Cómo los analistas de productos pueden utilizar ChatGPT para aumentar la eficiencia

ChatGPT cuenta con más de 96 millones de visitantes mensuales y una tasa de precisión superior al 85%, destacando en la generación de fragmentos de código impecables. Sin embargo, muchos, incluidos los analistas de datos, no están aprovechando al máximo ChatGPT debido a la falta de comprensión sobre su uso eficiente. Aquí hay algunos consejos prácticos para utilizar ChatGPT en el análisis de datos: 1. Comunicación más fuerte: ChatGPT mejora la comunicación al resumir experimentos, redactar solicitudes técnicas o componer correos electrónicos. Ajusta su formalidad con instrucciones como "Hacerlo menos formal". 2. Estimaciones de economía unitaria: Al proporcionar entradas necesarias, ChatGPT puede estimar estimaciones para la planificación de proyectos, como calcular el número requerido de usuarios pagos para cubrir gastos. 3. Soporte de tareas SQL: ChatGPT ayuda a formatar código SQL, incorporar funciones de ventana y replicar lógica. Siempre valida el código sugerido con datos de muestra para precisión. 4. Codificación en Python: La habilidad de ChatGPT en Python supera a SQL debido a los datos de entrenamiento extensivos. Puede generar código para tareas como crear tablas de distribución y visualizaciones, pero se recomienda validar con datos de muestra. 5. Creación de presentaciones: ChatGPT ayuda a crear presentaciones coherentes y profesionales, proporcionando texto estructurado para diapositivas y recomendaciones sobre el uso de datos. Al integrar ChatGPT en su flujo de trabajo, los analistas de productos pueden mejorar la eficiencia, la comunicación y la generación de insights, siempre y cuando validen y ajusten sus salidas.