比尔·盖茨曾深刻地表示：“ChatGPT 像互联网发明一样重要，将会改变世界。”如今 ChatGPT 成为热门话题，人们纷纷体验其通过对话生成文本的强大能力。ChatGPT 在翻译、诗歌创作、代码生成、剧本编写、商业计划等领域都展现出卓越的表现。然而，对于数据分析领域，作为职场上与数据打交道的专业人士，我们是否可以利用 ChatGPT 进行数据分析呢？虽然 ChatGPT 并非专为数据分析而设计，但它能够进行简单的数据分析和统计，帮助用户快速提取有效信息、分析数据趋势，并提供有益建议。以数据分析师职业发展为例，让我们深入探讨 ChatGPT 在数据分析领域中的应用和潜力。
使用 ChatGPT 预测数据分析师面试问题
数据分析师的面试涵盖了技术和业务两个层面，以下是一些常见问题的示例：
技术问题：
请概述描述性统计和推断性统计之间的差异。
解释假设检验在数据分析中的作用。
描述一种线性回归模型，并详细说明其工作原理。
请解释 logistic 回归模型，以及其在分类问题中的具体应用。
如何处理缺失数据？请提供一个具体的案例说明。
解释过拟合和欠拟合的概念，并阐述相应的解决方法。
请简要介绍 A/B 测试的概念，并说明如何设计和实施一次 A/B 测试。
详细描述使用 SQL 进行查询和管理数据库的步骤。
请简要介绍你熟悉的数据可视化工具（如 Tableau、Power BI 等），并分析它们的优缺点。
请提供 Python 或 R 在数据分析中的一个具体应用示例。
这些问题涉及到数据分析师应该具备的技术知识和工具的应用，为应聘者在面试中展现其专业能力提供了指导。
业务问题：
请分享一个实际的数据分析项目，详述你在该项目中的角色和分析过程。
能够以具体案例说明如何运用数据分析为业务决策提供支持吗？
在参与数据分析项目时，如何有效与非技术背景的团队成员（例如销售、市场人员等）协作？
描述一个具有挑战性的数据分析问题，并阐述你是如何解决的。
当你的分析结果与业务团队的期望不一致时，你将如何进行沟通和处理？
请以实际例子说明如何基于数据分析结果制定公司策略并提供建议。
在项目中，你是如何确定关键绩效指标（KPI）的？
如何适应不同层次的管理者或团队成员，有效地呈现分析结果？
当数据质量或完整性不理想时，你通常会采取什么应对措施？
描述一下你保持技能和知识更新的方法。
准备这些问题有助于在面试中充分展现你的专业知识和实际经验。确保对简历和项目经验了如指掌，并以积极的态度、良好的沟通技巧和问题解决能力展示自己。
BAT 大厂典型数据分析师面试题：
在BAT等大型互联网公司的数据分析师面试中，通常会涉及技术能力、业务理解、沟通能力和问题解决能力等多方面。以下是一些常见的问题：
1. 数据质量评估与问题解决：
在进行数据分析时，你如何评估数据的质量？当遇到数据质量问题时，你会采取什么解决方法？
2. 机器学习算法应用：
解释一下什么是决策树算法，以及在数据分析中如何应用它？
请简要介绍聚类分析，并说明其在实际业务场景中的应用。
在实际项目中，你是如何应用机器学习算法来解决业务问题的？
3. SQL 与连接类型：
解释 SQL 中内连接、左连接、右连接和全连接的区别，并给出相应的示例。
4. 推荐系统与协同过滤：
请解释协同过滤算法，并说明在推荐系统中如何应用协同过滤。
5. 数据可视化与用户体验：
在数据可视化中，如何根据不同需求选择合适的图表类型？
如何利用数据分析来评估和优化用户体验？
6. 大数据处理与抽样：
当面临大量数据时，你会如何进行有效的数据抽样以降低计算复杂度？
7. 成功数据分析项目：
描述一个你参与的成功数据分析项目，包括项目背景、目标、你的角色、分析方法和结果。
此外，具体业务领域的问题可能因公司而异，例如电商、金融、广告等。了解所申请公司的业务领域，并熟悉相关数据分析方法，有助于在面试中更为突出。
在回答问题时展现出扎实的分析技巧、业务理解能力和创造性思维，同时准备应对开放性问题，能够在BAT等大厂的数据分析师面试中取得成功。
