比爾·蓋茨曾說過：“ChatGPT 像互聯(lián)網(wǎng)發(fā)明一樣重要，將會(huì)改變世界。”

如今 ChatGPT 已經(jīng)變得非常熱門，人們可以通過與 ChatGPT 進(jìn)行天馬行空的對話，獲取自己需要的答案。它可以按照人的指令生成各種文本，來滿足不同領(lǐng)域和場景的需求，例如翻譯文本、撰寫詩歌、代碼、劇本、商業(yè)計(jì)劃書等等。如果你實(shí)際體驗(yàn)過，肯定會(huì)驚嘆于其強(qiáng)大的能力。ChatGPT 適用于各個(gè)領(lǐng)域，那對于數(shù)據(jù)分析是否可行？想必也是數(shù)據(jù)分析師和與數(shù)據(jù)打交道的職場人關(guān)心的問題。雖然 ChatGPT 不是專門為數(shù)據(jù)分析而設(shè)計(jì)的工具，但是它可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的分析和統(tǒng)計(jì)，幫助用戶快速提取有效信息和數(shù)據(jù)趨，并給出建議。

我們以數(shù)據(jù)分析師職場發(fā)展路徑為例，看看 ChatGPT 能做些什么，怎么做？

用 ChatGPT?預(yù)測面試題

數(shù)據(jù)分析師常見的面試問題有哪些？從技術(shù)問題和業(yè)務(wù)問題兩個(gè)角度展開。

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數(shù)據(jù)分析師的面試通常包括技術(shù)問題和業(yè)務(wù)問題。以下是一些常見的問題。

技術(shù)問題1. 請簡述描述性統(tǒng)計(jì)和推斷性統(tǒng)計(jì)的區(qū)別。2. 解釋假設(shè)檢驗(yàn)及其在數(shù)據(jù)分析中的作用。3. 描述一種線性回歸模型，并解釋其工作原理。4. 請解釋 logistic 回歸模型，并介紹其在分類問題中的應(yīng)用。5. 如何處理缺失數(shù)據(jù)？請舉例說明。6. 請解釋過擬合和欠擬合的概念，以及如何解決這些問題。7. 請簡述 A/B 測試的概念，并解釋如何設(shè)計(jì)和實(shí)施一個(gè) A/B 測試。8. 描述如何使用 SQL 查詢和管理數(shù)據(jù)庫。9. 請簡要介紹你熟悉的數(shù)據(jù)可視化工具（如 Tableau、Power BI ?等），并說明其優(yōu)缺點(diǎn)。

10. 請舉例說明 Python 或 R 在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。

業(yè)務(wù)問題1. 請描述一個(gè)實(shí)際的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，介紹你在項(xiàng)目中的角色以及分析過程。2. 請舉例說明如何使用數(shù)據(jù)分析為業(yè)務(wù)決策提供支持。3. 在一個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，如何與非技術(shù)背景的團(tuán)隊(duì)成員（如銷售、市場人員等）合作？4. 請描述一個(gè)你曾經(jīng)遇到的棘手的數(shù)據(jù)分析問題，以及你是如何解決的。5. 當(dāng)你的分析結(jié)果與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)的預(yù)期不符時(shí)，你會(huì)如何溝通和處理？6. 請舉例說明如何根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果為公司制定策略和提供建議。7. 在項(xiàng)目中，如何確定關(guān)鍵績效指標(biāo)（KPI）？8. 如何向不同層次的管理者或團(tuán)隊(duì)成員呈現(xiàn)分析結(jié)果？9. 當(dāng)數(shù)據(jù)質(zhì)量或完整性不理想時(shí)，你會(huì)如何應(yīng)對？10. 請描述你在保持技能和知識更新方面所采取的措施。

準(zhǔn)備這些問題有助于你在面試中表現(xiàn)出色。請注意，面試官可能會(huì)根據(jù)你的簡歷和具體情況提出其他問題，所以要確保對自己的簡歷內(nèi)容和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)非常熟悉。同時(shí)，展示出積極的態(tài)度、良好的溝通能力和解決問題的能力，這些對于數(shù)據(jù)分析師職位同樣重要。

