如何用ChatGPT的Data Analyst分析数据

主理人:
Data Analyst可分析基础数据,但更精准地、深入地分析数据需要人工介入处理。

 

借助周末的闲暇时光,我重新开通了ChatGPT4.0版本,探索一下尚未尝试过的新功能。

 

其中有一个功能尤为引人注目,即Data Analyst。它能够理解和分析复杂的数据集,帮助我们从数据中提取有价值的信息,实现一些基础的数据分析工作。

 

 

该功能能够理解和分析复杂的数据集,帮助我们从数据中提取有价值的信息,能做一些基础的数据分析工作。

 

通常,这样的工作都由专业的数据分析师来完成,但现在利用ChatGPT居然能达到一定的效果,确实让人感到惊喜。

 

以我的公众号导出的数据为例,我将为大家演示具体的操作过程:

 

1、先导入文件

 

只需将文件导入到Data Analyst的对话框中,系统会自动读取该文件并进行初始化。

 

默认情况下是英文模式,当输入指令变为中文时,输出的结果即为中文表达。

 

2、整体分析

 

首先进行公众号的整体分析,Data Analyst会自动识别表格中的每个字段,接着直接分析以下数据:

 

前面的数据属于加总的数据结果,而后面两个则是文章的平均数据。

 

通常情况下,这些数据需要我用表格来手动处理,但没想到ChatGPT一下子就分析出来,并将结果呈现给我。

 

3、分析单篇文章

 

我让Data Analyst分析哪篇文章阅读量最高,以及具体的特征是什么,以便更好地借鉴该文章的内容。

 

 

尽管提示词中的”那篇“中有错别字,应该是”哪“,但丝毫不影响分析的结果。

 

 

扩展分析该文章的特征:

 

4、分析选题内容

 

整体分析11月至12月的文章选题,看有哪些话题读者比较感兴趣,哪些经验需要进一步拓展:

 

中间运行时出现错误,但对方可自行纠正,这一点倒是相当智能,不需要你额外再做操作。

 

 

根据以下三个维度分析文章的主题情况:

 

 

5、预估粉丝数

 

根据表格中的总送达人数来评估每个月的增量,以及24年预估的公众号粉丝规模:

 

 

24年预估是2298人,可以等明年来看一下最终的效果。不过该数据应该是自然增长的结果,希望今年的粉丝量能超出该数据的预估。

 

6、视觉化表达

 

前面都是在做数据分析,但Data Analyst还可以将表格的数据可视化呈现,按照具体的图形展示对应的数据。

 

希望将标题和横坐标轴改一下:

 

 

可能对中文的支持不够,导致展示信息不全,算是运行期间的一点遗憾。

 

不过整体效果甚至超出预期,这样的方式能大大减少平时的数据分析操作,提升个人的效率。

 

ChatGPT4.0的效果确实让人有所期待,建议感兴趣的同学可以自行开通,感受一下不一样的AI效果。

 

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AI职场进化论

大厂产品负责人,十年互联网经验,深度分享互联网AI求职、个人成长与产品经验。公众号:张仪说。

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