Ürün Analistlerinin ChatGPT'yi Kullanarak Verimliliği Artırmaları Nasıl Mümkündür

ChatGPT, aylık yaklaşık 96 milyon ziyaretçiye sahip ve yüzde 85'ten fazla doğruluk oranına sahip, kusursuz kod parçaları oluşturma konusunda da oldukça başarılıdır. Ancak, verilerin çok iyi değerlendirilmediğini ve ChatGPT'yi verimli kullanarak kullananlar arasında da veri analistleri bulunmaktadır. İşte, ChatGPT'yi veri analizinde kullanarak faydalı olan bazı pratik ipuçları: 1. İletişim Günlüğü: ChatGPT, deneylerin özetlenmesi, teknik taleplerin hazırlanması veya e-postaların yazılması gibi süreçlerde iletişimi iyileştirir. "Daha az resmi yap" gibi ifadelerle formalliğini değiştirin. 2. Maliyet Hesaplamaları: ChatGPT, gerekli girişleri kullanarak projeler için maliyet tahminleri oluşturabilir, örneğin, masraflara katlanmak için gereken ödeyen kullanıcı sayısını hesaplayabilir. 3. SQL Görevleri Destek: ChatGPT, SQL kodunu biçimlendirmeye, pencere fonksiyonlarının eklenmesine ve mantığın kopyalanmasına yardımcı olur. Örnek verilerle doğruluğunu her zaman kontrol edin. 4. Python Kodlama: ChatGPT, SQL'den çok daha iyi olan Python becerileri, kapsamlı eğitim verilerine dayanmaktadır. Dağıtım tabloları oluşturma ve görselleştirme gibi görevler için kod üretebilir, ancak örnek verilerle doğruluğunu kontrol etmek önemlidir. 5. Sunumlar Hazırlama: ChatGPT, sunumlar oluşturma ve verilerin değerlendirilmesine yardımcı olur, sunumlar için yapılandırılmış metinler sağlar ve veri kullanımında tavsiyeler verir. ChatGPT'yi iş akışına entegre eden ürün analistleri, verimliliği, iletişimi ve içgörüyü artırabilir, ancak üretilen çıktıları doğrulama ve iyileştirme adımlarını atmalıdır.