大模型出道即巅峰，它广受欢迎并在很多领域中成为有力的工具，当然包括数据分析领域。你可能不确定如何把大模型整合到你的工作中，如帮助你用数据驱动决策。本文介绍一些思路带你在不同应用场景下使用数据分析提示词。当然不仅局限与ChatGPT，其他国内大模型也一样适用。
传统数据分析需要一定数学基础和技术壁垒，结合大模型我们可以快速学习数据分析的概念、关键特性以及如何有效使用，当然我们也可以编程实现特定领域结合大模型的个性化数据分析应用，给自己产品增加有竞争力的功能。
大模型提供了通用的数据分析工具，没有太多技术背景的人可以通过提示词获得代码示例或统计解释，大模型可以帮助我们把原始数据转为可执行的商业洞察。在正式开始之前，我们需要了解一些基本步骤和原则。
大模型能够快速处理原始数据并转换为结构化信息，远远快于传统的手动采用编码方式（如python+jupyter notebook），它可以分析长期趋势、异常检测，甚至用历史数据进行机器学习预测。
大模型可以智能总结数据点，帮助抽取传统方法可能忽略的有价值洞察。在理解上下文方面，比你想象的要好：它可以揭示模式、关系和趋势。
大模型可以使用自然语言处理能力，这是现有数据分析工具或平台所没有的。它可以使用清晰易懂的方式进行交流，对数据科学场景来说，可以让非技术背景人员更好理解和接受。
用户可以使用口语作为提示词，当然需要多轮优化。针对特定场景需要进行定制，使它在不同领域成为有力工具，如医疗、金融以及体育等。
数据质量是数据分析结果的上线，“垃圾进、垃圾出”是不变的规则。
虽然大模型能自动化一些技术工作，特别是基础工作，但认为判断是关键环节。大模型只是工具，不理解数据的内涵，任何生成内容都需要人为评估并考虑伦理问题。
用户必须确保用于分析的任何数据都是充分匿名的，没有个人身份信息，以避免隐私泄露。
虽然大模型简化了数据分析过程，但用户仍需要学习和理解概念，包括数据和统计。
下面从三个方面介绍一些数据分析领域相关的提示词。
与传统书籍相比，大模型是响应式的。我们可以提出问题，特别是有挑战性的概念，很快会收到有启发的回答。举例，如果你正在学习PCA（principal component analysis），不仅可以提问让其解释概念，还可以在遇到困惑时进一步提问澄清你的理解。
大模型的灵活性意味着你可以将复杂的想法分解成更易于理解的部分，每个部分都可以进一步想它提问。我们可以先要求它解释PCA，然后再提问它现实中有那些领域中使用PCA的示例。下面是一些数据分析提示词：
“在数据分析中使用降维技术的优点和缺点是什么?”
“在数据分析中，有哪些有效的异常值检测和处理技术?”
“你能推荐一些适合聚类我的数据集的无监督学习算法吗?”
“在评估我的分类模型的性能时，我应该考虑哪些评估指标?”
编写学习教程
由于最好的学习方式是边做边做，因此通过定制的分步示例进行学习更有效，大模型可以生成每行代码并附有详细的解释，这是学习新技术概念的一种非常有用的方式。下面是一些典型提示词：
“我如何有效地处理数据集中缺失的数据进行分析?”
“机器学习模型的特征缩放和归一化涉及哪些步骤?”
“你能提供一个如何实现模型交叉验证的例子吗?”
“如何使用自然语言处理技术对文本数据进行情感分析?”
学习最佳实践
使用有针对性的提示词，可以提取行业数据分析中的最佳实践方法，从而能对特定方法或概念的细微差别提供更多见解。
大模型只是众多工具中的一种:它不应该取代人类的判断，也不应该取代数据科学、统计分析和机器学习基础性功能。