如何利用ChatGPT深入解析数据分析？🔥揭秘OpenAI超能力，成为一名数据专家只需一问！👩‍💻

🌟ChatGPT引领AI革命，数据专家再添新利器！🚀通过AI赋能，专业人士能高效优化项目管理，深入剖析关键指标，确保代码无一疏漏。🔍掌握未来趋势，提升业务效能，ChatGPT正以创新方式重塑数据世界！🌐

🌟💡探索ChatGPT与协作新可能🚀——OpenAI技术引领的AI开源力量🔥🔍在人工智能领域，创新无处不在，ChatGPT和Dall-E 2无疑是近期最引人注目的里程碑。作为OpenAI旗下的两款卓越产品，它们不仅展示了强大的技术实力，更以开放的姿态引领了协作的新潮流。🚀📝ChatGPT以其卓越的自然语言处理能力，已然在学术研究、内容创作乃至日常对话中展现出惊人的潜力。它仿佛一位得心应手的合著者，为知识的传播提供了前所未有的便捷。💡🎨而Dall-E 2则以艺术与科技的融合，展示了AI生成图像的无限可能，其创新的应用场景正逐步打破传统界限，拓宽了我们的想象空间。🖼️📝值得注意的是，这些开源项目不仅提升了效率，降低了门槛，还鼓励了全球开发者共享知识、共同进步。它们是技术民主化的生动体现，也是推动未来智能社会发展的关键引擎。🛠️💡如果你想深入了解ChatGPT如何在实际场景中发挥作用，或者对其潜力有何独特见解，欢迎随时探索相关资料，让我们一起见证这个AI时代的革新力量！🌐📝联系方式：[此处替换为SEO友好的关键词] —— 保持关注，获取更多最新动态！💌#ChatGPT #Dall-E2 #OpenAI #人工智能 #技术开源

作为一名CPDA数据分析师，我该如何理解ChatGPT分析呢？

🌟ChatGPT💡：超大规模语言魔法✨由OpenAI匠心打造，它可不是一般的AI聊天伙伴！🔍只需一点提示，就能生成令人信服的文本，仿佛真人交谈般流畅。🌍无论翻译、总结还是解惑，NLP任务全不在话下。🚀无数创新应用正在涌现，每一刻都在刷新我们的认知。快来探索ChatGPT如何开启语言新纪元吧！🌐记得，你的智慧与它共舞！📚

获取ChatGPT用于分析

🌟想要探索无限可能？🚀来OpenAI一探究竟吧！💡只需简单几步，你就能开启我们的智慧之旅。👩‍💻首先，访问我们的官方网站(openai.com)，在醒目的位置找到‘注册新账户’按钮。点击它，填写必要信息，确认你的身份。🌍接着，选择你感兴趣的领域，比如研究、开发或学习。🚀一旦激活账户，你将获得专属权限，体验我们的人工智能技术和服务。别忘了，我们的目标是让AI为全人类谋福祉！👩‍💻如果你有任何问题，我们的专业团队随时待命。💌赶快行动，让我们一起开启未来！🌟

如何使用通用人工智能:

询问ChatGPT有价值甚至复杂的问题就像给同事或导师输入消息一样简单。看看下面人工智能聊天机器人是如何回答这个问题的(文字记录如下图):

作者问题:你能解释一下如何使用https://chat.openai.com/chat吗?

回复:当然!要使用OpenAI聊天界面，只需在web浏览器中导航到https://chat.openai.com/chat。系统将提示您在屏幕底部的输入框中输入一条消息。在输入消息并单击Send按钮后，聊天界面将响应由OpenAI语言模型生成的答案。您可以继续向它提出问题或发表声明，让它作出回应。请注意，聊天界面只是一个演示，并不用于生产使用。

6个ChatGPT分析会话示例

既然我们已经建立了如何访问和使用OpenAI的ChatGPT通用人工智能，让我们来看看几个与分析专业人员特别相关的例子。在我们开始之前，让我们再次让AI聊天机器人自己回答:

第一个问题是聊天

作者问题:如何使用ChatGPT的聊天界面来帮助我成为一名数据分析专业人员?