ChatGPT 只是列出了一些比較通用的問題，我們可以問得更精確一些，如某某公司、某某行業(yè)的面試問題。發(fā)送如下內(nèi)容給 ChatGPT。

BAT 大廠常見的數(shù)據(jù)分析師面試題。

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BAT（百度、阿里巴巴、騰訊）等大型互聯(lián)網(wǎng)公司針對數(shù)據(jù)分析師的面試題通常涵蓋了技術(shù)能力、業(yè)務(wù)理解、溝通能力和解決問題的能力等方面。以下是一些在 BAT 等大廠數(shù)據(jù)分析師面試中常見的問題。

1. 在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何評估數(shù)據(jù)質(zhì)量？遇到數(shù)據(jù)質(zhì)量問題時(shí)如何解決？

2. 解釋什么是決策樹算法，以及如何在數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用決策樹。3. 請簡要介紹聚類分析，并說明其在實(shí)際業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用。4. 請解釋 SQL 中內(nèi)連接、左連接、右連接和全連接的區(qū)別，并提供示例。5. 請解釋協(xié)同過濾算法，并說明如何在推薦系統(tǒng)中應(yīng)用協(xié)同過濾。6. 請描述你在實(shí)際項(xiàng)目中如何應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法解決業(yè)務(wù)問題。7. 在數(shù)據(jù)可視化中，如何根據(jù)不同需求選擇合適的圖表類型？8. 如何利用數(shù)據(jù)分析來評估和優(yōu)化用戶體驗(yàn)？9. 當(dāng)數(shù)據(jù)量很大時(shí)，如何進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)抽樣以降低計(jì)算復(fù)雜度？

10. 請描述一個(gè)成功的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，包括項(xiàng)目背景、目標(biāo)、你的角色、分析方法和結(jié)果。

除了這些問題外，BAT 等大廠也可能會(huì)針對具體業(yè)務(wù)領(lǐng)域提出相關(guān)問題，例如電商、金融、廣告等。因此，了解所申請公司的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，并熟悉與該領(lǐng)域相關(guān)的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)，有助于在面試中脫穎而出。

同時(shí)，在面試過程中，面試官可能會(huì)提出一些開放性問題，以評估你的思考和解決問題的能力。例如，面試官可能會(huì)給出一個(gè)實(shí)際業(yè)務(wù)問題，讓你說明如何通過數(shù)據(jù)分析解決這個(gè)問題。在回答這類問題時(shí)，展現(xiàn)出扎實(shí)的分析技巧、業(yè)務(wù)理解能力和創(chuàng)造性思維非常重要。

準(zhǔn)備這些問題并熟悉自己的簡歷和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，能夠幫助你在BAT?等大廠的數(shù)據(jù)分析師面試中取得成功。

在數(shù)據(jù)分析師的面試過程中，除了問一些比較通用的問題以及行業(yè)問題外，面試官還會(huì)基于面試者的簡歷內(nèi)容進(jìn)行提問，比如會(huì)問你簡歷中的某個(gè)項(xiàng)目是怎么做的。我們可以將簡歷內(nèi)容發(fā)送給 ChatGPT，讓它模擬面試官基于其中某段經(jīng)歷提出問題。比如發(fā)送如下內(nèi)容給 ChatGPT。

以下是我的數(shù)據(jù)分析師求職簡歷中的一個(gè)專題項(xiàng)目，如果你是一名面試官，基于這個(gè)項(xiàng)目經(jīng)歷，你會(huì)問哪些問題？

??項(xiàng)目名稱：用戶生命周期研究。

??目的：研究用戶在平臺上的發(fā)展軌跡，并針對處于不同階段的用戶采取不同的運(yùn)營策略。

??實(shí)施：先對用戶進(jìn)行綜合評分，根據(jù)評分劃分目前用戶所處的階段，利用 k-means 算法模型發(fā)現(xiàn)用戶在平臺上的經(jīng)典發(fā)展軌跡；針對不同階段的用戶觸發(fā)不同類型的銷售任務(wù)，從而最大化地縮短用戶的進(jìn)入時(shí)間、延長用戶的成熟期，并對衰退期用戶進(jìn)行及時(shí)預(yù)警。

