Wie Produktanalysten ChatGPT nutzen können, um die Effizienz zu steigern

ChatGPT verzeichnet über 96 Millionen monatliche Besucher und eine Genauigkeit von über 85%, insbesondere bei der Erstellung fehlerfreier Code-Snippets. Viele, darunter Datenanalysten, nutzen ChatGPT jedoch nicht effektiv, weil sie nicht wissen, wie sie es optimal einsetzen können. Hier sind einige praktische Tipps für den Einsatz von ChatGPT in der Datenanalyse: 1. Verbesserte Kommunikation: ChatGPT verbessert die Kommunikation, indem es Experimente zusammenfasst, technische Anfragen entwirft oder E-Mails schreibt. Passen Sie die Formalität mit Anweisungen wie "Mach es weniger formell" an. 2. Schätzung von Unit Economics: Wenn Sie ChatGPT die notwendigen Eingaben bereitstellen, kann es Schätzungen für Projektplanungen erstellen, wie z.B. die Berechnung der erforderlichen Anzahl von zahlenden Nutzern, um Ausgaben zu decken. 3. SQL-Aufgabenunterstützung: ChatGPT unterstützt bei der Formatierung von SQL-Code, der Integration von Fensterfunktionen und der Duplizierung von Logik. Validieren Sie immer den vorgeschlagenen Code mit Beispiel-Daten auf Genauigkeit. 4. Python-Coding: ChatGPTs Fähigkeit im Python-Coding übertrifft die im SQL-Coding aufgrund umfangreicher Trainingsdaten. Es kann Code für Aufgaben wie die Erstellung von Verteilungstabellen und Visualisierungen generieren, aber es ist ratsam, den Code mit Beispiel-Daten zu validieren. 5. Präsentationserstellung: ChatGPT hilft bei der Erstellung von kohärenten und professionellen Präsentationen, indem es strukturierten Text für Folien bereitstellt und Empfehlungen für die Datenverwendung gibt. Indem sie ChatGPT in ihren Arbeitsablauf integrieren, können Produktanalysten ihre Effizienz, Kommunikation und Erkenntnisgewinnung verbessern, vorausgesetzt, sie validieren und feinjustieren die Ausgaben.