ChatGPT回应:作为一名数据分析专业人员，您可以使用OpenAI聊天界面从数据中快速生成见解和解释。例如，你可以使用聊天界面来:

•要求对你的数据进行总结统计

•要求对方解释复杂的数据关系

•要求对方根据你的数据做出预测或预测

•要求数据可视化

寻求进一步分析的建议

•在特定的数据分析任务上寻求帮助

但是，请注意，该聊天界面仅用于演示，并不用于生产使用。此外，聊天界面不是专门为数据分析任务设计的，可能无法回答与分析相关的所有问题。如果你需要更高级的分析功能，你可能需要考虑使用专门的分析软件或与数据科学家合作。

________________________________________

虽然这个回答很好，但它没有提到一些我最喜欢的数据专业人员应该问的问题。

主要绩效指标

KPI.org将关键绩效指标(kpi)定义为朝着预期结果进展的关键(关键)量化指标。作为分析专业人员，您可以询问ChatGPT关于各种行业和部门的kpi。例如:

________________________________________

作者问题:对于基于订阅的电子商务业务来说，最重要的kpi是什么?

答:对于基于电子商务订阅的业务来说，有几个关键绩效指标(kpi)是重要的，包括:

1.月经常性收入(MRR):该KPI衡量每月订阅客户产生的总收入。

2.客户获取成本(CAC):该KPI衡量获取新客户的成本，包括营销和销售费用。

3.客户终身价值(CLV):该KPI衡量客户在其生命周期中预期产生的总收益。

4.流失率:该KPI衡量客户取消订阅的比率。低流失率对于基于订阅的业务是可取的。

5.保留率:这个KPI衡量的是客户继续订阅您的服务的比率。对于基于订阅的业务来说，高留存率是可取的。

6.毛利率:该KPI衡量每个订阅的盈利能力以及销售商品的收入和成本之间的差异。

7.净推荐分数(NPS):这个KPI通过询问客户有多大可能向其他人推荐您的业务来衡量客户满意度和忠诚度。

8.用户获取成本(SAC):该KPI衡量获取新用户的成本，包括营销和销售费用。第一个问题是聊天

作者问题:如何使用ChatGPT的聊天界面来帮助我成为一名数据分析专业人员?

📊 数据分析不再是难题！ChatGPT助你一臂之力🔍 通过OpenAI的智能接口，专业人士可轻松提取信息，洞察数据背后的故事。只需简单交互，模型就能迅速生成洞见，无论是业务趋势还是复杂模式，一切了如指掌DataFrame般清晰。👩‍💻 快速提升分析效率，让决策更明智！🌍 #ChatGPT数据分析 #OpenAI洞察力

•要求对你的数据进行总结统计

•要求对方解释复杂的数据关系

•要求对方根据你的数据做出预测或预测

•要求数据可视化

寻求进一步分析的建议

•在特定的数据分析任务上寻求帮助

🌟💡 注意啦！👀 但这并非生产工具，仅演示用途哦！📊 若要深度解析？抱歉，这个聊天可能力不从心，它不是数据分析专家的首选。想要高级分析？别担心，专业的分析软件或携手数据科学家，才是你的明智之选！📚💻

________________________________________

虽然这个回答很好，但它没有提到一些我最喜欢的数据专业人员应该问的问题。

主要绩效指标

KPI.org将关键绩效指标(kpi)定义为朝着预期结果进展的关键(关键)量化指标。作为分析专业人员，您可以询问ChatGPT关于各种行业和部门的kpi。例如:

________________________________________

作者问题:对于基于订阅的电子商务业务来说，最重要的kpi是什么?