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作為一名面試官，針對你的這個(gè)項(xiàng)目經(jīng)歷，我可能會(huì)提出以下幾個(gè)問題：

1. 請?jiān)敿?xì)介紹你確定用戶綜合評分的方法和依據(jù)。2. 能否具體描述你是如何使用 k-means 算法來發(fā)現(xiàn)用戶在平臺上的經(jīng)典發(fā)展軌跡的？你在選擇聚類數(shù)量時(shí)采用了什么策略？3. 在劃分用戶階段時(shí)，你是如何確定閾值的？根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)定還是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)？4. 在為不同階段的用戶觸發(fā)不同類型的銷售任務(wù)時(shí)，你是如何量化和評估這些運(yùn)營策略的有效性的？5. 關(guān)于對衰退期用戶進(jìn)行及時(shí)預(yù)警，你是如何定義衰退期用戶的？你采用了哪些預(yù)警指標(biāo)？6. 在這個(gè)項(xiàng)目中，你遇到了哪些挑戰(zhàn)和困難？你是如何克服這些困難的？7. 請介紹一下這個(gè)項(xiàng)目的成果及其對業(yè)務(wù)的影響，以及你在這個(gè)項(xiàng)目中所獲得的有趣或者有啟發(fā)性的洞見。這些問題旨在了解你在這個(gè)項(xiàng)目中所展現(xiàn)的技術(shù)能力、分析思路、執(zhí)行過程以及對業(yè)務(wù)的理解。希望這些建議能幫助你更好地為面試做準(zhǔn)備。

這樣一來，在面試之前就可以充分準(zhǔn)備，做到心中有數(shù)了。

用 ChatGPT 制定 OKR?

現(xiàn)在大多數(shù)公司引入了 OKR（objective & key result）計(jì)劃，數(shù)據(jù)分析師也需要定期制訂和檢查自己的 OKR 計(jì)劃。我們不僅可以利用 ChatGPT 輔助制訂 OKR 計(jì)劃，也可以讓其對 OKR 計(jì)劃內(nèi)容進(jìn)行調(diào)整、優(yōu)化，還可以對 OKR 計(jì)劃進(jìn)行復(fù)盤。

我們可以直接讓 ChatGPT 根據(jù)不同的數(shù)據(jù)分析師級別生成不同的 OKR 計(jì)劃，只需發(fā)送如下內(nèi)容給 ChatGPT。

幫我生成一份數(shù)據(jù)分析師的季度 OKR 計(jì)劃，需要根據(jù)不同的數(shù)據(jù)分析師級別生成不同的 OKR 計(jì)劃。

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一份數(shù)據(jù)分析師的季度 OKR 計(jì)劃可以根據(jù)職位級別來調(diào)整。以下是針對初級、中級和高級數(shù)據(jù)分析師的季度 OKR 計(jì)劃示例。

初級數(shù)據(jù)分析師Objective 1：提高數(shù)據(jù)分析技能? KR1：完成至少兩門在線數(shù)據(jù)分析課程，如 SQL 和 Python 編程? KR2：每周閱讀至少一篇與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的技術(shù)文章或博客Objective 2：支持業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)并優(yōu)化業(yè)務(wù)流程? KR1：及時(shí)完成每周的數(shù)據(jù)報(bào)告和分析任務(wù)，確保準(zhǔn)確性和高質(zhì)量? KR2：與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)密切合作，針對業(yè)務(wù)問題提出至少 3 個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化建議中級數(shù)據(jù)分析師Objective 1：提升分析效率，為業(yè)務(wù)部門提供更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持? KR1：為至少兩個(gè)核心業(yè)務(wù)流程開發(fā)自動(dòng)化報(bào)告工具，提高報(bào)告生成效率? KR2：深入了解業(yè)務(wù)需求，主動(dòng)發(fā)現(xiàn)并解決至少 5 個(gè)業(yè)務(wù)關(guān)鍵問題

Objective 2：帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)提高數(shù)據(jù)分析能力

