ChatGPTతో డేటాను విశ్లేషించడం
డేటాను అన్వేషించండి, విశ్లేషించండి, మరియు దాన్ని స్పష్టమైన అంతర్దృష్టులు మరియు చర్యలుగా మార్చండి.
తక్కువ సెటప్తో ముడి డేటా నుండి ఉపయోగకరమైన అంతర్దృష్టులను పొందడంలో ChatGPT మీకు సహాయపడుతుంది. మీరు ఒక CSV లేదా Excel ఫైల్ను అప్లోడ్ చేయవచ్చు, ఒక పట్టికను పేస్ట్ చేయవచ్చు, లేదా ఒక డేటా సోర్స్ను కనెక్ట్ చేయవచ్చు (మీ వర్క్స్పేస్లో మద్దతు ఉంటే), ఆ తర్వాత సులభమైన భాషలో ప్రశ్నలు అడగడం ప్రారంభించవచ్చు.
ప్రతి ప్రశ్న కోసం ఫార్ములాలు, పివట్ పట్టికలు లేదా డ్యాష్బోర్డ్లు రూపొందించడం బదులుగా, మీరు డేటాను త్వరగా అన్వేషించవచ్చు, పట్టికలను శుభ్రపరచవచ్చు, సరళమైన విజువలైజేషన్లు రూపొందించవచ్చు మరియు సులభంగా పంచుకోగల ఫార్మాట్లో ముఖ్యమైన అంశాలను పొందవచ్చు.
ఈ ప్రక్రియ ప్రారంభ దశలో—అంటే డేటాలో ఏముందో మీరు ఇంకా అర్థం చేసుకుంటున్నప్పుడు, అసాధారణ అంశాలను గుర్తిస్తున్నప్పుడు మరియు ఎక్కడ లోతుగా పరిశోధించాలో నిర్ణయించుకుంటున్నప్పుడు—ఇది ప్రత్యేకించి ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. ఇది పరిశోధన ఫలితాలను ఇతరులు సమీక్షించి, దానిపై చర్యలు తీసుకోగలిగే సారాంశాలుగా మార్చడానికి కూడా సహాయపడుతుంది
- మీరు మద్దతు ఇవ్వడానికి ప్రయత్నిస్తున్న నిర్ణయంతో ప్రారంభించండి. ఒక సరళమైన వాక్య నిర్మాణం ఇలా ఉంటుంది: “___ ఆధారంగా, ___ నిర్ణయించడానికి నేను ప్రయత్నిస్తున్నాను.” ఇది “పూర్తయింది” అంటే ఏమిటో ChatGPTకి తెలియజేస్తుంది మరియు విశ్లేషణను కేంద్రీకృతంగా ఉంచుతుంది.
- మీ డేటాతో పాటు ఏదైనా ముఖ్యమైన సందర్భం, నిర్వచనాలు, టైమ్ఫ్రేమ్, మరియు ముఖ్యమైన కాలమ్లు ఏమి సూచిస్తున్నాయో వివరించండి. మీరు ఫైల్ అప్లోడ్ చేయడం ద్వారా లేదా కనెక్ట్ చేసిన యాప్ ఉపయోగించి డేటాను అందించవచ్చు.
- కేవలం సమాధానం మాత్రమే కాదు, ఒక విధానాన్ని అడగండి. ఉదాహరణకు, ముందుగా ఎక్స్ప్లోరేటరీ డేటా అనాలిసిస్ (EDA) సారాంశాన్ని, ఆ తర్వాత పరీక్షించాల్సిన హైపోతిసిస్లను అభ్యర్థించండి. నేరుగా ముగింపులకు వెళ్లడం కంటే, ఇది మరింత క్రమబద్ధమైన మరియు విశ్వసనీయమైన ఫలితాలకు దారితీస్తుంది.
- దృశ్యాలు ఉపయోగపడతాయని అనుకుంటే, వాటిని స్పష్టంగా అడగండి—ఏం ప్లాట్ చేయాలో, ఎలా విభజించాలో, అలాగే అక్ష లేబుళ్లు లేదా యూనిట్లు వంటి తప్పనిసరిగా ఉండాల్సిన అంశాలు ఏవైనా ఉంటే వాటిని కూడా చెప్పండి.
- స్పష్టమైన తుది పట్టిక లేదా కనుగొన్న విషయాలను ఆచరణలోకి అనువదించే సంక్షిప్త కార్యనిర్వాహక సారాంశం వంటి, మీరు పునర్వినియోగించుకోగల ఫలితాలను అడగం.