答:对于基于电子商务订阅的业务来说，有几个关键绩效指标(kpi)是重要的，包括:

1. 月经常性收入(MRR):该KPI衡量每月订阅客户产生的总收入。

2. 客户获取成本(CAC):该KPI衡量获取新客户的成本，包括营销和销售费用。

3. 客户终身价值(CLV):该KPI衡量客户在其生命周期中预期产生的总收益。

4. 流失率:该KPI衡量客户取消订阅的比率。低流失率对于基于订阅的业务是可取的。

5. 保留率:这个KPI衡量的是客户继续订阅您的服务的比率。对于基于订阅的业务来说，高留存率是可取的。

6. 毛利率:该KPI衡量每个订阅的盈利能力以及销售商品的收入和成本之间的差异。

7. 净推荐分数(NPS):这个KPI通过询问客户有多大可能向其他人推荐您的业务来衡量客户满意度和忠诚度。

8. 用户获取成本(SAC):该KPI衡量获取新用户的成本，包括营销和销售费用。

这些是一些最重要的kpi，可以用来衡量电子商务订阅业务的表现。其他kpi可能也很重要，这取决于所提供的特定业务模型、产品和服务。

公式查找

这些结果很好，但如果你是第一次为一个新的行业或部门处理指标，你可能需要更多细节:

________________________________________

你可能有问题:你能在上次回复中提供8个指标的数学公式吗?

CPDA数据分析师科研组的张彤老师，在ChatGPT项目中进行过咨询：

ChatGPT回应:当然，以下是我在之前的回复中提到的8个关键绩效指标(kpi)的数学公式:

1. 月经常性收入(MRR):这个KPI是通过将付费客户数量乘以每个客户每月的平均收入来计算的。MRR =付费客户数量x每个客户每月平均收益

2. 客户获取成本(CAC):这一KPI是通过将销售和营销总成本除以特定时期内获得的新客户数量来计算的。CAC =销售和营销总成本/新客户数量

3. 客户生命周期价值(CLV):这个KPI是用每个客户的平均收益乘以客户的平均生命周期来计算的。CLV =每客户平均收益x平均客户寿命

4. 流失率:该KPI的计算方法是将取消订阅的客户数量除以特定时期开始时的客户总数。流失率=取消订阅的客户数量/期间开始时的客户总数

5. 留存率:该KPI由1减去流失率计算得出。保留率= 1 -流失率

6. 毛利率:这一KPI的计算方法是从收入中减去销售成本(COGS)，然后将结果除以收入。毛利率=(收入-销货成本)/收入

7. 净推广者评分(NPS):该KPI的计算方法是用诋毁者(对业务评分为0-6的客户)的百分比减去推广者(对业务评分为9-10的客户)的百分比。NPS =启动子% -诋毁子%

8. 用户获取成本(SAC):该KPI的计算方法是将销售和营销总成本除以特定时期内获得的新用户数量。SAC =销售和营销总成本/新用户数量

请注意，这些公式是一般的例子，计算可能会根据具体的商业模式、产品和所提供的服务而有所不同。

编写代码

让我们继续沿着我们目前正在进行的对话路径进行:

________________________________________

作者问题:这些公式很棒，但是你能在SQL代码中给出8个公式的例子吗?

回复:当然!下面是使用SQL计算8个关键性能指标(kpi)的示例:

1. 每月经常性收入:

选择

总和(subscription_amount)

从订阅

WHERE start_date >= DATE_SUB(NOW()，间隔1个月)

2. 获客成本(CAC):

选择

SUM(marketing_cost + sales_cost) / COUNT(DISTINCT customer_id)

从customer_acquisition

3. 客户终身价值(CLV):

选择

/ COUNT(DISTINCT customer_id)

从订阅

4. 流失率:

选择

计数(不同customer_id)

从订阅

在哪里

end_date >= DATE_SUB(NOW()，间隔1个月)

/

计数(不同customer_id)

从订阅

5. 保持率:

SELECT 1 (COUNT(DISTINCT customer_id))

