
——徐小磊，商场分析总监，畅销书《运营之路》作者
数据分析工具，从原始算盘到Excel、MATLAB、SAS、Lingo、EViews、SPSS、Python等，经历了非常多轮升级，此刻ChatGPT又供给了全新的体验。俊红老师的这本书，拆分了数据分析的工作场景，从数据处理、分析办法、可视化等多个方向，介绍了ChatGPT怎样在其中发挥功效，可谓把握这一新工具的最佳手册。新工具会带来新的工作方式，而善于运用新工具的人能创造更加多价值。数据分析师们都能够学起来、用起来！
——接地气的陈老师
俊红的书让我眼前一亮。狂飙突进的大模型在各行各业都导致了热榜与焦虑。然而不管怎样运用大模型的生成能力，对传统的生产流程进行改造已经是不可逆的趋势。本书详尽地演示了怎样运用大模型为数据分析工作提效，值得所有愿意拥抱新技术的数据分析师一读。
——刘凡，美团到综数据智能团队负责人
2023年初，ChatGPT的火热让AIGC技术持有了一个极端友好的playground，令所有人兴奋的爆点就这么显现了。咱们晓得，新的生产工具必定会带来新的生产关系，最后诱发产业结构的变化，总的来讲这是件大好事。可是与此同期，不少新人伴侣亦提出了“数据分析师是不是会被取代”的问题。俊红的这本书从实质应用的视角给出了知道的答案，并且供给了一个很好的拥抱新技术的方式。
——陈文思，美团数据制品经理，《写给数据制品经理新人的工作笔记》作者
除了在业界多个大厂持有丰富的数据分析从业经验，俊红更加是一位久经考验的数据分析布道者，能够以简单易懂的语言阐明繁杂的分析办法。在ChatGPT“大行其道”的今天，俊红更加是敢为人先，经过自己的实践摸索出怎样有效运用ChatGPT加强数据分析能力的办法论。我相信这本书会给所有工作中必须用到数据分析的伴侣带来很好的启发。
——王震宇，某互联网大厂用户增长数据科学团队负责人
ChatGPT当属2023年上半年科技行业最热关键词，这项新工具的显现让人们认识到技术革新势不可挡。当人工智能的将来已来，做为数据分析师的咱们唯有更好地拥抱新技术，才可开辟新的存活之道，而这本书恰好供给了这般一种思路，从认识、理解及把握ChatGPT的数据分析能力出发，将ChatGPT转化为加强咱们工作效率的工具，让ChatGPT更好地为数据分析师洞悉本质的智慧服务，作为将来数据分析行业的领路人。
——丁芬，某互联网大厂数据专家
限时五折，扫码加购！
<div style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;"><img src="https://p3-sign.toutiaoimg.com/tos-cn-i-qvj2lq49k0/8dc9b7dfb48f463295d412a46f302261~noop.image?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1723340406&x-signature=nv%2F12jtV2QYaoNxB0AEPTlehr1U%3D" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;"></div>

lanbingkj 发表于 2024-8-31 09:36:35

这篇文章真的让我受益匪浅，外链发布感谢分享！

mugong 发表于 2024-9-5 01:43:45

期待楼主的下一次分享！”

m5k1umn 发表于 3 天前

我完全同意你的观点，说得太对了。

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