美國人工智能研究公司推出的上線僅僅兩個月，其月活用戶就突破了1億，成為史上用戶增長最快的消費級應用，在各個領域不斷展現著超乎想象的神奇能力。作為NLP領域目前最成功的人工智能產品之一，它是一款顛覆性的產品，具有劃時代的意義。

伴隨等一眾生成式AI產品逐漸融入職場，職場“拉磨”人士們迅速將其視作一種工具，或是威脅。如何利用提升工作效率？

《未來簡史》的作者尤瓦爾·赫拉利曾說過：“人工智能固然好，但人類必須控制它。”生成式AI產品確實使得相當一部分崗位的技能門檻降低了，尤其是在數據分析方面，甚至能幫助分析師寫代碼、做圖表，有了它的幫助，普通人員也能高效完成相應工作。AI發展毫無疑問對其他很多行業產生沖擊，大量的初級崗位和基礎性工作容易被取代。

如此強大，是否可以取代數據分析師？

在最近研究里提到，對涉及人際交往、手工操作和安全監管等領域的職業影響較少，但對語言類、數據分析類、創意類等行業的影響是顯著的。當然，這種影響并不是直接取代或導致工資水平大幅縮水，而是在職業技能要求、工作性質等方面的巨大變革。

的工作原理類似于“文字接龍游戲”，即在人們提問的句子之后，AI思考的是加什么詞最合適，輸出的結果高度依賴之前“喂”給它的信息。如果我們缺乏提問技巧chatgpt分析數據結果，收到的回復就是一堆“一本正經的胡說八道”，根本達不到提升工作效率的目的。

我們可以將現在的人工智能理解為一個超級大百科全書，把人類的知識高度濃縮在程序里，找出重點并有效地組織和輸出。所以我們應該時刻保持思維超前，利用思維引領，將其作為提升工作效率的工具，而不能完全依賴AI，否則將會成為被AI替代的人群。

如何讓更好地服務于用戶

尤其是數據分析師群體？

對于的橫空出世，用戶應該具備對的綜合把控能力。

第一，與精準對話的能力。最近，一個新興職位引起了大家的廣泛關注：提示詞工程師（ ）。據《華盛頓郵報》報道，提示詞工程師職位的年薪高達33.5萬美元。本質上講就是用（提示詞）和大語言模型進行交互。因為大語言模型是一個被動輸出的模型，想要得到滿意答復，就必須與其對話，而與對話的質量直接決定了輸出內容的質量。

數據分析師具備分析思維和提出深度問題的能力，所以在向提問過程中更加聚焦，更貼近問題的本質。在一定程度上講，未來每個成功使用提高工作效率的人（數據分析師）都是提示詞工程師。

在數據分析領域，用戶需要了解某個市場的銷售數據趨勢，他可以輸入一個問題："華東市場在過去一年的銷售趨勢是什么?"。這個問題中的"銷售趨勢"、"華東市場"和"過去一年"都是提示詞，可以幫助更好地理解用戶的意圖和問題的相關背景。

第二，篩選與甄別信息的能力。我們知道，是一個超級百科全書，它沒有自己的思考和判斷，且知識有時效性和邊界。而數據分析項目往往包含較多個性化和創新性的內容，我們不能完全信任的回答結果，數據分析師需要在精準提問的基礎上篩選高質量回答中的有用信息來組織項目的實現。

數據分析師如何提升對的把控能力？

擁有這項能力的數據分析師在使用

時有哪些優勢？

前文提到時代的高階能力（提出需求和做出決策的能力）在數據分析領域就是數據分析思維的體現。數據分析思維的培養不是一朝一夕的，而是在掌握數據分析理論和方法的基礎上通過多個真實項目實踐不斷被訓練出來。毫不夸張的說，有數據分析思維的人才能夠更高效地利用來解決數據分析問題。我們來看數據分析師如何使用進行項目分析：

某公司的數據分析師想要提高其在線銷售業務的銷售額。這將涉及到大量且嚴謹的分析工作chatgpt分析數據結果，在每個分析步驟中，數據分析思維都可以幫助其高效地與互動并完成任務。

第一：明確問題階段

有數據分析思維的人能夠更好地梳理問題背后的故事和場景，能夠更細致地對問題進行拆解，銷售額公式是什么？有哪些關鍵指標與銷售額有關？并針對細分問題向進行精準提問和互動，甄別其回答的準確性，并迅速鎖定分析方案。

第二：數據采集階段

有數據分析思維的人可以確定，哪些數據源最適合該問題？如何獲取該數據？并利用模型進行文本分類和數據分類等任務。

第三：數據清洗和預處理階段

有數據分析思維的人可以更好地使用進行數據清洗和數據預處理，他們可以根據經驗和場景需要要求執行復雜的數據清洗和預處理工作，例如：正則化、標準化、降維等。

第四：建立模型或探索性分析階段

有數據分析思維的人可以準確確定分析方法，并選擇正確的機器學習算法來構建模型，并且利用進行建模、監控和交互。

確實大大降低了數據分析在純技術上的門檻，例如編程基礎、機器學習算法理論和軟件實操等，同時也顯著提升了數據分析師在數據分析思維、提問和決策等能力方面的門檻。

如何在人工智能時代把握利好，高效提升企業、個人的綜合能效chatgpt分析數據結果，將會是接下來很長時間內的主流話題。

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