? KR1：組織至少一次團(tuán)隊(duì)內(nèi)部的數(shù)據(jù)分析技能培訓(xùn)或分享會(huì)

? KR2：為初級數(shù)據(jù)分析師提供指導(dǎo)，幫助他們完成至少 3 個(gè)關(guān)鍵項(xiàng)目

高級數(shù)據(jù)分析師Objective 1：推動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策文化建設(shè)? KR1：與高層管理團(tuán)隊(duì)合作，將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策引入至少 3 個(gè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)領(lǐng)域? KR2：定期與業(yè)務(wù)部門進(jìn)行溝通，收集反饋并優(yōu)化數(shù)據(jù)報(bào)告和分析流程Objective 2：構(gòu)建和優(yōu)化數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)設(shè)施? KR1：評估現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)棧，提出至少 3 個(gè)優(yōu)化建議并實(shí)施? KR2：與數(shù)據(jù)工程團(tuán)隊(duì)合作，優(yōu)化數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)，提高數(shù)據(jù)查詢效率請注意，這些 OKR 計(jì)劃只是示例，你可以根據(jù)具體的公司和團(tuán)隊(duì)需求進(jìn)行調(diào)整。ChatGPT?生成的 OKR?計(jì)劃無法直接使用，但是可以作為參考：數(shù)據(jù)分析師的 OKR 計(jì)劃一般是什么樣的，包含哪些方面。在實(shí)際工作中，我們一般有大概的 O，即大方向確定，但是不知道如何根據(jù) O 拆解 KR，這個(gè)時(shí)候就可以讓 ChatGPT 幫忙。

接下來請基于我的要求，重新生成 OKR 計(jì)劃，不需要分不同級別。

O1：基礎(chǔ)建設(shè)–完善指標(biāo)體系、中間表、數(shù)據(jù)看板的構(gòu)建，提高日常數(shù)據(jù)分析效率

O2：數(shù)據(jù)分析–高效、準(zhǔn)確、及時(shí)地支持業(yè)務(wù)需求，助力業(yè)務(wù)增長。KR ?主要從臨時(shí)需求、A/B 實(shí)驗(yàn)、專題分析幾個(gè)角度出發(fā)ChatGPT 收到上述內(nèi)容后，返回如下結(jié)果。

基于你的要求，以下是重新生成的數(shù)據(jù)分析師季度 OKR 計(jì)劃。

Objective 1：基礎(chǔ)建設(shè)–完善指標(biāo)體系、中間表、數(shù)據(jù)看板的構(gòu)建，提高日常數(shù)據(jù)分析效率

? KR1：審查和完善現(xiàn)有業(yè)務(wù)指標(biāo)體系，確保覆蓋關(guān)鍵業(yè)務(wù)領(lǐng)域

? KR2：優(yōu)化現(xiàn)有中間表結(jié)構(gòu)，提高數(shù)據(jù)處理和查詢效率

? KR3：設(shè)計(jì)并構(gòu)建至少 3 個(gè)新的數(shù)據(jù)看板，以滿足不同業(yè)務(wù)部門的需求Objective 2：數(shù)據(jù)分析–高效、準(zhǔn)確、及時(shí)地支持業(yè)務(wù)需求，助力業(yè)務(wù)增長。KR 主要從臨時(shí)需求、A/B 實(shí)驗(yàn)、專題分析幾個(gè)角度出發(fā)

? KR1：及時(shí)響應(yīng)臨時(shí)數(shù)據(jù)分析需求，保證至少 95%?的需求在規(guī)定時(shí)間內(nèi)解決

? KR2：設(shè)計(jì)并實(shí)施至少 2 個(gè) A/B 實(shí)驗(yàn)，為業(yè)務(wù)優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持

? KR3：完成至少 3 個(gè)專題分析，挖掘潛在業(yè)務(wù)增長點(diǎn)并提出改進(jìn)策略

這些 OKR 計(jì)劃可以根據(jù)具體的公司和團(tuán)隊(duì)需求進(jìn)行調(diào)整。

這次生成的結(jié)果相對可用，在此基礎(chǔ)上根據(jù)實(shí)際情況改一改就差不多了。

制訂完 OKR 計(jì)劃以后，如果覺得自己寫得不夠?qū)I(yè)，可以讓 ChatGPT 幫忙調(diào)整和優(yōu)化。只需將所寫的內(nèi)容發(fā)送給 ChatGPT，讓它進(jìn)行修改即可。

