ChatGPT ಜೊತೆಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು
ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ, ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟ ಒಳನೋಟಗಳು ಹಾಗೂ ಕ್ರಮಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ.
ChatGPT ಕನಿಷ್ಠ ಸೆಟಪ್ನೊಂದಿಗೆ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉಪಯುಕ್ತ ಒಳನೋಟಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು. ನೀವು CSV ಅಥವಾ Excel ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಅಂಟಿಸಬಹುದು, ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಮೂಲವನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದು (ನಿಮ್ಮ ವರ್ಕ್ಸ್ಪೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದ್ದರೆ), ನಂತರ ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು.
ಪ್ರತಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಸೂತ್ರಗಳು, ಪಿವಟ್ ಟೇಬಲ್ಗಳು ಅಥವಾ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಬದಲು, ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸಬಹುದು, ಟೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಸರಳ ವಿಜುವಲೈಜೇಶನ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸುಲಭವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.
ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಆರಂಭದಲ್ಲೇ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗುತ್ತದೆ—ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಏನಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇನ್ನೂ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವಾಗ, ಅಸಾಮಾನ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಾಗ, ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಿ ಇನ್ನಷ್ಟು ಆಳವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವಾಗ. ಇದು ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಇತರರು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಕ್ರಮ ಕೈಗೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಸಾರಾಂಶಗಳಾಗಿ ಅನುವಾದಿಸಲು ಕೂಡ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ನೀವು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ನಿರ್ಧಾರದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಸರಳವಾದ ವಾಕ್ಯ ರಚನೆ ಹೀಗಿದೆ: “ನಾನು ___ ಆಧರಿಸಿ ___ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ.” ಇದು ChatGPT ಗೆ “ಮುಗಿದಿದೆ” ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿರಿಸುತ್ತದೆ.
- ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು, ಜೊತೆಗೆ ಯಾವುದೇ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು—ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು, ಕಾಲಾವಧಿ, ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಕಾಲಮ್ಗಳು ಯಾವುದನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು—ಒದಗಿಸಿ. ನೀವು ಫೈಲ್ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಆ್ಯಪ್ ಬಳಸಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು.
- ಉತ್ತರಕ್ಕಿಂತ ಒಂದು ವಿಧಾನವನ್ನು ಕೇಳಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೊದಲು ಅನ್ವೇಷಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (EDA) ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ಕೇಳಿ, ನಂತರ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಬೇಕಾದ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ. ಇದು ನೇರವಾಗಿ ತೀರ್ಮಾನಗಳಿಗೆ ಧಾವಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
- ದೃಶ್ಯಗಳು ಸಹಾಯಕವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕೇಳಿ—ಏನು ಪ್ಲಾಟ್ ಮಾಡಬೇಕು, ಹೇಗೆ ವಿಭಾಗಿಸಬೇಕು, ಮತ್ತು ಅಕ್ಷ ಲೇಬಲ್ಗಳು ಅಥವಾ ಘಟಕಗಳಂತಹ ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿ ಇರಬೇಕಾದ ಅಂಶಗಳು ಯಾವುವು ಎಂಬುದನ್ನು.
- ಸ್ವಚ್ಛವಾದ ಅಂತಿಮ ಕೋಷ್ಟಕ ಅಥವಾ ಕಂಡುಹಿಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಕ್ರಮವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ನೀವು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಕೋರಿ.
