美國(guó)人工智能研究公司推出的上線僅僅兩個(gè)月，其月活用戶就突破了1億，成為史上用戶增長(zhǎng)最快的消費(fèi)級(jí)應(yīng)用，在各個(gè)領(lǐng)域不斷展現(xiàn)著超乎想象的神奇能力。作為NLP領(lǐng)域目前最成功的人工智能產(chǎn)品之一，它是一款顛覆性的產(chǎn)品，具有劃時(shí)代的意義。

伴隨等一眾生成式AI產(chǎn)品逐漸融入職場(chǎng)，職場(chǎng)“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(lái)簡(jiǎn)史》的作者尤瓦爾·赫拉利曾說(shuō)過(guò)：“人工智能固然好，但人類必須控制它。”生成式AI產(chǎn)品確實(shí)使得相當(dāng)一部分崗位的技能門檻降低了，尤其是在數(shù)據(jù)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(yīng)工作。AI發(fā)展毫無(wú)疑問(wèn)對(duì)其他很多行業(yè)產(chǎn)生沖擊，大量的初級(jí)崗位和基礎(chǔ)性工作容易被取代。

如此強(qiáng)大，是否可以取代數(shù)據(jù)分析師？

在最近研究里提到，對(duì)涉及人際交往、手工操作和安全監(jiān)管等領(lǐng)域的職業(yè)影響較少，但對(duì)語(yǔ)言類、數(shù)據(jù)分析類、創(chuàng)意類等行業(yè)的影響是顯著的。當(dāng)然，這種影響并不是直接取代或?qū)е鹿べY水平大幅縮水，而是在職業(yè)技能要求、工作性質(zhì)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(wèn)的句子之后，AI思考的是加什么詞最合適，輸出的結(jié)果高度依賴之前“喂”給它的信息。如果我們?nèi)狈μ釂?wèn)技巧chatgpt分析數(shù)據(jù)結(jié)果，收到的回復(fù)就是一堆“一本正經(jīng)的胡說(shuō)八道”，根本達(dá)不到提升工作效率的目的。

我們可以將現(xiàn)在的人工智能理解為一個(gè)超級(jí)大百科全書，把人類的知識(shí)高度濃縮在程序里，找出重點(diǎn)并有效地組織和輸出。所以我們應(yīng)該時(shí)刻保持思維超前，利用思維引領(lǐng)，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(huì)成為被AI替代的人群。

如何讓更好地服務(wù)于用戶

尤其是數(shù)據(jù)分析師群體？

對(duì)于的橫空出世，用戶應(yīng)該具備對(duì)的綜合把控能力。

第一，與精準(zhǔn)對(duì)話的能力。最近，一個(gè)新興職位引起了大家的廣泛關(guān)注：提示詞工程師（ ）。據(jù)《華盛頓郵報(bào)》報(bào)道，提示詞工程師職位的年薪高達(dá)33.5萬(wàn)美元。本質(zhì)上講就是用（提示詞）和大語(yǔ)言模型進(jìn)行交互。因?yàn)榇笳Z(yǔ)言模型是一個(gè)被動(dòng)輸出的模型，想要得到滿意答復(fù)，就必須與其對(duì)話，而與對(duì)話的質(zhì)量直接決定了輸出內(nèi)容的質(zhì)量。

數(shù)據(jù)分析師具備分析思維和提出深度問(wèn)題的能力，所以在向提問(wèn)過(guò)程中更加聚焦，更貼近問(wèn)題的本質(zhì)。在一定程度上講，未來(lái)每個(gè)成功使用提高工作效率的人（數(shù)據(jù)分析師）都是提示詞工程師。

在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，用戶需要了解某個(gè)市場(chǎng)的銷售數(shù)據(jù)趨勢(shì)，他可以輸入一個(gè)問(wèn)題："華東市場(chǎng)在過(guò)去一年的銷售趨勢(shì)是什么?"。這個(gè)問(wèn)題中的"銷售趨勢(shì)"、"華東市場(chǎng)"和"過(guò)去一年"都是提示詞，可以幫助更好地理解用戶的意圖和問(wèn)題的相關(guān)背景。