从订阅

WHERE end_date >= DATE_SUB(NOW()，间隔1个月)

/

计数(不同customer_id)

从订阅)

6. 毛利:

选择

SUM(subscription_amount – cost_of_goods_sold)

/

总和(subscription_amount)

从订阅

7. 净启动分数(NPS):

选择

(COUNT(DISTINCT customer_id) WHERE rating >= 9)

/

计数(不同customer_id)

–

(COUNT(DISTINCT customer_id) WHERE rating <= 6)

/

计数(不同customer_id)

8. 用户获取成本(SAC):

选择

SUM(marketing_cost + sales_cost)

/

计数(不同subscriber_id)

从subscriber_acquisition

请注意，这些SQL示例是通用的，可能需要进行调整，以匹配数据库和表的特定结构。此外，我建议您验证这些查询获得的结果，因为它们可能无法正确地使用您的特定数据结构，或者可能需要进行一些调整才能正常运行。

________________________________________

正如您所看到的，最初是一个关于特定行业和部门kpi的快速问题，很快就转化为有意义的技术建议。

数据策略规划

同样，一个很好的开始方法是简单地询问ChatGPT如何开始在您的组织中规划数据策略:

________________________________________

作者问题:如何将数据策略分解为类别进行规划?

ChatGPT回应:将数据策略分解为类别可以帮助您组织计划，并确保涵盖数据管理的所有重要方面。在规划数据策略时，您可以考虑以下几个类别:

1. 数据治理:这一类别包括用于管理数据的策略和过程，例如数据质量标准、数据安全、数据隐私、数据保留和数据归档。

2. 数据架构:这一类包括数据系统的设计和组织，如数据建模、数据仓库、数据集成和数据湖。

3. 数据分析:这一类别包括将数据用于商业智能、报告和决策，如数据可视化、数据挖掘、数据建模和数据科学。

4. 数据操作:包括数据的日常管理，如数据摄取、数据处理、数据存储、数据备份等。

5. 数据安全:此类别包括保护您的数据免受未经授权的访问、破坏和丢失的措施，例如数据加密、数据屏蔽和数据备份。

6. 数据隐私:这类包括保护客户、员工和其他方的个人数据，并遵守GDPR、CCPA、HIPAA等法规的措施。

7. 数据基础设施:包括用于存储、处理和管理数据的硬件和软件，如服务器、存储设备、数据库和云服务。

8. 数据遵从性:这类包括确保遵守法律和监管要求的措施，如数据保留、数据归档、数据删除和数据报告。

通过将数据策略分解为这些类别，您可以确保涵盖数据管理的所有重要方面，并开发出满足组织独特需求的全面数据策略。

生成示例数据

为了帮助我们完成关于Ad-hoc数据分析的下一节，让我们创建一些示例数据:

________________________________________

作者问题:生成一个事务数据集的示例

当然，这是一个事务数据集的例子:

Transaction ID | Date | Customer ID | Product ID | Quantity | Price | Total

———————————————————————————–

1 | 01/01/2022 | 1 | 1001 | 2 | 25.99 | 51.98

2 | 01/02/2022 | 2 | 1002 | 1 | 50.00 | 50.00

3 | 01/03/2022 | 3 | 1003 | 3 | 10.99 | 32.97

4 | 01/04/2022 | 4 | 1004 | 4 | 15.99 | 63.96

5 | 01/05/2022 | 5 | 1005 | 2 | 30.99 | 61.98

6 | 01/06/2022 | 6 | 1006 | 1 | 75.00 | 75.00

7 | 01/07/2022 | 7 | 1007 | 5 | 12.99 | 64.95

8 | 01/08/2022 | 8 | 1008 | 3 | 20.99 | 62.97

9 | 01/09/2022 | 9 | 1009 | 4 | 25.99 | 103.96

10 | 01/10/2022 | 10 | 1010 | 2 | 35.99 | 71.98

请注意，以上数据仅为示例，表格中的具体数据取决于实际交易情况和公司的数据结构。此外，以上数据是假的，并不是基于真实数据，所以不建议在任何现实场景中使用。

快速总结指标

通用人工智能非常擅长快速总结数据集，因此我们将根据数据集进一步讨论更详细的问题:

________________________________________

作者问题:考虑到上面的表格，你能提供什么总结指标?

