ChatGPT をデータアナライザーとして使用する方法

過去数か月間で、ユーザーが利用できる AI ツールの数が増加しました。そのような強力なモデルの 1 つが ChatGPT です。これは、人間のようなテキスト会話を理解して実行できる高度な大規模言語モデル (LLM) です。

ChatGPT は、ユーザーとチャットし、請求に関連するトピックを作成できることが証明されていますが、さまざまな業界の人々にとって貴重な資産となっています。データアナリストは、ChatGPT を使用して分析能力を向上させ、複雑なデータの課題に対処できます。データアナリストが日常業務の生産性を高めるために ChatGPT を使用する方法をいくつか見てみましょう。確認する ChatGPTを使用してWebアプリケーションを作成する方法.

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1. タスクに関するアイデアを洗練する

データアナリストは、ChatGPT の機能を活用して、タスクやケーススタディを改善し、ブレインストーミングを行うことができます。のため AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、会話スクリプトを作成して、詳細なプロンプトを提供することで、さまざまな視点に取り組み、探索することができます。

ビジネスプロセスを自動化するスクリプトを作成するとします。開始方法についてのアイデアについては、ChatGPT に問い合わせてください。あなたがしなければならないのは、チャット経由でプロンプトを入力し、彼の応答を待つことだけです。より多くの質問や別の視点を尋ねることで、返答やフォローアップが可能になります。

ケーススタディ：仕事で問題があります。 Excel でダッシュボードを作成して、顧客の行動をセグメント化して追跡したいと考えています。私は現在カフェを経営しているのですが、私のECサイト経由で注文をしてくれる人も何人かいます。

顧客からどのような種類の情報を収集すればよいですか?どのような KPI を測定する必要がありますか?どのツールをインストールし、どのタイプの視覚化を使用すればよいですか?また、どのような種類のグループ分析を行い、ユーザーのセグメンテーションに何を含めることをお勧めしますか?

2. トラブルシューティングとバグ修正

データアナリストとして日常業務を行っていると、コード、関数、またはスクリプトでエラーが発生することがよくあります。 ChatGPT と会話することで、デバッグ戦略、新しい視点、さらにはバグに対するコード解決策を提供することができます。

ChatGPT は、適切なプロンプトとエラーメッセージを提供すれば、そもそもコードで問題が発生する理由を説明できます。

請求： この DAX 関数がフィルターで指定された日付に基づいて値を返すようにしたいと考えています。年と月が考慮されました。ただし、以下の関数はエラーを返しました。
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顧客のエスプレッソとカプチーノ = CALCULATE( SUM('売上データ'[金額]), , KEEPFILTERS( '売上データ'[商品タイプ] ="エスプレッソ" および '売上データ'[商品タイプ] ="カプチーノ")

確認 Excel で ChatGPT を使用し、スプレッドシートに対する恐怖心を克服する方法.

3. データを解釈し、複雑なコードを説明する

ChatGPT は、長いコードや複雑なコードを理解しようとする場合に役立ちます。このような状況でコードを理解するには、理解しようとしているコードをコピーして貼り付け、「このコードを説明してください」と言って応答を求めます。確認する ChatGPT が小説の執筆に役立つ方法.

4. コード、関数、構文を記述、変更、作成するため

ChatGPT と同じように、複雑なエンコーディングを解釈するために使用できます。コードまたは構文を生成するように依頼できます。

ケーススタディ： for ループを含む Python if ステートメントがあります。現在のコードは、myList の長さがちょうど 3 であるかどうかのみをチェックし、ステートメントが true の場合はそれを反復処理します。それ以外の場合は、else ステートメントを実行し、myList2 内のすべての項目を画面に出力します。ただし、どちらかのリストのすべての項目を正確に XNUMX 文字で印刷するように変更することもできます。

