GPT: Революция или Апокалипсис
Введение
Статей о GPT написано уже немало, и многие знакомые мне аналитики заявляют, что ни разу не использовали его возможности. Ввиду этого, я хочу подробно раскрыть эту тему, предоставив практические примеры и доказательства эффективности.
Жизнь аналитика данных — это постоянная гонка. Каждый день — новые задачи, новые данные, новые дедлайны, и кажется, что объемы информации растут быстрее, чем наши способности их обрабатывать. Это постоянный стресс, борьба с дефицитом времени и постоянная усталость. Но что если я скажу вам, что существует способ значительно упростить вашу жизнь и освободить ценное время для более важных задач, стратегического мышления и креативного анализа? Знакомьтесь, GPT — этот настоящий прорыв в мире генеративного ИИ, который меняет «правила игры» на рынке аналитики данных.
GPT: помощник или угроза для аналитика данных
Нужны ли нам еще аналитики данных в эпоху GPT? Возможно, нет.
Эта модель ИИ с лёгкостью обрабатывает огромные объемы данных, создает замысловатые визуализации и генерирует отчеты с немыслимой быстротой. GPT не только автоматизирует рутинную работу, но и способна выявлять скрытые закономерности, на что традиционным аналитикам уходят месяцы. Возникает вопрос:, а нужны ли теперь специалисты, если GPT может делать их работу лучше и быстрее?
Может пора людям начинать бунты и бойкотировать подобные инновации на корню, подобно луддитам в Англии XIX века.
[https://ru.wikipedia.org/wiki/Луддиты]
Рассмотрим, возможности GPT на практике
Автоматизация отчетности: Допустим, вам нужен ежедневный отчет о продажах по каждому региону. Вместо ручного составления отчета из нескольких источников данных и создания графиков, вы можете задать GPT запрос:
Сгенерируй отчет о продажах за вчерашний день, включая данные по каждому региону (Восток, Запад, Север, Юг), с указанием количества проданных единиц и выручки. Представь данные в виде столбчатой диаграммы.
GPT сгенерирует отчет, значительно сокращая время на рутинную работу.
Предобработка данных: Представим, что у вас есть набор данных с пропущенными значениями и некондиционными форматами дат. Вместо ручного заполнения и преобразования данных, вы можете дать GPT команду:
«Очисти данные в файле 'data.csv'. Замени пропущенные значения в столбце 'цена' средним значением, а в столбце 'дата' исправьте формат на YYYY-MM-DD.»
GPT выполнит предобработку, экономя ваше время и уменьшая риск ошибок.
Генерация кода: Нужно написать сложный SQL-запрос для извлечения данных из базы данных? Забудьте о часах поиска правильного синтаксиса! Запрос:
«Напиши SQL запрос для извлечения данных о клиентах, совершивших покупки свыше 1000 рублей в период с 1 января по 31 марта 2024 года, включая их ID, имя, email и сумму покупок. База данных — MySQL.»
GPT сгенерирует эффективный и корректный код. Пример кода:
SELECT
customer_id,
customer_name,
customer_email,
SUM(purchase_amount) AS total_purchases
FROM customers
JOIN purchases ON customers.customer_id = purchases.customer_id
WHERE purchase_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-03-31'
GROUP BY customer_id, customer_name, customer_email
HAVING SUM(purchase_amount) > 1000;Первичный анализ текстовых данных: Вам нужно проанализировать 500 отзывов клиентов? GPT поможет:
«Проанализируй предоставленные отзывы клиентов (прикреплен файл 'reviews.csv') и определи три основные темы, выделив положительные и негативные упоминания для каждой темы.»
GPT быстро выявит ключевые темы и сэкономит вам часы ручного анализа.
Реальные примеры: измеримое ускорение работы
Пример 1: Автоматизация ежемесячного отчета по маркетинговым кампаниям.
