Hvordan produktanalytikere kan bruke ChatGPT til å øke effektiviteten

ChatGPT har over 96 million månedlige besøkende og en nøyaktighetsrate på over 85%, og excellerer i å generere feilfrie kode-snutter. Imidlertid utnytter mange, inkludert dataanalytikere, ikke ChatGPT effektivt på grunn av manglende forståelse av hvordan man bruker det effektivt. Her er noen praktiske tips for å bruke ChatGPT i dataanalyse: 1. Bedre kommunikasjon: ChatGPT forbedrer kommunikasjonen ved å summerere eksperimenter, utarbeide tekniske forespørsler eller skrive e-post. Juster formen med hints som "Gjør det mindre formelt." 2. Estimering av enhetsøkonomi: Ved å gi nødvendige inndata, kan ChatGPT estimere estimater for prosjektplanlegging, som å beregne antallet betalende brukere nødvendig for å dekke utgifter. 3. SQL-oppgavestøtte: ChatGPT hjelper med å formatere SQL-kode, inkorporere vindusfunksjoner og replikere logikk. Valider alltid den foreslåtte koden med prøvedata for nøyaktighet. 4. Python-koding: ChatGPTs dyktighet i Python overgår SQL på grunn av omfattende treningdata. Det kan generere kode for oppgaver som å lage fordelingstabeller og visualiseringer, men validering med prøvedata er rådet. 5. Å lage presentasjoner: ChatGPT hjelper med å skape koherente og profesjonelle presentasjoner, og gir strukturert tekst for lysbilde og anbefalinger om datautnyttelse. Ved å integrere ChatGPT i arbeidsflyten, kan produktanalytikere forbedre effektiviteten, kommunikasjonen og innsikten generering, forutsatt at de validerer og finjusterer utgangene.