제품 분석가가 ChatGPT를 사용하여 효율성을 높이는 방법

ChatGPT는 월간 방문객이 9600만 명 이상이고 정확도는 85% 이상으로 코드 스니펫 생성에서 탁월한 성과를 보입니다. 그러나 데이터 분석가와 같은 많은 사람들이 ChatGPT를 효과적으로 활용하지 못하고 있습니다. 왜냐하면 ChatGPT를 효율적으로 사용하는 방법에 대한 이해가 부족하기 때문입니다. 데이터 분석에서 ChatGPT를 사용하는 실제 팁은 다음과 같습니다. 1. 향상된 의사 소통: ChatGPT는 실험 요약, 기술 요청 작성 또는 이메일 작성과 같은 의사 소통을 개선합니다. "약간 덜 정식으로 만들어라"와 같은 프롬프트를 사용하여 정식도를 조정할 수 있습니다. 2. 단위 경제 추정: 필요한 입력을 제공하면 ChatGPT는 프로젝트 계획을 위해 예상되는 지출을 커버하는 데 필요한 지불 사용자의 수를 추정할 수 있습니다. 3. SQL 작업 지원: ChatGPT는 SQL 코드 형식, 창 함수 통합 및 논리 복제와 같은 작업을 지원합니다. 항상 샘플 데이터와 비교하여 코드의 정확성을 확인해야 합니다. 4. 파이썬 코딩: ChatGPT는 SQL보다 파이썬에 대한 훈련 데이터가 많기 때문에 파이썬 코딩에서 더 뛰어난 성과를 보입니다. ChatGPT는 분포표 생성, 시각화와 같은 작업을 위한 코드를 생성할 수 있지만 샘플 데이터와 비교하여 코드의 정확성을 확인해야 합니다. 5. 프레젠테이션 작성: ChatGPT는 슬라이드에 대한 구조화된 텍스트를 제공하고 데이터 활용에 대한 추천을 통해 프레젠테이션을 작성하는 데 도움이 됩니다. ChatGPT를 워크플로우에 통합하면 제품 분석가는 효율성, 의사 소통 및 통찰 생성을 개선할 수 있습니다. 단, 출력을 검증하고 조정하는 것이 중요합니다.