數(shù)據(jù)分析是產(chǎn)品經(jīng)理的核心技能之一。本文將探討如何利用GPT和Python提升數(shù)據(jù)分析能力，從而幫助產(chǎn)品經(jīng)理在日常工作中做出更加精準(zhǔn)的策略優(yōu)化和決策。

策略產(chǎn)品經(jīng)理在日常工作中經(jīng)常需要對策略優(yōu)化前后的效果進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

對于沒有技術(shù)背景或技術(shù)能力不強(qiáng)的策略產(chǎn)品經(jīng)理而言，如何提升數(shù)據(jù)分析的效率和能力是一個重要命題（這不僅適用于策略產(chǎn)品經(jīng)理，其他產(chǎn)品經(jīng)理也有數(shù)據(jù)分析的需求）。

在大語言模型盛行的時代，GPT加上Python的組合很好地解決了這個問題。

一、為什么Python適合做數(shù)據(jù)分析？

Python集成了豐富的數(shù)據(jù)分析工具庫，包括：

• Pandas: 提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析功能，支持多種數(shù)據(jù)格式的讀取和寫入。
• Numpy: 提供高效的數(shù)值計算功能，尤其適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理。
• Matplotlib和Seaborn: 強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化庫，能夠創(chuàng)建多種類型的圖表和圖形。
• Scikit-learn: 提供機(jī)器學(xué)習(xí)算法和工具，便于構(gòu)建和評估預(yù)測模型。
• Statsmodels: 提供統(tǒng)計模型的估計和推斷工具。

Python豐富的數(shù)據(jù)分析工具庫解決了數(shù)據(jù)分析流程中的核心問題：數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)可視化。

大多數(shù)數(shù)據(jù)分析專業(yè)從業(yè)者都會選擇使用Python進(jìn)行日常數(shù)據(jù)分析工作。

雖然Python提供了大量便捷的數(shù)據(jù)分析工具，但它也有一定的使用門檻。

這些門檻包括需要掌握編程技能和理解數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)理論，只有這樣才能選擇合適的工具并將其應(yīng)用于具體問題的解決方案。

GPT的出現(xiàn)很好地解決了Python使用門檻的問題。GPT可以結(jié)合你的需求，幫助你提供數(shù)據(jù)分析的方法和工具，并生成相應(yīng)的Python代碼。

這樣一來，產(chǎn)品經(jīng)理使用Python的成本大幅降低。

在GPT的幫助下，產(chǎn)品經(jīng)理的核心工作變成了：準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)源、提出優(yōu)質(zhì)的問題、基于數(shù)據(jù)分析的結(jié)論判斷是否需要調(diào)整和優(yōu)化。

簡單來說，數(shù)據(jù)分析中的人機(jī)交互機(jī)制如下圖所示：

二、流程

1.介紹業(yè)務(wù)背景及數(shù)據(jù)含義

GPT作為一個大語言模型，模型輸出效果的好壞取決于能否提出優(yōu)質(zhì)的prompt。prompt是用戶輸入的文字或問題，用于引導(dǎo)AI模型生成響應(yīng)。在數(shù)據(jù)分析中，能否讓模型提供合適的方法、工具和Python代碼，取決于能否給它提供一個優(yōu)質(zhì)的prompt。

產(chǎn)品經(jīng)理在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，第一步就是要做好prompt的引導(dǎo)：

• 要分析的業(yè)務(wù)背景是什么？
• 基于這個業(yè)務(wù)下有什么數(shù)據(jù)？
• 不同的數(shù)據(jù)代表什么業(yè)務(wù)含義？
• 不同數(shù)據(jù)之間是否有關(guān)聯(lián)關(guān)系及其關(guān)系是什么？

一個好的 prompt 開頭可能是：你作為一個資深的數(shù)據(jù)分析專家以及機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，我需要解決一個 XX 問題，這個問題的背景是……