請對下面這份數(shù)據(jù)分析師的 OKR 計(jì)劃提出修改意見，并返回修改后的內(nèi)容。

O1：基礎(chǔ)建設(shè)–?持續(xù)完善業(yè)務(wù)的指標(biāo)體系、中間表、數(shù)據(jù)看板的構(gòu)建，提高日常數(shù)據(jù)分析效率。

? KR1：協(xié)助數(shù)據(jù)組完成數(shù)據(jù)資產(chǎn)的規(guī)劃以及相應(yīng)表的遷移、替換工作。

? KR2：梳理目前業(yè)務(wù)已有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，給數(shù)據(jù)組提出關(guān)于表的新建與重構(gòu)需求。O2：數(shù)據(jù)分析–?高效、準(zhǔn)確、及時(shí)地支持業(yè)務(wù)需求，提出業(yè)務(wù)建議。

? KR1：日常數(shù)據(jù)歸因——對日常數(shù)據(jù)異動(dòng)進(jìn)行準(zhǔn)確的歸因，并形成文檔進(jìn)行留檔。

? KR2：A/B 實(shí)驗(yàn)評估——對平臺功能的日常策略迭代進(jìn)行評估，根據(jù)評估結(jié)果給出下一步實(shí)驗(yàn)迭代建議。

? KR3：專項(xiàng)分析——能夠按時(shí)產(chǎn)出版本評估報(bào)告，并將其自動(dòng)化；完成用戶畫像的收尾工作，并與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)探索初步落地方案。

ChatGPT 收到上述內(nèi)容后，返回如下結(jié)果。

以下是根據(jù)你提供的 OKR 計(jì)劃進(jìn)行修改后的內(nèi)容。

O1：基礎(chǔ)建設(shè)–持續(xù)完善業(yè)務(wù)的指標(biāo)體系、中間表、數(shù)據(jù)看板的構(gòu)建，提高日常數(shù)據(jù)分析效率。? KR1：協(xié)助數(shù)據(jù)組完成數(shù)據(jù)資產(chǎn)的規(guī)劃，優(yōu)化現(xiàn)有表結(jié)構(gòu)，提高數(shù)據(jù)處理和查詢效率。? KR2：梳理現(xiàn)有業(yè)務(wù)指標(biāo)體系，確保覆蓋關(guān)鍵業(yè)務(wù)領(lǐng)域，并提出新的數(shù)據(jù)資產(chǎn)方面的需求。? KR3：設(shè)計(jì)并構(gòu)建至少 3 個(gè)新的數(shù)據(jù)看板，以滿足不同業(yè)務(wù)部門的需求。O2：數(shù)據(jù)分析–高效、準(zhǔn)確、及時(shí)地支持業(yè)務(wù)需求，提出業(yè)務(wù)建議。? KR1：日常數(shù)據(jù)歸因——對日常數(shù)據(jù)異動(dòng)進(jìn)行準(zhǔn)確歸因，形成文檔并存檔，便于追蹤和分析。? KR2：A/B 實(shí)驗(yàn)評估——評估平臺功能的日常策略迭代，根據(jù)評估結(jié)果提出下一步實(shí)驗(yàn)迭代建議。? KR3：專項(xiàng)分析——按時(shí)產(chǎn)出版本評估報(bào)告，探索報(bào)告生成自動(dòng)化；完成用戶畫像項(xiàng)目，并與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)協(xié)同探討初步落地方案。

這些修改后的 OKR 計(jì)劃可以根據(jù)具體的公司和團(tuán)隊(duì)需求進(jìn)行調(diào)整。

ChatGPT 修改后的內(nèi)容明顯比原始版本清晰、精練很多。

在季度末，我們可以利用 ChatGPT 復(fù)盤 OKR 計(jì)劃。因?yàn)?ChatGPT 具有基于上下文對話的能力，所以我們發(fā)送如下內(nèi)容給 ChatGPT。

