[數據分析#57] 真的可以用 ChatGPT 做數據分析？業界數據分析師實測結果分享！

什麼是 ChatGPT？

• ChatGPT 是由 Open AI 團隊開發的 AI 回覆機器人，Open AI 希望這個工具可以有善的協助人類，幫助我們在處理發想類的事情、或是有固定框架答案的事情上，可以更快、更有效率
• AI 回覆機器人其實早在好幾年前就有了，而我們現在看到的 Siri，其實也是 AI 回覆機器人的一種 (如果有用過，應該知道他的功能跟回覆還是很侷限，也不會有一問一答、前後連貫的對話出現)

ChatGPT 厲害在哪？

• ChatGPT 厲害的地方是：他除了會寫程式 (code)，還會提供一些創意性的內容
• 語言 (人類丟的問句) 對於電腦來說，解讀起來很複雜，要讓這個 AI 回覆機器人變成像人一樣思考、去理解問題、應付不一樣的狀況，是一件相當困難的事

ChatGPT 可以做什麼？不能做什麼？

ChatGPT 可以回答非常多的問題，你只有問，他就回答的出來！但準確度無法保證，因為我們不知道 Open AI 團隊丟了什麼樣的資料進去讓這個機器人吸收！

我把 ChatGPT 可以非常實際協助人類的事情，分成幾個項目：

• 回答架構性題目：有一定答案的題目
  • 像是：回答 leetcode 程式碼題庫的問題，因為在 github 或是網站上，會有網友幫忙解這些題目，因此這種題目不算是開放性問題，而是找的到固定的答案
  • 另外一個，也算是架構性題目的，就是可以幫你寫程式，而且還會在程式上寫上註解 (comment)
• 回答創作性題目：沒有一定答案的題目，可以給你一個他寫出來的框架
  • 像是：ChatGPT 可以幫你寫文章，產內容 (可能不能算原創內容)；也可以依據你的職業背景，當你寫履歷 (resume) 或是客製化求職信 (cover letter)

如何運用 ChatGPT 做數據分析？或是幫助我們轉職？來看我的實作範例！

因此，我個人認為，如果想要轉職做數據分析師，有幾個重要的項目，包括：

1. 學習把想法、假設「落地」，變成程式碼
2. 把過去的經歷，描述變成履歷或是客製化求職信 (cv)

如何用 ChatGPT，幫助我們做數據分析？如何用 ChatGPT 寫程式碼？3 個步驟示範！

• 在做數據分析的時候，我們可以把數據需求 (想要的輸出) 丟入 ChatGPT 中，讓他幫我們寫程式碼 (包括 SQL、Python…) 都可以
• 我以數據分析中，常用的 SQL 為舉例：
  • 步驟一：明確寫出你的需求
    • 告訴他你有什麼？寫出 SQL table, column
    • 告訴他你想要的輸出是什麼？例如說：我想要算出消費者的購買頻次
  • 步驟二：將需求寫成一段需求文字
    • 中文、英文結合也可以
    • 我輸入：請幫我算出一年的 user frequency，table: #user (userid, orderid, order_date)
  • 步驟三：檢查 ChatGPT 的輸出內容有沒有正確
    • ChatGPT 的內容確實是滿精準的，只是有時候商業情境在不同公司，有可能不太一樣，所以沒辦法要求他 100% 正確；但是 code 的架構真的滿正確的！

用 ChatGPT 做數據分析有什麼限制嗎？

既然 ChatGPT 那麼厲害，他有什麼限制嗎？我把限制總結成幾個：

• 正確性需要自己判斷：GPT 只能用過去的數據來運算，因此如果 Open AI 公司餵他假資訊，他是沒有判斷能力的，因此沒有辦法判斷他的「正確性」
• 僅用過去來預測未來：GPT 只能用過去的數據來運算，也意味著，他可能不會有創新的解法，而是用大部分人的解決方式
• 沒有邏輯能力：ChatGPT 沒有邏輯產出的能力，因此思考問題本身要怎麼解決，要什麼樣的產出，還是得依賴人類
• 提供的解法不足：ChatGPT 沒辦法給你很多個參考答案，讓你決定；他跟 Google 的搜索引擎 (索引能力：列出所有的相關結果) 還是不一樣的！

ChatGPT 會取代我們的工作嗎？

• ChatGPT 或許可能會取代的工作包括：純翻譯、純整理文章的部落客、純行銷文案或新聞稿文案寫手；當這些工作不需要太多「非人做不可」的地方，就會非常危險！

ChatGPT 會取代數據分析師的工作嗎？

學程式之前，其實難的不是程式的函數、或是語法本身，而是這個問題：

• 我要怎麼清楚描述出我到底想要的輸出是什麼？
• 以及這個期望的輸出，我應該要用什麼函數或是語法做才可以符合預期？

ChatGPT 在解決程式問題時，他扮演的角色是：

• 他會推薦你這個問題，具體來說要用哪個函數或是語法？以及實際上，要怎麼寫

ChatGPT 在解決程式問題時，他沒辦法幫你解決的是：

• 你了解問題的方式、邏輯思考的方式
• 你想要的需求講的越具體，他回答出來的答案越精準；畢竟 ChatGPT 可能不懂你的產業、你的背景，他沒辦法預測到你想要的需求方向是什麼

總結：單純學工具已經不是數據分析師的優先任務

• 我非常認同：數據分析師的產業知識、邏輯分析、思考能力，遠比單純的程式能力重要更多！因為工具的用法，已經有很多工具 (ChatGPT、Google) 可以幫助我們；什麼問題，怎麼理解，怎麼解決，才是非人做不可的一部分！
• 數據分析師可以盤點自己的技能庫，多增加自己的思維框架豐富度、產業知識、邏輯分析、思考能力，來降低在未來自己被取代的風險！
• 如果你想要學習的不只是數據工具，而是數據分析師怎麼思考問題，將問題落地，用工具解決，可以參考我的：數據分析師培訓班，這是一個教練式的培訓系統！
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