ಕಾರ್ಯ | ಸಂದರ್ಭ | ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಔಟ್ಪುಟ್ |
ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಿ. | ನಮ್ಮ Shopify ಸ್ಟೋರ್ನಿಂದ ಮಾದರಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ (ಕಳೆದ 30 ದಿನಗಳು). | ಪ್ರಮುಖ ಒಳನೋಟಗಳ ರಚನಾತ್ಮಕ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ಒದಗಿಸಿ, ಇದರಲ್ಲಿ ಚಾನೆಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನಗಳಾದ್ಯಂತ ಎದ್ದು ಕಾಣುವ ಅಂಶಗಳು, ಕಳಪೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ತೋರಿಸುವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (ಉದಾ., ಕಡಿಮೆ ಪರಿವರ್ತನೆ ಹೊಂದಿರುವ ಚಾನೆಲ್ಗಳು), ಮತ್ತು ಗಮನಾರ್ಹ ಮಾದರಿಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರಲಿ. ಆದ್ಯತೆಯ 4–6 ಅವಲೋಕನಗಳು ಮತ್ತು ಮುಂದೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು 5 ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಫಾಲೋ-ಅಪ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. |
ನಮ್ಮ ಸೇಲ್ಸ್ ಫನಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ. | [ಸಂಪರ್ಕಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್] ನಿಂದ [ಕ್ಯಾಂಪೇನ್ ಹೆಸರು] ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿ. | ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾದ ವಿಭಾಗಗಳ ಸಮೂಹವನ್ನು ರಚಿಸಿ: (1) ಫನಲ್ನಲ್ಲಿ ಗಮನಿಸಿದ ಪ್ರಮುಖ ಮಾದರಿಗಳು, (2) ಆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಹೈಪೋಥೆಸಿಸ್ಗಳು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರಮುಖ ಚಾಲಕವಾಗಿ ಆನ್ಬೋರ್ಡಿಂಗ್), ಮತ್ತು (3) ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿದ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಅಥವಾ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು. ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ವ್ಯವಹಾರಿಕ ಪರಿಣಾಮದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕ್ರಮಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಪರಿವರ್ತನೆಗೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗುವ ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಣಾಮ ತರುವ ಬಿಂದುಗಳಿಗೆ ಒತ್ತು ನೀಡಲಾಗಿದೆ. |
ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ | ಲಗತ್ತಿಸಿದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ದಸ್ತಾವೇಜು ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲ ತಂಡದ ಟಿಕೆಟ್ ಡೇಟಾ CSV ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. | ಡೇಟಾ ಸಂಕೇತಗಳ ಬೆಂಬಲ ಹೊಂದಿರುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಡಚಣೆಗಳ (ಉದಾ., ಎಸ್ಕಲೇಶನ್ ವಿಳಂಬಗಳು, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಟಿಕೆಟ್ಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಅಂಶಗಳು) ಆದ್ಯತೆಯ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಾಡಿ. ಪ್ರತಿ ಸಮಸ್ಯೆ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವೆಂಬುದಕ್ಕೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ರೀಜನಿಂಗ್ ಜೊತೆಗೆ, ತಕ್ಷಣದ ಸುಧಾರಣೆ ಅಥವಾ ಪರಿಶೀಲನೆಗಾಗಿ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತ ಸಾಧನೆಗಳು ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಪರಿಹಾರಗಳಂತೆ ಗುಂಪುಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. |
- ಯಾವುದು “ಉತ್ತಮ” ಎಂದು ಆರಂಭದಲ್ಲೇ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಗಮನಿಸುವ ಯಶಸ್ಸಿನ ಮಾನದಂಡ, ನೀವು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಿರುವ ಕಾಲಾವಧಿ, ಮತ್ತು ನೀವು ಹೋಲಿಸಲು ಬಯಸುವ ಗುಂಪುಗಳು ಅಥವಾ ವಿಭಾಗಗಳು ಯಾವುವು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಸಿ ChatGPT ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ನೆರವಾಗಿರಿ.
- ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಅದನ್ನು ಕೇಳಿ: ಅದು ಮಾಡಿದ ಊಹೆಗಳು, ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಬಳಸಿದ ಸೂತ್ರಗಳು, ಮತ್ತು ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಏರಿಕೆಗಳ ತ್ವರಿತ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಲು.
- ಇದು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಂಬಿಕಸ್ಥವಾಗಿರಿಸಲು ಕೆಲವು ಸರಳ ಮೂಲ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಸಹಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಾರಣಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಾರದೆಂದು, ಡೇಟಾದ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಸರಿಯಿಲ್ಲವೆಂದು ಕಾಣುವ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಗುರುತಿಸಲು ಹೇಳಬಹುದು. ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ಅಥವಾ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು, ತ್ವರಿತವಾಗಿ ವಾಸ್ತವಿಕತೆ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮಾಡಿ—ಪ್ರಮುಖ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅವನ್ನು ತಕ್ಷಣ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ಎಲ್ಲವೂ ಸರಿಯಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