2.提出問題

針對上述業(yè)務(wù)背景，你需要提出你的問題，期望分析什么內(nèi)容？

GPT通常會給出多種分析方法及其介紹，通過多輪交互，最終得到一個相對更優(yōu)的方案。

3.選擇工具

GPT提供多種分析方法和工具，你需要選擇其中一種，并讓GPT生成相應(yīng)的Python腳本。

4.數(shù)據(jù)分析

這個過程需要做一些基礎(chǔ)準(zhǔn)備工作，如安裝Python工具，并將GPT生成的Python腳本加載到Python工具中運(yùn)行，生成并輸出數(shù)據(jù)分析結(jié)果。推薦使用Anaconda，它集成了很多數(shù)據(jù)分析工具，避免了單獨(dú)配置編譯環(huán)境和安裝依賴包等技術(shù)工作。同時，它提供的輕量級Python編譯工具Jupyter Notebook也能降低產(chǎn)品經(jīng)理的使用門檻。

5.提出建議及優(yōu)化

根據(jù)GPT生成的Python代碼運(yùn)行結(jié)果，可能還需要進(jìn)一步調(diào)整。通過與GPT的進(jìn)一步交互，可以調(diào)整之前的Python腳本并完善數(shù)據(jù)分析內(nèi)容，最終生成一份相對符合預(yù)期的數(shù)據(jù)分析報告。

三、結(jié)合具體工作場景，Python能解決哪些實際問題？

1.數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理可以從多個維度進(jìn)行，這里重點(diǎn)介紹統(tǒng)計學(xué)處理，這是產(chǎn)品經(jīng)理日常處理數(shù)據(jù)的常見場景，如對數(shù)值型數(shù)據(jù)做統(tǒng)計類處理：平均值、中位數(shù)、分位數(shù)（如四分位數(shù)）等。

示例：通過prompt交互，告訴GPT目前的數(shù)據(jù)情況，并生成需要的統(tǒng)計計算Python腳本，最終將處理結(jié)果輸出到Excel文件。

2.高級數(shù)據(jù)分析

高級數(shù)據(jù)分析主要利用Python工具進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析，如回歸預(yù)測和聚類分析。

• 回歸預(yù)測: 基于歷史經(jīng)驗數(shù)據(jù)，通過線性公式學(xué)習(xí)生成預(yù)測模型，例如預(yù)測一個Y值，該值受X1和X2影響，模型可基于歷史的Y、X1、X2數(shù)據(jù)生成Y = a1X1 + a2X2 + b線性模型，通過歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)得到a1、a2和b，輔助預(yù)測未來的Y值。
• 聚類分析: 按照相似性將一組對象分成多個組，每類內(nèi)的數(shù)據(jù)相似性更高，每類之間相似性更低。

示例：通過prompt生成Python腳本，將腳本加載到Jupyter Notebook中運(yùn)行，生成聚類結(jié)果并輸出。

3.數(shù)據(jù)可視化

與Excel的數(shù)據(jù)可視化相比，Python提供更豐富的數(shù)據(jù)可視化能力。無論是傳統(tǒng)的曲線圖、直方圖、熱力圖、箱線圖，還是復(fù)雜分析的數(shù)據(jù)可視化，Python都能完成。在與GPT交互過程中，可以通過表達(dá)期望的數(shù)據(jù)展示形式，讓GPT提供選擇并最終實現(xiàn)。

利用好 GPT + Python ，產(chǎn)品經(jīng)理可以高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析工作，提高決策質(zhì)量和效率。

四、建議

1.保持批判性思維

AI給出的結(jié)果可能看起來很漂亮，但你得先問問自己：這個結(jié)果合理嗎？有沒有遺漏什么重要因素？我們設(shè)定AI為數(shù)據(jù)專家，是不是在政策法規(guī)、行情、市場等方面還有AI考慮不到的問題？不要被花哨的圖表迷惑了眼睛，始終保持質(zhì)疑和思考的態(tài)度。

2.結(jié)合業(yè)務(wù)知識

找到AI自動化和人類專業(yè)知識之間的平衡點(diǎn)。AI可以大大提高數(shù)據(jù)分析的效率和范圍，但它的輸出應(yīng)該由熟悉業(yè)務(wù)的你進(jìn)行驗證和解釋。要把AI的分析結(jié)果和你的業(yè)務(wù)洞察結(jié)合起來，以確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可行性。AI是工具，而你才是最終決策者。

3.持續(xù)學(xué)習(xí)和實踐

AI技術(shù)在飛速發(fā)展，新的工具和方法不斷涌現(xiàn)。保持好奇心，多嘗試新東西，你可以邊實踐邊學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，并且在實踐過程中不斷成長。數(shù)據(jù)分析不僅僅是技能，更是一種需要不斷精進(jìn)的藝術(shù)。