GPT 和 Copilot 如何改变数据分析工作

首先声明，我不是专业做数据分析的，只是一名前端工程师。但是却在最近的几次经历中感受到了GPT或者说Copilot 带来的好处。

我曾在推特上分享 过使用 GitHub Copilot 来帮助女朋友（现在已经是老婆啦）写了一个将 Word 和 Excel 解析，并导入到另一个 Excel 的简单程序脚本。编程的大部分过程是只写出前面，即可自动补全剩下的逻辑代码。

直到最近，我又经历类似的事情。同样是写一段程序脚本来处理 Excel 的数据，进行一些「与」（&&）「或」（｜｜）逻辑，将数据得出一些有价值的数字。整个过程几乎没有写代码，而是写了一行注释，然后剩下的自动补全了。（事实上，我平时的编程工作也经常是这种操作逻辑。）

const main = () => {
  dataList.forEach((data) => {
    const titleAndZy = `${data[titleKey]}，${data[zyKey]}`;

    // 如果 titleAndZy 中包含 beichengList 其中的一个或多个，并且包含 xzzyList 中的一个或多个 时，xxzyCount 则加 1
    if (beichengList.some((beicheng) => titleAndZy.includes(beicheng))) {
      if (xzzyList.some((xzzy) => titleAndZy.includes(xzzy))) {
        xzzyCount++;
      }

      if (rybdList.some((rybd) => titleAndZy.includes(rybd))) {
        rybdCount++;
      }

另外，除了可以针对海量数据进行已知的筛选与合并逻辑操作，使用编程手段来快速达到获取结果的目的。还想到一个应用场景。

同样是将数据丢给 GPT，然后以自然语言的方式进行更高级的数据分析，比如：

• 帮我根据以下数据的「标题」字段和「描述」字段总结出和薪资争议相关的关键词、人员变动有关的关键词。

• 除了刚刚帮我总结的那些，根据你的经验来思考，还有哪些相关的关键词。

这样通过 GPT 对于自然语言的理解和数据的分析，就完成了语义化的数据分析目的。

畅想一下，甚至可以基于此，搞一个创业项目了。😊