పని | సందర్భం | ఆశించిన ఫలితం |
ఈ డేటాను విశ్లేషించి ముఖ్యమైన విషయాలను సారాంశంగా చెప్పండి. | మా Shopify స్టోర్ నుండి నమూనా డేటాసెట్ను ఉపయోగించండి (గత ముప్పై రోజుల). | ఛానల్స్ మరియు ప్రొడక్ట్స్ అంతటా ప్రత్యేకంగా కనిపించే అంశాలు, తక్కువ పనితీరు చూపుతున్న ప్రాంతాల గుర్తింపు (ఉదా., తక్కువ కన్వర్షన్ ఉన్న ఛానల్స్), మరియు గమనించదగిన నమూనాలను కలిగి ఉన్న కీలక ఇన్సైట్స్ నిర్మాణాత్మక సారాంశాన్ని ఇవ్వండి. ప్రాధాన్య క్రమంలో ఉన్న నాలుగు నుండి ఆరు పరిశీలనలు మరియు తదుపరిగా పరిశీలించడానికి ఐదు నిర్దిష్ట ఫాలో-అప్ విశ్లేషణలు లేదా ప్రశ్నలను కలిగి ఉంటుంది. |
మా సేల్స్ ఫన్నెల్ డేటాను సమీక్షించి విశ్లేషించండి. | [Campaign name] నుండి [connected analytics app] లోని డేటాను ఉపయోగించండి. | ఖచ్చితంగా వేరు చేయబడిన విభాగాలను రూపొందించండి: (1) ఫన్నెల్లో గమనించిన కీలకమైన నమూనాలు, (2) ఆ నమూనాలను వివరించే పరికల్పనలు (ఉదాహరణకు, ప్రాథమిక డ్రైవర్గా ఆన్బోర్డింగ్), మరియు (3) సిఫార్సు చేయబడిన ప్రయోగాలు లేదా పరీక్షలు. అంతర్దృష్టులు వ్యాపార ప్రభావం ఆధారంగా ర్యాంక్ చేయబడతాయి, మార్పిడి అడ్డంకులు మరియు ప్రయోజన బిందువులపై ప్రత్యేక దృష్టితో. |
డేటా సహాయంతో ప్రక్రియలోని సమస్యలను లేదా అసమర్థతలను గుర్తించండి | అటాచ్ చేసిన ప్రస్తుత ప్రక్రియ పత్రాన్ని, అలాగే సపోర్ట్ టీమ్ టికెట్ డేటా CSV ఫైల్ను సమీక్షించండి. | ప్రాధాన్యత క్రమంలో ఆపరేషనల్ సమస్యలు మరియు బాటిల్నెక్ల జాబితాను రూపొందించండి (ఉదాహరణకు, ఎస్కలేషన్ ఆలస్యం, పునరావృత టికెట్ కారణాలు), ప్రతి అంశం డేటా సంకేతాలతో మద్దతు పొందినట్లుగా ఉండాలి. ప్రతి సమస్య ఎందుకు ముఖ్యమో అనే విషయంపై స్పష్టమైన రిజనింగ్తో పాటు, తక్షణ మెరుగుదల లేదా పరిశీలన కోసం సిఫార్సు చేసిన ప్రాంతాలను కూడా అందిస్తుంది, వీటిని త్వరగా సాధించగల మెరుగుదలలు మరియు లోతైన పరిష్కారాలుగా సమూహీకరించి చూపిస్తుంది. |
- 'మంచి' ఫలితం ఎలా ఉండాలో — మీకు ముఖ్యమైన విజయ కొలమానాలు, మీరు ఆశిస్తున్న కాలపరిమితి మరియు మీరు పోల్చాలనుకుంటున్న సమూహాలు లేదా విభాగాలు వంటి వివరాలతో సహా — ముందే తెలియజేయడం ద్వారా, ChatGPT మీకు మరింత సమర్థవంతంగా సహాయపడేలా చూడండి.
- సంఖ్యలు నిజంగా ముఖ్యమైనవి అయితే, అది ఆ సంఖ్యలను ఎలా పొందిందో చూపించమని కూడా మీరు దానిని అడగవచ్చు. అందులో అది చేసిన అంచనాలు, కొలమానాలను లెక్కించడానికి ఉపయోగించిన సూత్రాలు, అలాగే తప్పిపోయిన డేటా లేదా అసాధారణ పెరుగుదలల కోసం చేసిన శీఘ్ర తనిఖీలు కూడా ఉండాలి.
- విశ్లేషణ నమ్మదగినదిగా ఉండేందుకు కొన్ని సులభమైన ప్రాథమిక నియమాలను ఏర్పాటు చేయడం అవసరం. ఉదాహరణకు, సహసంబంధాలను కారణాలుగా పరిగణించవద్దని, డేటాలో పరిమితులను సూచించమని, మరియు సరిగా లేనివాటిని గుర్తించమని మీరు చెప్పవచ్చు. ఫలితాలను పంచుకునే ముందు లేదా నిర్ణయం తీసుకునే ముందు, త్వరగా వాస్తవ నిర్ధారణ చేయండి—ముఖ్యమైన రెండు సంఖ్యలను ఎంచుకుని వాటిని సరిపరిచి చూసి అన్నీ సరిగ్గా ఉన్నాయో లేదో నిర్ధారించుకోండి.