在数据分析师的面试中，面试官通常会根据求职者简历中的项目经历提出具体问题。如果以下是我的数据分析师求职简历中的一个专题项目，作为面试官，我可能会就此提出以下问题：
1. 用户综合评分方法：
请详细介绍你是如何确定用户的综合评分方法和依据的？
2. K-means 算法应用：
能否具体描述你是如何使用 K-means 算法发现用户在平台上的经典发展轨迹的？你在选择聚类数量时采用了什么策略？
3. 用户阶段划分：
在划分用户阶段时，你是如何确定阈值的？这个决定是基于经验设定还是数据驱动？
4. 销售任务运营策略：
在为不同阶段的用户触发不同类型的销售任务时，你是如何量化和评估这些运营策略的有效性的？
5. 衰退期用户预警：
关于对衰退期用户进行及时预警，你是如何定义衰退期用户的？采用了哪些预警指标？
6. 项目挑战与克服：
在这个项目中，你遇到了哪些挑战和困难？你是如何克服这些困难的？
7.项目成果与影响：
请介绍一下这个项目的成果及其对业务的影响，以及在项目中所获得的有趣或有启发性的洞见。
这些问题旨在全面了解你在项目中所展现的技术能力、分析思路、执行过程以及对业务的理解。通过充分准备这些问题，你可以更好地为面试做准备，确保在面试中能够清晰、详细地表达你在项目中的经验和成就。
ChatGPT制定数据分析OKR
制定数据分析师的季度 OKR 计划是一个关键任务，而 ChatGPT 可以提供不同级别数据分析师的示例 OKR 计划。以下是根据初级、中级和高级数据分析师级别生成的季度 OKR 计划示例：
初级数据分析师
Objective 1: 提升数据分析技能
KR1: 完成至少两门在线数据分析课程，例如 SQL 和 Python 编程
KR2: 每周阅读至少一篇数据分析相关的技术文章或博客
Objective 2: 支持业务团队并优化业务流程
KR1: 准时完成每周的数据报告和分析任务，确保准确性和高质量
KR2: 与业务团队密切合作，为业务问题提出至少 3 个数据驱动的优化建议
中级数据分析师
Objective 1: 提升分析效率，为业务部门提供更高质量的数据支持
KR1: 为至少两个核心业务流程开发自动化报告工具，提高报告生成效率
KR2: 深入了解业务需求，主动发现并解决至少 5 个业务关键问题
Objective 2: 带领团队提高数据分析能力
KR1: 组织至少一次团队内部的数据分析技能培训或分享会
KR2: 为初级数据分析师提供指导，帮助他们完成至少 3 个关键项目
高级数据分析师
Objective 1: 推动数据驱动的决策文化建设
KR1: 与高层管理团队合作，将数据驱动的决策引入至少 3 个关键业务领域
KR2: 定期与业务部门进行沟通，收集反馈并优化数据报告和分析流程
Objective 2: 构建和优化数据分析基础设施
KR1: 评估现有数据分析工具和技术栈，提出至少 3 个优化建议并实施
KR2: 与数据工程团队合作，优化数据仓库结构，提高数据查询效率
请注意，这些示例 OKR 计划仅供参考，具体的 OKR 计划应根据公司和团队的实际需求进行调整。 ChatGPT 生成的 OKR 计划可以为制定 OKR 提供一些建议，但最终的 OKR 计划应根据具体情况进行个性化定制。
基于您的要求，重新生成的数据分析师季度 OKR 计划如下：
O1：基础建设–完善指标体系、中间表、数据看板的构建，提高日常数据分析效率
KR1：审查和完善现有业务指标体系，确保覆盖关键业务领域
KR2：优化现有中间表结构，提高数据处理和查询效率
KR3：设计并构建至少 3 个新的数据看板，以满足不同业务部门的需求
O2：数据分析–高效、准确、及时地支持业务需求，助力业务增长。KR 主要从临时需求、A/B 实验、专题分析几个角度出发
KR1：及时响应临时数据分析需求，保证至少 95% 的需求在规定时间内解决
KR2：设计并实施至少 2 个 A/B 实验，为业务优化提供数据支持
