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人人都是产品经理

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怎么用 AI 生成数据分析报告?
林骥 · 2024-05-24 · via 人人都是产品经理

本文将引导你如何利用人工智能生成一份专业的数据分析报告,从明确角色、任务到格式,手把手教你如何让AI成为你的数据分析助手。阅读本文,你将掌握使用AI进行数据分析的关键技巧,并学会如何优化和提升报告的质量,希望对你在数据驱动决策中有所帮助。

在使用 AI 时,很多人会遇到下面 2 个问题:

1.  提示词过于简单

比如,给 AI 发送以下提示词:请帮我写一篇数据分析报告。这样笼统的描述,由于缺少具体细节,就算是功能强大的 AI,也无法理解你的真实需求,所以只能输出一些套路式的内容,或者要求你提供更多具体信息。

例如,GPT-4o 模型的回复如下:

2. 提示词过于混乱

比如:请帮我写一篇数据分析报告,主要是为了从数据中发现问题,并提出解决问题的建议。我们公司是做零售业务的,领导特别关注销售业绩和利润。

目前销售遇到瓶颈,希望能够通过数据分析,找到提升销售业绩的方法。但我现在没有什么思路,请问你能帮帮我吗?像这样写了很长一段话,把自己混乱的想法一股脑抛给 AI,没有提出结构化的要求,最终导致 AI 输出的内容可能与你的期望大相径庭。

例如,GPT-4o 模型的回复如下:

虽然 GPT-4o 提供了一篇数据分析报告的模版,但是 GPT-4o 的回答并不符合我的要求,我其实不是想让 AI 教我怎么做,而是希望 AI 能把做好的结果给到我,也就是直接生成一份 PPT 格式的数据分析报告。

那么,怎么才能让 AI 输出符合要求的内容呢?为了减少误解,提高 AI 的输出质量,我们可以使用一个 RTF 模型,这是一个指导 AI 执行特定任务的框架,由 3 个部分组成:

  1. Role(角色):定义任务的角色,让 AI 更好地理解将要扮演的身份。
  2. Task(任务):明确任务的目标,让 AI 更准确地理解用户的需求。
  3. Format(格式):界定输出的格式,让 AI 更精确地执行相应的任务。通过这种结构化的方式,AI 可以更清晰地理解你的需求,并输出更符合期望的内容。

比如:Role(角色):你是一家零售公司的资深数据分析师,深刻理解公司的业务情况,并且熟练掌握数据分析的相关技能,尤其擅长数据可视化分析,善于用数据化解难题,让分析更加有效,有着非常丰富的数据分析实战经验。

Task(任务):公司领导特别关注销售业绩和利润,但目前销售遇到瓶颈,希望能够通过数据分析,找到提升销售业绩的方法。为了提升零售业务的效能,给公司创造更大的价值,你需要根据我提供给你的数据,制作一份专业的数据分析报告,指出从数据中发现的问题,并给公司领导提出相应的改进建议。

Format(格式):请你输出一份 PPT 格式的数据分析报告,其中包含图表和分析说明,并运用《数据化分析》、《金字塔原理》和《用数据讲故事》等专业书籍介绍的方法,要求重点突出分析结论和建议。

我尝试了多种不同的 AI,发现「智谱清言」的数据分析功能比较强大,上传一个测试用的销售数据文件之后,发送上面的提示词,AI 就自己开始工作了,并生成如下内容和图表:

当执行过程中遇到问题的时候,AI 还会自动想办法予以解决:

最后,AI 帮我生成了一份数据分析报告,点击下载链接即可保存到本地。

下载并打开这份数据分析报告后,我发现在排版等方面还存在一些问题,但 AI 确实生成了一份 PPT 格式的数据分析报告,并给出了相应的结论与建议。

数据分析不是数字的游戏,而是一种思维的艺术。对于简单的数据分析报告,你可以让 AI 一次性输出整篇内容。但对于相对复杂的报告,我们需要像搭建一座房子一样,一砖一瓦地搭建,从标题到正文,从图表到结论与建议,一步步构建。在这个过程中,立意构思非常重要,就像建筑师在设计图纸之前,需要深入思考环境等因素。

当然,我们可以借助 AI 的力量来辅助进行立意构思,通常有 2 种思维方式:

1.  正向思维适合已经有明确目标和问题的情况,让 AI 去执行研究分析的任务,就像是有了设计图纸,让工人去建造一样。

2. 逆向思维如果我们不知道应该提出什么问题,可以反过来让 AI 对我们进行提问,就像是在设计图纸之前,可以先问问自己,我们真正需要怎样的房子。

当 AI 生成数据分析报告的初稿之后,我们还需要像园丁一样,对内容进行修剪和优化,主要有以下 3 种方法:

  1. 修改相应的提示词如果生成的内容与预期结果有较大偏差,需要考虑修改提示词,就像园丁发现植物的生长方向不对,需要对其进行调整。例如,调整提示词的表述方式、增加新的内容要求等,以使提示词更加贴近实际需求。
  2. 指出答案存在的问题当内容问题不大,并且能够明确指出时,可以告诉 AI 目前还存在哪些问题,并提供具体的修改建议,就像园丁对植物进行适当的修剪。例如,对于某一部分内容进行细化,调整某一部分内容的语言表达方式等。
  3. 直接重新生成多份答案对于同一提示词,可以让AI多次重新生成,或者用不同的AI来生成,这样就可以优中选优,就像是园丁尝试不同的修剪方法,找到最适合植物生长的方式。

最后,你还可以运用对比思维,把多份不同的回答拿来做对比,组合出更好的数据分析报告,就像是园丁在修剪之后,还需要对比不同植物的长势,以确保整个花园的和谐与美丽。用 AI 辅助写好数据分析报告的过程,就像一场思维的盛宴,让我们一起享受这场盛宴,用数据化解难题,让分析更加有效。

本文由人人都是产品经理作者【null】,微信公众号:【林骥】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。