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數據分析是產品經理的核心技能之一。本文將探討如何利用GPT和Python提升數據分析能力，從而幫助產品經理在日常工作中做出更加精準的策略優化和決策。

策略產品經理在日常工作中經常需要對策略優化前后的效果進行數據分析。

對于沒有技術背景或技術能力不強的策略產品經理而言，如何提升數據分析的效率和能力是一個重要命題（這不僅適用于策略產品經理，其他產品經理也有數據分析的需求）。

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適合做數據分析？

Python集成了豐富的數據分析工具庫，包括：

• Pandas: 提供強大的數據處理和分析功能，支持多種數據格式的讀取和寫入。
• Numpy: 提供高效的數值計算功能，尤其適用于大規模數據的處理。
• Matplotlib和Seaborn: 強大的數據可視化庫，能夠創建多種類型的圖表和圖形。
• Scikit-learn: 提供機器學習算法和工具，便于構建和評估預測模型。
• Statsmodels: 提供統計模型的估計和推斷工具。

Python豐富的數據分析工具庫解決了數據分析流程中的核心問題：數據處理、數據加工、數據可視化。

大多數數據分析專業從業者都會選擇使用Python進行日常數據分析工作。

雖然Python提供了大量便捷的數據分析工具，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據分析的基礎理論，只有這樣才能選擇合適的工具并將其應用于具體問題的解決方案。

GPT的出現很好地解決了Python使用門檻的問題。GPT可以結合你的需求，幫助你提供數據分析的方法和工具，并生成相應的Python代碼。

這樣一來，產品經理使用Python的成本大幅降低。

在GPT的幫助下，產品經理的核心工作變成了：準備好數據源、提出優質的問題、基于數據分析的結論判斷是否需要調整和優化。

簡單來說，數據分析中的人機交互機制如下圖所示：

二、流程

1.介紹業務背景及數據含義

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質的prompt。prompt是用戶輸入的文字或問題，用于引導AI模型生成響應。在數據分析中，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質的prompt。

產品經理在進行數據分析時，第一步就是要做好prompt的引導：

• 要分析的業務背景是什么？
• 基于這個業務下有什么數據？
• 不同的數據代表什么業務含義？
• 不同數據之間是否有關聯關系及其關系是什么？

一個好的 prompt 開頭可能是：你作為一個資深的數據分析專家以及機器學習工程師，我需要解決一個 XX 問題，這個問題的背景是……

2.提出問題

針對上述業務背景，你需要提出你的問題，期望分析什么內容？

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生成相應的Python腳本。

4.數據分析

這個過程需要做一些基礎準備工作，如安裝Python工具，并將GPT生成的Python腳本加載到Python工具中運行，生成并輸出數據分析結果。推薦使用Anaconda，它集成了很多數據分析工具，避免了單獨配置編譯環境和安裝依賴包等技術工作。同時，它提供的輕量級Python編譯工具Jupyter Notebook也能降低產品經理的使用門檻。

5.提出建議及優化

根據GPT生成的Python代碼運行結果，可能還需要進一步調整。通過與GPT的進一步交互，可以調整之前的Python腳本并完善數據分析內容，最終生成一份相對符合預期的數據分析報告。

三、結合具體工作場景，Python能解決哪些實際問題？

1.數據處理

數據處理可以從多個維度進行，這里重點介紹統計學處理，這是產品經理日常處理數據的常見場景，如對數值型數據做統計類處理：平均值、中位數、分位數（如四分位數）等。

示例：通過prompt交互，告訴GPT目前的數據情況，并生成需要的統計計算Python腳本，最終將處理結果輸出到Excel文件。

2.高級數據分析

高級數據分析主要利用Python工具進行復雜的數據分析，如回歸預測和聚類分析。

• 回歸預測: 基于歷史經驗數據，通過線性公式學習生成預測模型，例如預測一個Y值，該值受X1和X2影響，模型可基于歷史的Y、X1、X2數據生成Y = a1X1 + a2X2 + b線性模型，通過歷史數據學習得到a1、a2和b，輔助預測未來的Y值。
• 聚類分析: 按照相似性將一組對象分成多個組，每類內的數據相似性更高，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中運行，生成聚類結果并輸出。

3.數據可視化

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

利用好 GPT + Python ，產品經理可以高效地進行數據分析工作，提高決策質量和效率。

四、建議

1.保持批判性思維

AI給出的結果可能看起來很漂亮，但你得先問問自己：這個結果合理嗎？有沒有遺漏什么重要因素？我們設定AI為數據專家，是不是在政策法規、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，始終保持質疑和思考的態度。

2.結合業務知識

找到AI自動化和人類專業知識之間的平衡點。AI可以大大提高數據分析的效率和范圍，但它的輸出應該由熟悉業務的你進行驗證和解釋。要把AI的分析結果和你的業務洞察結合起來，以確保分析結果的準確性和可行性。AI是工具，而你才是最終決策者。

3.持續學習和實踐

AI技術在飛速發展，新的工具和方法不斷涌現。保持好奇心，多嘗試新東西，你可以邊實踐邊學習數據分析，并且在實踐過程中不斷成長。數據分析不僅僅是技能，更是一種需要不斷精進的藝術。