23 / 04 / 26

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。😊

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