而且，根据麦肯锡全球研究院的数据，这一数字每三年翻一番！然而，尽管围绕数据及其转换可能性的讨论很多，但只有 12% 的数据得到了分析。
最糟糕的消息是数据分析是一项耗时的任务。好吧，系好安全带，因为到目前为止，这都是大事。ChatGPT 和GPT 驱动的聊天机器人是数据分析领域的关键游戏规则改变者，可以为数据分析师、营销和销售团队提供支持。
将 GPT 链接到公司的数据仓库或商业智能工具（SQL 数据库、Tableau、CRM、ERP 等），不仅可以增强其实用性，而且还可以将该技术推向各个领域数据分析进步的前沿。
无需召集数据分析师或筛选大量报告来获取见解或进行比较。数据分析聊天机器人将处理这些任务，从而腾出时间做出更明智的业务决策。了解如何使用 ChatGPT 分析数据，以及应考虑哪些安全措施。
更快、更智能、更可扩展：ChatGPT 和 GPT Assistants 对数据分析的好处
生成式预训练 Transformers (GPT) 与聊天机器人的结合不仅仅是数据分析师的又一个工具，它就像是一个数据助手，为你提供支持。该技术可以帮助企业主和数据专业人员处理、探索和合作，以得出数据驱动的发现。
速度和效率是关键——ChatGPT和 GPT API可以处理大量数据。通过它们的处理能力，程序可以解释和理解书面查询，并从数据中提供相关见解。
基于 GPT 的解决方案具有以下优势，可帮助企业克服手动数据分析的挑战：
以下是 ChatGPT 和基于 GPT 的聊天机器人为复杂数据分析带来的帮助：
趋势识别和可视化功能：它可以帮助数据分析师深入研究数据，发现模式并制作出令人惊叹的数据可视化效果。
这些视觉效果让分析师能够轻松发现趋势和洞察要点，并自信地传达发现，从一开始就吸引利益相关者或任何受众。最好的部分是，ChatGPT 只需几句话就可以创建引人入胜、信息丰富的饼图、条形图、相关矩阵，甚至复杂的可视化效果！
此外，最新更新提升了 ChatGPT 体验。不再需要在原始 GPT-4、具有高级分析功能的 GPT4 或 DALLE-3 等各种选项之间犹豫不决。现在您需要做的就是输入提示，ChatGPT 就会发挥其魔力，毫不费力地提供您所需的一切！
模式和异常识别：企业版 ChatGPT和 GPT 助手可以发现乍一看可能被忽略的关系，并通知用户需要仔细观察的异常模式和异常。
尽管手动分析可以让专家深入研究数据，发现任何异常情况，但它会耗费大量时间。这时，利用ChatGPT 进行数据分析就显得非常有价值了。
例如，您有一个数据集，其中包含一个城市多年来的每日气温读数。您的目标是发现数据中的任何异常模式，这些模式可能预示着异常天气或记录失误。您可以指示 ChatGPT 分析数据模式，标记任何不一致之处，并找出异常值。
请注意，整个时间序列可能不适合上下文窗口。虽然您可以将数据分块并将其零碎地提供给 LLM，但如果您有一个较长的时间序列，其中较晚的值与较早的值有某种关系，那么这种方法就不太好。
弥合与非技术人员之间的差距：在为非技术利 国家代码 +973，巴林电话号码 益相关者分解数据谈话时，它可以起到救星的作用。
ChatGPT 和 GPT 聊天机器人使用自然语言帮助分析师以任何人都能理解的方式解释数据的细节。只需在 ChatGPT 中请求特定时间段的数据，几秒钟内，您就能轻松获得结果。
BotsCrew 销售与业务开发主管Christina Vergelets
“我坚信数据的主要目的是服务于销售、营销、产品、供应链等——所有这些人都会做出影响整个组织的战略决策，但却不知道如何使用 Power BI 或 Tableau，而且几乎没有数据和分析背景。
对于他们来说，GPT 驱动的助手使数据检索和分析变得前所未有的快捷和简单。我无需亲自检查多个仪表板或让数据分析师花费数小时处理我的请求，只需进入聊天并询问：“2023 年第四季度，Y 地理区域销售了多少产品 X？”，几分钟内即可得到答复。与专用工具相比，它具有对话式、快速且使用更简单的特点。”
支持假设检验：数据分析师可以根据他们的探索提出理论，GPT 助手将帮助设计实验或建议统计测试来验证这些假设。
例如，您有一个数据集，其中包含两种产品 A 和 B 在不同地点的销售详情。GPT 聊天机器人可以帮助您验证产品 A 的平均销售额高于产品 B 的理论。