KR3：完成至少 3 个专题分析，挖掘潜在业务增长点并提出改进策略
这些 OKR 计划可以根据具体的公司和团队需求进行调整。在制订 OKR 计划后，如果您觉得需要进一步优化或专业调整，可以借助 ChatGPT 的帮助进行修改。只需将已制定的计划发送给 ChatGPT，让它进行修改，便可得到更专业和符合实际情况的 OKR 计划。
根据您提供的 OKR 计划，以下是修改后的内容：
O1：基础建设–持续完善业务的指标体系、中间表、数据看板的构建，提高日常数据分析效率。
KR1：协助数据组完成数据资产的规划，同时优化现有表结构以提高数据处理和查询效率。
KR2：梳理现有业务指标体系，确保覆盖关键业务领域，并提出新的数据资产方面的需求。
KR3：设计并构建至少 3 个新的数据看板，以满足不同业务部门的需求。
O2：数据分析–高效、准确、及时地支持业务需求，提出业务建议。
KR1：对日常数据异动进行准确归因，形成文档并存档，以便追踪和分析。
KR2：评估平台功能的日常策略迭代，根据评估结果提出下一步实验迭代建议。
KR3：按时产出版本评估报告，探索报告生成自动化；完成用户画像项目，并与业务团队协同探讨初步落地方案。
这些修改后的 OKR 计划保持了清晰度和精炼度，同时突出了每个目标的具体行动步骤。如需进一步调整，可以根据具体的公司和团队需求进行定制。
在季度末，对上述 OKR 计划进行复盘是关键的。以下是对本季度 OKR 计划的复盘：
O1：基础建设–持续完善业务的指标体系、中间表、数据看板的构建，提高日常数据分析效率
KR1：协助数据组完成数据资产的规划，优化现有表结构，提高数据处理和查询效率。
评估：已完成 80%，表结构的部分优化尚未完成，但查询效率已显著提升。
KR2：梳理现有业务指标体系，确保覆盖关键业务领域，并提出新的数据资产方面的需求。
评估：已完成 100%，已成功梳理并优化现有指标体系，并成功提出新的数据资产方面的需求。
KR3：设计并构建至少 3 个新的数据看板，以满足不同业务部门的需求。
评估：超额完成，已成功设计并构建 4 个新的数据看板，满足了不同业务部门的需求。
O2：数据分析–高效、准确、及时地支持业务需求，提出业务建议。
KR1：日常数据归因——对日常数据异动进行准确归因，形成文档并存档，便于追踪和分析。
评估：已完成 90%，对大部分数据异动进行了准确归因，但仍有部分案例需要进一步完善归因文档。
KR2：A/B 实验评估——评估平台功能的日常策略迭代，根据评估结果提出下一步实验迭代建议。
评估：已完成 95%，开展了多个 A/B 实验评估，并成功根据结果提出下一步实验迭代建议。仅有少数实验评估仍在进行中。
KR3：专项分析——按时产出版本评估报告，探索报告生成自动化；完成用户画像项目，并与业务团队协同探讨初步落地方案。
评估：已完成 85%，按时完成了大部分版本评估报告和报告生成自动化探索，用户画像项目也已完成，但与业务团队的初步落地方案讨论仍在进行中。
总结： 本季度的 OKR 计划整体完成情况良好，大部分关键结果已经实现。在下个季度中，需要继续努力完成未完成的目标，并根据本季度的经验和教训，制订更切实可行的 OKR 计划。
这份复盘总结了各项 KR 的完成情况，强调了已完成的任务和需要关注的领域。在制定下一季度的 OKR 计划时，可以根据这些评估结果进行调整。
以下推荐您一本用ChatGPT进行数据分析的书，值得拜读！
探索数据分析领域的 ChatGPT 应用，本书汇总了数据分析师的职业发展路径，为读者提供高效运用 ChatGPT 的指南。书中内容包括岗位了解、技能学习、面试准备、OKR 目标制定、数据处理、数据可视化、常用数据分析方法、专题分析以及 A/B 实验等方面。通过深入了解 ChatGPT 在数据分析中的实际用例，读者将能够快速上手，掌握 ChatGPT 在各个数据分析阶段的应用技巧。这本书汇聚了 ChatGPT 和数据分析的最佳实践，旨在帮助读者在数据领域中取得更高效的成果。