プロンプト: 次の Python コードを変更して、どちらかのリストのすべての要素を、使用されている文字の代わりに正確に 4 文字で出力できますか。

myList = ['Python', 'MUO', 'Hello'] myList2 = [“Fish”, “Gold”, “Bag”] if len(myList) == 3: for items in myList: print(items) else: for items2 in myList2: print(items2)

5. 新しいスキルを学ぶ

についての記事があります Googleスプレッドシートに日付と時刻を追加する方法。 ChatGPT を使用すると、このトピックについて詳しく学習したり、別のアプリケーションで同様のことを行う方法を学習したりできます。たとえば、Tableau で固定の日付と時刻を追加する方法です。

プロンプトを作成することで、新しい機能やスキル、またはお気に入りの分析ツールの特定の機能の使用方法について学ぶことができます。

6. コードの文書化

通常、コメントを含むコードは読みやすく、理解しやすいです。しかし、誰もがそのプロセスが退屈で単調だと感じていることは認められます。 ChatGPT は、このタスクを簡単かつ高い精度と効率で実行できます。

質問すると、完全にコメントされたコードが提供されるので、コピーして貼り付けることができます。

プロンプト: 次の SQL コードにコメントを追加できますか:

SELECT e.employee_id AS “従業員番号” 、 e.first_name || ' ' || e.last_name AS “名前” 、 e.email AS “メール” 、 e.phone_number AS “電話” 、 TO_CHAR(e.hire_date, ‘MM/DD/YYYY’) AS “雇用日” 、 TO_CHAR(e.salary, ‘L99G999D99’、 ‘NLS_NUMERIC_CHARACTERS = ''.,'' NLS_CURRENCY = ''$''') AS “給与” 、 e.commission_pct AS “歩合率” 、 ‘勤務先’ || j.job_title || 'in' || d.department_name || ' 部門 (マネージャー: ' || dm.first_name || ' ' || dm.last_name || ') および直属の上司: ' || m.first_name || ' ' || m.last_name AS “現在の仕事” 、 TO_CHAR(j.min_salary, 'L99G999D99', 'NLS_NUMERIC_CHARACTERS = ''.,'' NLS_CURRENCY = ''$''') || ' — ' || TO_CHAR(j.max_salary, 'L99G999D99', 'NLS_NUMERIC_CHARACTERS = ''.,'' NLS_CURRENCY = ''$''') AS “現在の給与” 、 l.street_address || ', ' || l.postal_code || ', ' || l.city || ', ' || l.state_province || ', ' || c.country_name || ' (' || r.region_name || ')' AS “Location” 、 jh.job_id AS “History Job ID” 、 ‘worked from’ || TO_CHAR(jh.start_date, 'MM/DD/YYYY') || 'to' || TO_CHAR(jh.end_date, 'MM/DD/YYYY') || 'as' || jj.job_title || 'in' || dd.department_name || 'department' AS “History Job Title” FROM employees e — 現在のjob_idのタイトルを取得します JOIN jobs j ON e.job_id = j.job_id — 現在のmanager_idの名前を取得します LEFT JOIN employees m ON e.manager_id = m.employee_id — 現在のdepartment_idの名前を取得します LEFT JOIN departments d ON d.department_id = e.department_id — 現在の部署のマネージャーの名前を取得します — (現在のマネージャーと同じではなく、従業員自身と同じになる場合があります) LEFT JOIN employees dm ON d.manager_id = dm.employee_id — 場所の名前を取得します LEFT JOIN locations l ON d.location_id = l.location_id LEFT JOIN countries c ON l.country_id = c.country_id LEFT JOIN regions r ON c.region_id = r.region_id — 取得従業員の職歴 LEFT JOIN job_history jh ON e.employee_id = jh.employee_id — 職歴 job_id のタイトルを取得します。 LEFT JOIN jobs jj ON jj.job_id = jh.job_id — 職歴から部署名を取得します。 LEFT JOIN departments dd ON dd.department_id = jh.department_id ORDER BY e.employee_id;