Analyser data med ChatGPT
Utforsk, analyser og gjør data om til tydelig innsikt og handling.
ChatGPT kan hjelpe deg med å gå fra rådata til nyttig innsikt med minimalt oppsett. Du kan laste opp en CSV- eller Excel-fil, lime inn en tabell eller koble til en datakilde (hvis det støttes i arbeidsområdet ditt), og deretter begynne å stille spørsmål med vanlig språk.
I stedet for å lage formler, pivottabeller eller dashbord for hvert spørsmål, kan du raskt utforske data, rydde opp i tabeller, lage enkle visualiseringer og trekke ut viktige innsikter i et format som er lett å dele.
Det er spesielt nyttig tidlig i prosessen – når du fortsatt prøver å finne ut hva dataene inneholder, identifiserer avvik og bestemmer hvor du skal gå dypere. Det hjelper også med å gjøre funn om til sammendrag som andre kan gjennomgå og handle ut fra.
- Begynn med beslutningen du prøver å støtte. En enkel formulering er: «Jeg prøver å bestemme ___, basert på ___.» Dette forteller ChatGPT hvordan «ferdig» ser ut og holder analysen fokusert.
- Legg ved dataene dine sammen med relevant, avgjørende kontekst – definisjoner, tidsrom og hva de viktigste kolonnene representerer. Du kan dele data ved å laste opp en fil eller ved å bruke en tilkoblet app.
- Be om en fremgangsmåte, ikke bare et svar. For eksempel, be om et sammendrag av eksplorativ dataanalyse (EDA), etterfulgt av hypoteser som kan testes. Dette fører til mer strukturerte og pålitelige resultater enn å trekke forhastede konklusjoner.
- Hvis visualiseringer kan hjelpe, be om dem spesifikt – hva som skal plottes, hvordan det skal segmenteres, og eventuelle must-haves som akseetiketter eller enheter.
- Be om resultater du kan gjenbruke, for eksempel en ryddig sluttabell eller et kort sammendrag for ledelsen som omsetter funn til handling.
Oppgave | Kontekst | Forventet utdata |
Analyser disse dataene og oppsummer viktige innsikter. | Bruk eksempeldatasettet fra Shopify-butikken vår (de siste 30 dagene). | Gi et strukturert sammendrag av de viktigste innsiktene, inkludert hva som skiller seg ut på tvers av kanaler og produkter, identifisering av områder som underpresterer (f.eks. kanaler med lav konvertering) og merkbare mønstre. Inkluderer 4–6 prioriterte observasjoner og 5 spesifikke oppfølgingsanalyser eller spørsmål som bør undersøkes videre. |
Ta en titt på og analyser data om salgstrakten vår. | Bruker du dataene fra [Campaign name] fra [connected analytics app]. | Lag et sett med tydelig adskilte seksjoner: (1) viktige observerte mønstre i trakten, (2) hypoteser som forklarer disse mønstrene (f.eks. onboarding som hoveddrivkraft), og (3) anbefalte eksperimenter eller tester. Innsiktene rangeres etter forretningspåvirkning, med fokus på flaskehalser i konvertering og punkter med stor effekt. |
Identifiser problemer eller ineffektivitet i en prosess ved hjelp av data | Se gjennom det vedlagte gjeldende prosessdokumentet, samt CSV-filen med saksdata fra supportteamet. | Lag en prioritert liste over driftsproblemer og flaskehalser (f.eks. forsinkelser i eskaleringer, årsaker til gjentatte henvendelser), hver støttet av datasignaler. Inkluderer tydelig resonnering for hvorfor hvert problem er viktig, i tillegg til anbefalte områder for umiddelbar forbedring eller undersøkelse, gruppert i raske gevinster kontra mer dyptgående løsninger. |
- Hjelp ChatGPT med å hjelpe deg ved å dele hvordan «bra» ser ut på forhånd, inkludert hvilket suksessmål du bryr deg om, hvilken tidsperiode du ser på, og hvilke grupper eller segmenter du vil sammenligne.
- Hvis tallene virkelig er viktige, kan du også be den vise hvordan den kom frem til dem, inkludert forutsetningene den la til grunn, eventuelle formler den brukte for å beregne måltall, og raske kontroller for manglende data eller uvanlige topper.
- Det er også nyttig å fastsette noen enkle grunnregler slik at analysen forblir pålitelig. Du kan for eksempel be den om ikke å behandle korrelasjoner som årsakssammenhenger, påpeke eventuelle begrensninger i dataene og markere alt som virker feil. Og før du deler resultater eller tar en beslutning, gjør en rask realitetssjekk – velg ut et par nøkkeltall og stikkprøvekontroller dem for å sikre at alt stemmer.
