מחפש לעלות רמה במשחק ניתוח הנתונים שלך? הנה כמה דרכים גאוניות להשתמש ב-ChatGPT ככלי רב עוצמה בערכת הכלים לנתח הנתונים שלך.
במהלך החודשים האחרונים חלה עלייה במספר כלי הבינה המלאכותית ששוחררו. כלי רב עוצמה אחד כזה הוא ChatGPT, LLM מתקדם המסוגל להבין ולקיים שיחות טקסט דמויות אדם.
למרות שהוכח ש-ChatGPT מייצר טקסט שיחה, זה היה נכס בעל ערך עבור אנשים בתעשיות שונות. עבור מנתחי נתונים, ניתן להשתמש ב-ChatGPT כדי לשפר את יכולות הניתוח שלהם ולטפל באתגרי נתונים מורכבים. בואו נסתכל על כמה דרכים שבהן מנתחי נתונים יכולים להשתמש ב-ChatGPT כדי להיות פרודוקטיביים יותר בעבודה היומיומית שלהם.
1. חידוד רעיונות לגבי משימה
מנתחי נתונים יכולים למנף את היכולות של ChatGPT כדי לחדד ולעשות סיעור מוחות לגבי משימה או מקרה בוחן. מאז ChatGPT יכול ליצור טקסט שיחה, אתה יכול לעסוק בו ולחקור נקודות מבט שונות על ידי שאילת שאלות.
נניח שאתה רוצה לכתוב סקריפט כדי להפוך תהליך עסקי לאוטומטי. אתה יכול לבקש מ-ChatGPT רעיונות איך להתחיל. כל שעליכם לעשות הוא לבקש ממנו הנחיה דרך הצ'אט ולחכות לתגובתו. אתה יכול לשאול שאלות נוספות או נקודות מבט חלופיות מהתגובה.
מקרה בוחן: יש לי בעיה עסקית. אני רוצה ליצור לוח מחוונים באקסל לפלח ולעקוב אחר התנהגות הלקוח שלי. כיום אני מנהל בית קפה, וכמה מבצעים הזמנות דרך אתר המסחר האלקטרוני שלי.
איזה סוג מידע עלי לאסוף מהלקוחות שלי? אילו מדדי ביצועים מרכזיים עלי למדוד? באיזה כלי וסוג הדמיה עלי להשתמש? כמו כן, איזה סוג של ניתוח עוקבות, ומה תמליץ לי לשלב עבור פילוח המשתמשים שלי?
2. תיקון באגים ופתרון בעיות
אתה נתקל בבאגים בקוד, בנוסחה או בסקריפט שלך במהלך עבודתך היומיומית כמנתח נתונים. מפגש שיחה עם ChatGPT יכול לספק אסטרטגיות ניפוי באגים, נקודת מבט חדשה או אפילו פתרונות קוד לבאגים.
ChatGPT יכול להסביר מדוע הקוד שלך הביא את הבעיה מלכתחילה אם תספק הנחיה והודעת השגיאה.
ההנחיה שלי: אני רוצה שנוסחת DAX זו תחזיר ערך המבוסס על התאריך שנבחר במסנן שלי. שנה וחודש נחשבים. עם זאת, הנוסחה שלהלן החזירה שגיאה.
לקוחות אספרסו וקפוצ'ינו=לחשב(
סְכוּם('תאריך מכירות'[כמות]),,
KEEPFILTERS( 'תאריך מכירות'[סוג מוצר] ="אספרסו" ו 'תאריך מכירות'[סוג מוצר] ="קָפּוּצִ'ינוֹ")
3. לפרש נתונים ולהסביר קוד מורכב
ChatGPT מתגלה כשימושי כאשר מנסים להבין קטע קוד ארוך או מורכב. כדי להבין את הקוד במצבים אלה, העתק והדבק את הקוד שאתה מנסה להבין ובקש תגובה באמירה, "הסבר את הקוד הזה."
4. לכתוב, לערוך וליצור קודים, נוסחה ותחביר
באותו אופן שבו ניתן להשתמש ב-ChatGPT כדי לפרש קידוד מורכב. אתה יכול לבקש ממנו ליצור עבורך את הקוד או התחביר.
מקרה בוחן: יש לך הצהרת Python if עם for Loop. הקוד הנוכחי שלך בודק רק אם האורך של myList הוא בדיוק 3 ועובר דרכו אם ההצהרה נכונה. אחרת, הוא מבצע את הצהרת else ומוציא כל פריט ב-myList2. עם זאת, תרצה לשנות אותו כדי להדפיס את כל הפריטים בכל אחת מהרשימה עם ארבע אותיות בדיוק.
ההנחיה שלי: האם אתה יכול לשנות את קוד Python כדי להדפיס את כל הפריטים בכל אחת מהרשימה עם ארבע אותיות בדיוק:
הרשימה שלי = ['פִּיתוֹן', 'MUO', 'שלום']myList2 = ["דג", "זהב", "תיק"]
אםלן(הרשימה שלי)== 3:
עבור פריטים ב-myList:
הדפס(פריטים)
אַחֵר:
עבור פריטים2 ברשימה שלי2:
הדפס(פריטים2)
5. לימוד מיומנויות חדשות
יש לנו מאמר על איך אתה יכול הוסף תאריך ושעה סטטיים ב-Google Sheets. אתה יכול להשתמש ב-ChatGPT כדי ללמוד עוד על נושא זה או כיצד לעשות משהו דומה באפליקציה אחרת. לדוגמה, כיצד להוסיף תאריך ושעה סטטיים ב-Tableau.