一個(gè)季度過去了，請對上述 OKR 計(jì)劃進(jìn)行復(fù)盤。

ChatGPT 收到上述內(nèi)容后，返回如下結(jié)果。

在季度結(jié)束時(shí)，對上述 OKR 計(jì)劃進(jìn)行復(fù)盤。

O1：基礎(chǔ)建設(shè)–持續(xù)完善業(yè)務(wù)的指標(biāo)體系、中間表、數(shù)據(jù)看板的構(gòu)建，提高日常數(shù)據(jù)分析效率

? KR1：協(xié)助數(shù)據(jù)組完成數(shù)據(jù)資產(chǎn)的規(guī)劃，優(yōu)化現(xiàn)有表結(jié)構(gòu)，提高數(shù)據(jù)處理和查詢效率。?評估：已完成 80%，部分表結(jié)構(gòu)優(yōu)化尚未完成，但查詢效率已顯著提升。? KR2：梳理現(xiàn)有業(yè)務(wù)指標(biāo)體系，確保覆蓋關(guān)鍵業(yè)務(wù)領(lǐng)域，并提出新的數(shù)據(jù)資產(chǎn)方面的需求。

?評估：已完成 100%，已梳理并優(yōu)化現(xiàn)有指標(biāo)體系，確保覆蓋關(guān)鍵業(yè)務(wù)領(lǐng)域，并成功提出新的數(shù)據(jù)資產(chǎn)方面的需求。

? KR3：設(shè)計(jì)并構(gòu)建至少 3 個(gè)新的數(shù)據(jù)看板，以滿足不同業(yè)務(wù)部門的需求。

?評估：超額完成，已成功設(shè)計(jì)并構(gòu)建 4 個(gè)新的數(shù)據(jù)看板，滿足了不同業(yè)務(wù)部門的需求。

O2：數(shù)據(jù)分析–高效、準(zhǔn)確、及時(shí)地支持業(yè)務(wù)需求，提出業(yè)務(wù)建議。

? KR1：日常數(shù)據(jù)歸因——對日常數(shù)據(jù)異動(dòng)進(jìn)行準(zhǔn)確歸因，形成文檔并存檔，便于追蹤和分析。

?評估：已完成 90%，對大部分?jǐn)?shù)據(jù)異動(dòng)進(jìn)行了準(zhǔn)確歸因，但仍有部分案例需要進(jìn)一步完善歸因文檔。

? KR2：A/B 實(shí)驗(yàn)評估——評估平臺功能的日常策略迭代，根據(jù)評估結(jié)果提出下一步實(shí)驗(yàn)迭代建議。

?評估：已完成 95%，開展了多個(gè) A/B 實(shí)驗(yàn)評估，并成功根據(jù)結(jié)果提出下一步實(shí)驗(yàn)迭代建議。僅有少數(shù)實(shí)驗(yàn)評估仍在進(jìn)行中。

? KR3：專項(xiàng)分析——按時(shí)產(chǎn)出版本評估報(bào)告，探索報(bào)告生成自動(dòng)化；完成用戶畫像項(xiàng)目，并與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)協(xié)同探討初步落地方案。

?評估：已完成 85%，按時(shí)完成了大部分版本評估報(bào)告和報(bào)告生成自動(dòng)化探索，用戶畫像項(xiàng)目也已完成，但與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)的初步落地方案討論仍在進(jìn)行中。

總結(jié)：整體上，本季度的 OKR 計(jì)劃完成情況良好，大部分關(guān)鍵結(jié)果已經(jīng)實(shí)現(xiàn)。在下個(gè)季度中，需要繼續(xù)努力完成未完成的目標(biāo)，并根據(jù)本季度的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，制訂更切實(shí)可行的 OKR 計(jì)劃。

在實(shí)際工作中，我們需要根據(jù) OKR 計(jì)劃的完成情況對上述內(nèi)容進(jìn)行修改，而關(guān)于一些基礎(chǔ)術(shù)語，可以直接使用 ChatGPT 給出的結(jié)果。