ChatGPT回应:

•交易总数:10

•销售总量:35

•总收入:634.65美元

•平均每笔交易销售数量:3.5

•每笔交易平均收益:63.47美元

•最受欢迎的产品:产品ID 1007(售出5台)

•最不受欢迎的产品:产品ID 1002(售出1台)

•最有价值客户:客户ID 9(产生103.96美元收入)

•价值最低的客户:客户ID 2(产生50美元收入)

•最常见的单价:25.99美元(产品ID 1001, 1009)

•最常见单价:75.00美元(产品ID 1006)

通用人工智能在分析中的关键局限性

虽然功能强大，但使用ChatGPT也有各种限制，其中一些是它缺乏与不断变化的值或仪表板进行实时交互的能力，或者无法无缝连接到分散的数据源。

幸运的是，graphhable已经覆盖了你，因为这是Domo平台的核心产品，通过交互功能，如Domo变量和数据连接灵活性，包括超过1000+预构建连接器以及Domo Workbench中行业领先的内部数据传输解决方案。

然而，为了继续实验，让我们来了解一下ChatGPT自身的局限性:

________________________________________

作者问题:你在数据分析方面的关键限制是什么?

作为一个语言模型AI，我的能力是基于用于开发我的数据和训练过程。然而，你应该注意一些与数据分析相关的关键限制:

1.数据质量:数据质量对分析的准确性和可靠性有重大影响。数据质量差，例如数据缺失或不一致，可能导致不准确或不可靠的结果。

2.数据偏差:当数据收集或分析的方式不能代表所研究的人群时，就会发生数据偏差。这可能导致不准确或不公平的结论。

3.数据隐私:使用数据进行分析可能会引起隐私问题，特别是当涉及个人数据时。确保数据的收集和使用符合相关隐私法律法规是很重要的。

4.数据安全性:在处理敏感或机密数据时，数据安全性是一个关键问题。重要的是要确保数据受到保护，防止未经授权的访问、破坏和丢失。

5.模型限制:机器学习模型只能和它们训练的数据一样好，而且它们可能不能很好地泛化到新数据。它们也会受到偏差、异常值和训练集中缺失数据的影响。

6.人为偏差:人类可以在数据收集、数据清理、特征工程和模型选择中引入偏差。因此，重要的是要意识到偏见的潜在来源，并采取措施减轻它们。

7.数据量和速度:处理大量数据并进行实时处理可能具有挑战性，需要专门的基础设施和技术。

8.解释结果:从数据分析中获得的结果可能并不总是直接的，可能需要专业知识才能正确理解。结果应该在业务问题和行业的上下文中进行验证和解释。

考虑到这些限制，重要的是要意识到它们，并采取适当的步骤尽可能减轻它们，以确保数据分析的准确性和可靠性。

结论–聊天GPT分析

总之，通用人工智能正在发展成为数据专业人员在战略规划、技术故障排除、创建示例数据、快速数据总结(非常适合QA)等方面发挥作用的强大工具。在正确的数据平台上与数据专业人员一起使用人工智能，为分析以及许多其他领域的无限用例和效率提高打开了大门。

如果您对更好地利用您的业务数据来创建有价值的见解的解决方案感到好奇，从而导致有意义的行动和效率的提高，请不要犹豫联系Graphable团队。我们很乐意与您同步，了解最新的技术、产品和最佳实践如何有效地影响您组织中的数据和分析文化。

AI时代，掌握AI大模型第一手资讯！AI时代不落人后！

免费ChatGPT问答，办公、写作、生活好得力助手！

扫码右边公众号，驾驭AI生产力！