על ידי כתיבת הנחיה, תוכל ללמוד על תכונות ומיומנויות חדשות, או כיצד להשתמש בפונקציה ספציפית בכלי הניתוח המועדף עליך.
6. תיעד את הקודים שלך
קודים שיש להם הערות קלים יותר לקריאה. אבל אתה יכול להודות שלכולם נראה התהליך משעמם ומונוטוני. ChatGPT יכול לבצע משימה זו ללא מאמץ ובדיוק ויעילות רבה.
שאל אותו שאלה, והוא יספק לך קוד עם תגובה מלאה שתוכל להעתיק ולהדביק בתגובה.
ההנחיה שלי: האם אתה יכול להוסיף הערות לקוד ה-SQL הזה:
בחרe.employee_id כפי ש"עובד מס'"
, e.first_name || ' ' || e.last_name כפי ש"שֵׁם"
, דואר אלקטרוני כפי ש"אימייל"
, e.phone_number כפי ש"טלפון"
, TO_CHAR(e.hire_date, 'MM/DD/YYYY') כפי ש"תאריך העסקה"
, TO_CHAR(e.salary, 'L99G999D99', 'NLS_NUMERIC_CHARACTERS = ''.,'' NLS_CURRENCY = ''$''') כפי ש"שכר"
, e.commission_pct כפי ש"עמלה %"
, 'עובד כ ' || j.job_title || 'ב' || d.department_name || ' מנהל מחלקה: '
|| dm.first_name || ' ' || dm.last_name || ') והממונה המיידי: ' || m.first_name || ' ' || m.last_name כפי ש"עבודה נוכחית"
, TO_CHAR(j.min_salary, 'L99G999D99', 'NLS_NUMERIC_CHARACTERS = ''.,'' NLS_CURRENCY = ''$''') || ' - ' ||
TO_CHAR(j.max_salary, 'L99G999D99', 'NLS_NUMERIC_CHARACTERS = ''.,'' NLS_CURRENCY = ''$''') כפי ש"משכורת נוכחית"
, l.street_address || ', ' || l.postal_code || ', ' || l.city || ', ' || l.state_province || ', '
|| c.country_name || ' (' || r.region_name || ')'כפי ש"מקום"
, jh.job_id כפי ש"זיהוי משרה בהיסטוריה"
, 'עבד מ' || TO_CHAR(jh.start_date, 'MM/DD/YYYY') || ' ל ' || TO_CHAR(jh.end_date, 'MM/DD/YYYY') ||
' כפי ש ' || jj.job_title || 'ב' || dd.department_name || 'מחלקה'כפי ש"תפקיד היסטוריה"
מעובדים ה-- ל לקבל כותרת של משרה נוכחית
לְהִצְטַרֵף מקומות תעסוקה י
ON e.job_id = j.job_id
-- ל לקבל שם מנהל_מזהה הנוכחי
LEFT JOIN עובדים מ
ON e.manager_id = m.employee_id
-- ל לקבל שם המחלקה_מזהה הנוכחית
LEFT JOIN מחלקות ד
ON d.department_id = e.department_id
-- ל לקבל שם מנהל המחלקה הנוכחית
-- (לא שווה למנהל הנוכחי ויכול להיות שווה לעובד עצמו)
LEFT JOIN עובדים dm
ON d.manager_id = dm.employee_id
-- ל לקבל שם המיקום
מקומות הצטרפות שמאלה l
ON d.location_id = l.location_id
LEFT JOIN מדינות ג
ON l.country_id = c.country_id
LEFT JOIN אזורים r
ON c.region_id = r.region_id
-- ל לקבל היסטוריית עבודה של עובד
LEFT JOIN job_history jh
ON e.employee_id = jh.employee_id
-- ל לקבל כותרת של היסטוריית עבודה job_id
שמאל הצטרף מקומות תעסוקה jj
ON jj.job_id = jh.job_id
-- ל לקבל שם המחלקה מהיסטוריית העבודה
LEFT JOIN מחלקות dd
ON dd.department_id = jh.department_id
להזמיןעל ידיה.כרטיס עובד;
מנתחי נתונים יכולים להשתמש ב-ChatGPT בעבודתם
פתרונות AI רבי עוצמה כמו ChatGPT מגבירים את הפרודוקטיביות של כולם, אפילו מנתחי נתונים. באמצעות יכולות עיבוד השפה הטבעית של ChatGPT ובקשת ההנחיה הנכונה, מנתחי נתונים יכולים לקבל במהירות ובדייקנות רעיונות ותובנות לגבי המשימות שלהם.
עם זאת, בעוד ש-ChatGPT יכול להיות משתף פעולה בעבודה שלך, זה חיוני להעריך באופן ביקורתי ולבדוק את המשוב שלו. אז חקור את הטכנולוגיה הפנטסטית הזו, שלב אותה בזרימת העבודה שלך וספר לי את המחשבות שלך.