В среднем подготовка данного отчета занимает 2 дня (16 часов). Проблема заключалась в сборе данных из различных источников (ERP-система, CRM-система, внутренняя база данных) и их согласовании. Воспользуемся GPT для генерации текста отчета, запроса данных из разных источников, и создания графиков. Запрос будет примерно таким:
«Сгенерируй отчет по маркетинговым кампаниям за март 2024 года. Источники данных: Прикрепленные csv- файлы. (Желательно указать ключи для связки) Включи данные о CTR, конверсии, стоимости привлечения клиента (CAC) и общей выручке. Представь данные в виде таблиц и графиков.»
Время сократилось до 4 часов (75% экономия времени). Более того, можно сделать сравнение с «ручными» отчетами.
Плюс огромное удобство для компаний где до сих пор для анализа используют Excel с излюбленным «ВПР» для связки источников.
Пример 2: Сегментация клиентов на основе анализа отзывов.
Анализ 10 000 отзывов вручную занял бы неделю. Проблема заключалась в большом объеме текста и необходимости выделить ключевые темы и эмоции. Запрос к GPT:
«Проанализируй 10 000 отзывов клиентов (прикреплен файл 'customer_reviews.csv') и классифицируй их по тональности (положительная, отрицательная, нейтральная). Выдели 5 ключевых тем и сгруппируй клиентов по сегментам на основе этих тем.»
GPT классифицировал отзывы за 1 час (более чем 90% экономии времени). Это позволило быстро идентифицировать ключевые проблемы (например, низкое качество обслуживания) и разработать целевые маркетинговые кампании, приведшие к 15% росту продаж в целевом сегменте, что подтвердилось A/B тестированием.
Пример 3: Разработка сложного ETL-процесса для миграции данных.
Создание скрипта для извлечения, преобразования и загрузки данных (ETL) обычно занимает несколько дней из-за сложности кода и обработки ошибок, а также углубления в бизнес-процесс. Проблема заключалась в написании надежного и эффективного кода на Python. Используя GPT для генерации фрагментов кода (включая обработку исключений и логирование), и документации, время разработки сократилось в два раза. Запрос:
«Напиши Python скрипт для ETL процесса: извлечение данных из файла CSV 'source.csv', преобразование данных (замена значений, изменение типов данных), и загрузка данных в базу данных PostgreSQL. Важно учесть обработку возможных ошибок и добавь логирование.»
Тестирование также сократилось на 40%, благодаря более четкому и структурированному коду.
Пример из моего опыта.
В 2023 году, работая над проектом, я активно использовал GPT для написания SQL-запросов для базы данных Firebird. Проблема заключалась в сложности синтаксиса Firebird и поиске нужных функций. GPT генерировал сложные запросы за секунды, экономия времени составила более 50%, что позволило ускорить разработку и внедрение решений в 2 раза.
Кажется это идеальное решение, зачем же тогда человек для работы с данными?
Ограничения GPT: Человеческий фактор остается важным
GPT демонстрирует значительный потенциал как инструмент, но его функциональность ограничена его зависимостью от данных обучения и отсутствием способности к самостоятельному суждению. И вот что он не умеет:
Понимать нюансы: Однажды GPT анализировал отзывы о новом продукте. Он выделил большое количество негативных отзывов, включая ироничные комментарии довольных клиентов. Человек должен проверить результаты и отфильтровать ироничные отзывы.
Понимать «полет фантазии»: Как часто на вход от бизнес — пользователя мы получаем понятную задачу?
Как правило они больше идут в формате полета фантазии и чтобы сформулировать эту фантазию в четко поставленную задачу требуется погружение в процессы бизнеса.
Выявлять скрытые корреляции: GPT обнаружил корреляцию между продажами и температурой воздуха. Однако, он не смог уловить более сложную взаимосвязь, влияние рекламной кампании, которая была запущена в период повышения температуры. Здесь потребовалась экспертиза человека.
Проверять достоверность данных: GPT сгенерировал отчет, основанный на некорректных данных из устаревшего источника. Это подчеркивает необходимость проверки данных перед использованием результатов GPT.
Принимать сложные решения: GPT предложил несколько вариантов решения проблемы, но окончательное решение, учитывающее бизнес-контекст и риски, человек должен принять сам.