第二，篩選與甄別信息的能力。我們知道，是一個(gè)超級(jí)百科全書，它沒(méi)有自己的思考和判斷，且知識(shí)有時(shí)效性和邊界。而數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目往往包含較多個(gè)性化和創(chuàng)新性的內(nèi)容，我們不能完全信任的回答結(jié)果，數(shù)據(jù)分析師需要在精準(zhǔn)提問(wèn)的基礎(chǔ)上篩選高質(zhì)量回答中的有用信息來(lái)組織項(xiàng)目的實(shí)現(xiàn)。

數(shù)據(jù)分析師如何提升對(duì)的把控能力？

擁有這項(xiàng)能力的數(shù)據(jù)分析師在使用

時(shí)有哪些優(yōu)勢(shì)？

前文提到時(shí)代的高階能力（提出需求和做出決策的能力）在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域就是數(shù)據(jù)分析思維的體現(xiàn)。數(shù)據(jù)分析思維的培養(yǎng)不是一朝一夕的，而是在掌握數(shù)據(jù)分析理論和方法的基礎(chǔ)上通過(guò)多個(gè)真實(shí)項(xiàng)目實(shí)踐不斷被訓(xùn)練出來(lái)。毫不夸張的說(shuō)，有數(shù)據(jù)分析思維的人才能夠更高效地利用來(lái)解決數(shù)據(jù)分析問(wèn)題。我們來(lái)看數(shù)據(jù)分析師如何使用進(jìn)行項(xiàng)目分析：

某公司的數(shù)據(jù)分析師想要提高其在線銷售業(yè)務(wù)的銷售額。這將涉及到大量且嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治龉ぷ?strong>chatgpt分析數(shù)據(jù)結(jié)果，在每個(gè)分析步驟中，數(shù)據(jù)分析思維都可以幫助其高效地與互動(dòng)并完成任務(wù)。

第一：明確問(wèn)題階段

有數(shù)據(jù)分析思維的人能夠更好地梳理問(wèn)題背后的故事和場(chǎng)景，能夠更細(xì)致地對(duì)問(wèn)題進(jìn)行拆解，銷售額公式是什么？有哪些關(guān)鍵指標(biāo)與銷售額有關(guān)？并針對(duì)細(xì)分問(wèn)題向進(jìn)行精準(zhǔn)提問(wèn)和互動(dòng)，甄別其回答的準(zhǔn)確性，并迅速鎖定分析方案。

第二：數(shù)據(jù)采集階段

有數(shù)據(jù)分析思維的人可以確定，哪些數(shù)據(jù)源最適合該問(wèn)題？如何獲取該數(shù)據(jù)？并利用模型進(jìn)行文本分類和數(shù)據(jù)分類等任務(wù)。

第三：數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理階段

有數(shù)據(jù)分析思維的人可以更好地使用進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)預(yù)處理，他們可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和場(chǎng)景需要要求執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理工作，例如：正則化、標(biāo)準(zhǔn)化、降維等。

第四：建立模型或探索性分析階段

有數(shù)據(jù)分析思維的人可以準(zhǔn)確確定分析方法，并選擇正確的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)構(gòu)建模型，并且利用進(jìn)行建模、監(jiān)控和交互。

確實(shí)大大降低了數(shù)據(jù)分析在純技術(shù)上的門檻，例如編程基礎(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法理論和軟件實(shí)操等，同時(shí)也顯著提升了數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)分析思維、提問(wèn)和決策等能力方面的門檻。

如何在人工智能時(shí)代把握利好，高效提升企業(yè)、個(gè)人的綜合能效chatgpt分析數(shù)據(jù)結(jié)果，將會(huì)是接下來(lái)很長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)的主流話題。

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