本书导览图
能否阅读这本书呢？
如果你是：
已在数据分析领域工作的专业人员，对使用ChatGPT进行数据分析充满兴趣，希望进一步拓展和强化自身技能；
想要成为数据分析师的应届毕业生或转行者，对数据分析行业尚不甚了解，但渴望系统学习如何利用ChatGPT进行数据分析，以快速上手并提升就业竞争力；
互联网行业的相关从业者，即便在从事其他职业，例如产品运营，但工作中需要具备基础的数据分析能力。
那么，这本书无疑适合你！
行业大咖推荐
数据分析是一门专业的工作。ChatGPT的问世将专业知识转变为一个字典工具，通过人机对话即可完成需求梳理、统计学的假设和验证，最后生成模型代码。这是对未来工作模式和知识结构的变革，让我们能专注于事务本身，跨越专业知识的鸿沟。
——张丹，《R的极客理想》系列图书作者，微软MVP，北京青萌数海科技有限公司CTO
ChatGPT将极大改变数据分析的工作模式。灵活驾驭并高效使用它，将是数据分析从业者的必备技能。这本书以通俗易懂的方式介绍了数据分析的大部分工作场景与ChatGPT的使用技巧，非常适合大家入手学习。
——黄小伟，有赞数据分析负责人
如果你需要一款强大的数据分析工具，ChatGPT是目前最优的选择。它不仅能进行自然语言处理，还能分析大量数据并提供实时反馈，让你获得有价值的见解和洞察。此外，本书延续了俊红老师一贯的实践性极强的风格，做到了“即看即用”，让数据分析师可以聚焦于正确的商业问题和分析逻辑。我已经向我的团队成员推荐了这本书，也希望你能从中获取实用的知识和灵感启示。
——徐小磊，商业分析总监，畅销书《运营之路》作者
数据分析工具，从原始算盘到Excel、MATLAB、SAS、Lingo、EViews、SPSS、Python等，经历了很多轮升级，现在ChatGPT又提供了全新的体验。俊红老师的这本书，拆分了数据分析的工作场景，从数据处理、分析方法、可视化等多个角度，介绍了ChatGPT如何在其中发挥作用，可谓掌握这一新工具的最佳手册。新工具会带来新的工作方式，而善于使用新工具的人能创造更多价值。数据分析师们都可以学起来、用起来！
——接地气的陈老师
俊红的书让我眼前一亮。狂飙突进的大模型在各行各业都引起了热议与焦虑。然而不管如何运用大模型的生成能力，对传统的生产流程进行改造已是不可逆的趋势。本书详尽地演示了如何运用大模型为数据分析工作提效，值得所有愿意拥抱新技术的数据分析师一读。
——刘凡，美团到综数据智能团队负责人
2023年初，ChatGPT的火热让AIGC技术拥有了一个极端友好的playground，令所有人兴奋的爆点就这么出现了。我们知道，新的生产工具一定会带来新的生产关系，最终引发产业结构的变化，总的来说这是件大好事。可是与此同时，不少新人朋友也提出了“数据分析师是否会被取代”的问题。俊红的这本书从实际应用的视角给出了明确的答案，并且提供了一个很好的拥抱新技术的方式。
——陈文思，美团数据产品经理，《写给数据产品经理新人的工作笔记》作者
除了在业界多个大厂拥有丰富的数据分析从业经验，俊红更是一位久经考验的数据分析布道者，能够以简单易懂的语言阐明复杂的分析方法。在ChatGPT“大行其道”的今天，俊红更是敢为人先，通过自己的实践摸索出如何高效使用ChatGPT提高数据分析能力的方法论。我相信这本书会给所有工作中需要用到数据分析的朋友带来很好的启发。
——王震宇，某互联网大厂用户增长数据科学团队负责人
ChatGPT当属2023年上半年科技领域最热关键词，这项新工具的出现让人们意识到技术革新势不可挡。当人工智能的未来已来，作为数据分析师的我们唯有更好地拥抱新技术，才能开辟新的生存之道，而这本书恰好提供了这样一种思路，从认识、理解及掌握ChatGPT的数据分析能力出发，将ChatGPT转化为提高我们工作效率的工具，让ChatGPT更好地为数据分析师洞悉本质的智慧服务，成为未来数据分析领域的领路人。
——丁芬，某互联网大厂数据科学家