Аналитик vs GPT
Представьте себе: аналитик данных — это опытный шахматист, который продумывает каждый ход, видит сложные комбинации и стратегии. GPT — это мощный шахматный компьютер, который с молниеносной скоростью просчитывает миллионы вариантов, но не понимает стратегической цели игры. Аналитик задает направление, а GPT выполняет сложные вычисления, освобождая аналитика от рутинной работы. Вместе они — непобедимая команда!
GPT пытается стать аналитиком данных
Представим, что GPT решил попробовать себя в роли аналитика данных. Вот что из этого вышло:
Задача: Проанализировать данные о продажах пиццы.
GPT, получив данные, выдал следующий вывод: «Продажи пиццы коррелируют с количеством заказов пиццы. Рекомендация: увеличить количество заказов пиццы.
Данный вывод воплощение абсолютной логики машины.
«Человек бы еще учел сезонность, акции конкурентов и наличие ананаса на пицце.
Задача: Создать дашборд для отслеживания эффективности маркетинговой кампании
GPT сгенерировал дашборд, в котором все графики были разного размера, цветов и стилей. Заголовки были написаны разными шрифтами, а некоторые данные отображались в виде сложных математических формул.
Человек бы позаботился о визуальной привлекательности и понятности, а также о сценарии использования.
Задача: Сегментировать клиентов по уровню удовлетворенности.
GPT разделил клиентов на две группы: «довольны» и «недовольны».
Аналитик бы создал более детализированную сегментацию, учитывая степень удовлетворенности и причины недовольства.
В итоге, GPT понял, что аналитика данных — это не только обработка данных, но и искусство интерпретации, креативности и глубокого понимания бизнеса. Аналитик — это тот, кто превращает данные в ценные инсайты, а GPT — его верный помощник в этой нелегкой, но увлекательной работе.
Конечно, выше перечисленные примеры указывают лишь на первые итерации запроса в GPT, что бы получить более точные ответы я выделил пару советов по работе с ним.
Основные советы по эффективному взаимодействию с GPT
Эффективность работы с GPT напрямую зависит от того, насколько точно вы формулируете свои запросы. Вот несколько советов:
Четко формулируйте свои запросы: Вместо «дай мне данные о продажах», лучше: «Предоставь данные о продажах продукта X за период с 01.01.2024 по 31.03.2024, разбитые по регионам и каналам сбыта, в формате CSV».
Используйте ключевые слова: Вместо «информация о клиентах», используйте «список клиентов с указанием ID, даты регистрации, суммарных покупок за последний год и среднего чека».
Экспериментируйте с разными формулировками: Если «Напиши отчет о продажах» не сработало, попробуйте: «Напиши краткий отчет о продажах за прошлый месяц, включая общую сумму, количество проданных товаров, средний чек и конверсию». Иногда даже незначительное изменение формулировки приводит к значительно лучшему результату.
Указывайте контекст: Для более точных результатов предоставляйте достаточно контекста. Укажите название проекта, тип данных, используемые инструменты и т.д.
Используйте итеративный подход: Не ожидайте идеального ответа с первого раза. Задавайте уточняющие вопросы, вносите коррективы и постепенно доводите результат до совершенства.
Проверяйте результаты: GPT может допускать ошибки. Критическое мышление и самостоятельная проверка результатов остаются важными.
Экспериментируйте с различными функциями: GPT может помочь с переводом текста, резюмированием, написанием кода и многим другим.
Заключение
Миф о полной замене аналитиков ИИ — это преувеличение. GPT, безусловно, виртуозно справляется с множеством задач, автоматизируя составление отчетов, генерацию SQL-запросов и визуализацию данных. Однако его сильные стороны наиболее эффективно проявляются в сочетании с человеческим интеллектом. GPT не заменит вашу способность формулировать стратегические гипотезы, выявлять скрытые закономерности и применять глубокое понимание бизнес-контекста. Вместо этого, он становится вашим надежным партнером, освобождая от рутинной работы и позволяя сосредоточиться на более важных задачах: анализе сложных тенденций, формировании инновационных гипотез и принятии взвешенных решений. Использование GPT — это не просто интеграция новой технологии, а качественный скачок в эффективности вашей работы.
Поделитесь своим опытом в комментариях!