至此，我們了解了在數(shù)據(jù)分析中怎么利用 ChatGPT 來更好地制訂、優(yōu)化和復(fù)盤 OKR 計(jì)劃。

以上只是?ChatGPT 在數(shù)據(jù)分析中的部分應(yīng)用，你不需要死記硬背任何一個(gè)?ChatGPT 給出的結(jié)果，只需要重點(diǎn)理解這些應(yīng)用，并將它們靈活運(yùn)用到各個(gè)領(lǐng)域。

更多利用?ChatGPT?進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的方法，這本書不得不讀！

先人一步駕馭ChatGPT

，根據(jù) ChatGPT 在數(shù)據(jù)分析各個(gè)階段的應(yīng)用情況，按照數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)發(fā)展路徑展開，帶你快速上手高效運(yùn)用?ChatGPT 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。書中內(nèi)容涉及崗位了解、技能學(xué)習(xí)、面試準(zhǔn)備、OKR 目標(biāo)制定、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化、常用數(shù)據(jù)分析方法、專題分析和 A/B 實(shí)驗(yàn)等。通過本書，讀者將清楚地了解 ChatGPT 在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的能力范圍和實(shí)際用法。

本書導(dǎo)圖

科學(xué)的章節(jié)設(shè)置，由淺入深，實(shí)戰(zhàn)案例豐富，助你快速掌握 ChatGPT 在數(shù)據(jù)分析中的實(shí)用技巧。

作者簡介

張俊紅，某互聯(lián)網(wǎng)公司數(shù)據(jù)分析專家，暢銷書作家。

《對比Excel》系列圖書作者，代表作《對比Excel，輕松學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析》累計(jì)銷量超過10萬冊。喜歡分享，致力于做一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)路上的終身學(xué)習(xí)者、實(shí)踐者、分享者。公眾號“俊紅的數(shù)據(jù)分析之路”運(yùn)營者。知識星球“ChatGPT與數(shù)據(jù)分析”星主。

我能讀這本書嗎？

如果你是：

數(shù)據(jù)分析相關(guān)從業(yè)人員，已經(jīng)從事數(shù)據(jù)分析工作或具備相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，對利用ChatGPT 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析有濃厚的興趣，希望進(jìn)一步擴(kuò)展和強(qiáng)化自己的技能。應(yīng)屆畢業(yè)生或有意轉(zhuǎn)行成為數(shù)據(jù)分析師的人員：對數(shù)據(jù)分析行業(yè)還不是很了解，希望系統(tǒng)地學(xué)習(xí)如何利用ChatGPT 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，從而快速上手并提升就業(yè)競爭力。互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)相關(guān)從業(yè)人員：雖然從事其他職業(yè)，比如產(chǎn)品運(yùn)營，但工作中需要具備基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析能力。

以上人群，通通都適合這本書！

大咖推薦

數(shù)據(jù)分析是一項(xiàng)專業(yè)的工作。ChatGPT的出現(xiàn)，把專業(yè)知識變成一個(gè)字典工具，通過人機(jī)對話即可完成需求梳理、統(tǒng)計(jì)學(xué)的假設(shè)和驗(yàn)證，最后生成模型代碼。這是對未來的工作模式、知識結(jié)構(gòu)的變革，讓我們能專注于事情本身，跨過專業(yè)知識的鴻溝。

——張丹，《R的極客理想》系列圖書作者，微軟MVP，北京青萌數(shù)海科技有限公司CTO

ChatGPT將極大改變數(shù)據(jù)分析的工作模式。靈活駕馭并高效使用它，將是數(shù)據(jù)分析從業(yè)者的必備技能。這本書以通俗易懂的方式介紹了數(shù)據(jù)分析的大部分工作場景與ChatGPT的使用技巧，非常適合大家入手學(xué)習(xí)。

——黃小偉，有贊數(shù)據(jù)分析負(fù)責(zé)人

如果你需要一款強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具，ChatGPT是目前最優(yōu)的選擇。它不僅能進(jìn)行自然語言處理，還能分析大量數(shù)據(jù)并提供實(shí)時(shí)反饋，讓你獲得有價(jià)值的見解和洞察。此外，本書延續(xù)了俊紅老師一貫的實(shí)踐性極強(qiáng)的風(fēng)格，做到了“即看即用”，讓數(shù)據(jù)分析師可以聚焦于正確的商業(yè)問題和分析邏輯。我已經(jīng)向我的團(tuán)隊(duì)成員推薦了這本書，也希望你能從中獲取實(shí)用的知識和靈感啟示。

——徐小磊，商業(yè)分析總監(jiān)，暢銷書《運(yùn)營之路》作者

數(shù)據(jù)分析工具，從原始算盤到Excel、MATLAB、SAS、Lingo、EViews、SPSS、Python等，經(jīng)歷了很多輪升級，現(xiàn)在ChatGPT又提供了全新的體驗(yàn)?？〖t老師的這本書，拆分了數(shù)據(jù)分析的工作場景，從數(shù)據(jù)處理、分析方法、可視化等多個(gè)角度，介紹了ChatGPT如何在其中發(fā)揮作用，可謂掌握這一新工具的最佳手冊。新工具會(huì)帶來新的工作方式，而善于使用新工具的人能創(chuàng)造更多價(jià)值。數(shù)據(jù)分析師們都可以學(xué)起來、用起來！

——接地氣的陳老師

俊紅的書讓我眼前一亮?？耧j突進(jìn)的大模型在各行各業(yè)都引起了熱議與焦慮。然而不管如何運(yùn)用大模型的生成能力，對傳統(tǒng)的生產(chǎn)流程進(jìn)行改造已是不可逆的趨勢。本書詳盡地演示了如何運(yùn)用大模型為數(shù)據(jù)分析工作提效，值得所有愿意擁抱新技術(shù)的數(shù)據(jù)分析師一讀。

——劉凡，美團(tuán)到綜數(shù)據(jù)智能團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人

2023年初，ChatGPT的火熱讓AIGC技術(shù)擁有了一個(gè)極端友好的playground，令所有人興奮的爆點(diǎn)就這么出現(xiàn)了。我們知道，新的生產(chǎn)工具一定會(huì)帶來新的生產(chǎn)關(guān)系，最終引發(fā)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化，總的來說這是件大好事?？墒桥c此同時(shí)，不少新人朋友也提出了“數(shù)據(jù)分析師是否會(huì)被取代”的問題。俊紅的這本書從實(shí)際應(yīng)用的視角給出了明確的答案，并且提供了一個(gè)很好的擁抱新技術(shù)的方式。

——陳文思，美團(tuán)數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，《寫給數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理新人的工作筆記》作者

除了在業(yè)界多個(gè)大廠擁有豐富的數(shù)據(jù)分析從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，俊紅更是一位久經(jīng)考驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析布道者，能夠以簡單易懂的語言闡明復(fù)雜的分析方法。在ChatGPT“大行其道”的今天，俊紅更是敢為人先，通過自己的實(shí)踐摸索出如何高效使用ChatGPT提高數(shù)據(jù)分析能力的方法論。我相信這本書會(huì)給所有工作中需要用到數(shù)據(jù)分析的朋友帶來很好的啟發(fā)。

——王震宇，某互聯(lián)網(wǎng)大廠用戶增長數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人

ChatGPT當(dāng)屬2023年上半年科技領(lǐng)域最熱關(guān)鍵詞，這項(xiàng)新工具的出現(xiàn)讓人們意識到技術(shù)革新勢不可擋。當(dāng)人工智能的未來已來，作為數(shù)據(jù)分析師的我們唯有更好地?fù)肀录夹g(shù)，才能開辟新的生存之道，而這本書恰好提供了這樣一種思路，從認(rèn)識、理解及掌握ChatGPT的數(shù)據(jù)分析能力出發(fā)，將ChatGPT轉(zhuǎn)化為提高我們工作效率的工具，讓ChatGPT更好地為數(shù)據(jù)分析師洞悉本質(zhì)的智慧服務(wù)，成為未來數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的領(lǐng)路人。

——丁芬，某互聯(lián)網(wǎng)大廠數(shù)據(jù)科學(xué)家

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