วิเคราะห์ข้อมูลด้วย ChatGPT
สำรวจ วิเคราะห์ และเปลี่ยนข้อมูลเป็นข้อมูลเชิงลึกและแนวทางปฏิบัติที่ชัดเจนใน ChatGPT, Excel หรือ Google Sheets
ChatGPT ช่วยเปลี่ยนข้อมูลดิบเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ประโยชน์ได้ โดยไม่ต้องตั้งค่าให้ยุ่งยาก คุณสามารถอัปโหลดไฟล์ CSV หรือ Excel ลงใน ChatGPT ได้โดยตรง วางตาราง หรือเชื่อมต่อแหล่งข้อมูล (หากเวิร์กสเปซของคุณรองรับ) แล้วเริ่มถามคำถามด้วยภาษาทั่วไป คุณยังใช้ ChatGPT ภายใน Excel และ Google Sheets ได้ด้วย หากการตั้งค่าเวิร์กสเปซของคุณอนุญาต
แทนที่จะต้องสร้างสูตร ตาราง Pivot หรือแดชบอร์ดสำหรับทุกคำถาม คุณสามารถสำรวจข้อมูล จัดระเบียบตาราง สร้างภาพแสดงข้อมูลง่ายๆ และสรุปประเด็นสำคัญในรูปแบบที่แชร์ได้สะดวกอย่างรวดเร็ว มีประโยชน์อย่างยิ่งในช่วงเริ่มต้น เมื่อคุณยังพยายามทำความเข้าใจว่าข้อมูลมีอะไรบ้าง มองหาความผิดปกติ และตัดสินใจว่าจะเจาะลึกเรื่องใด นอกจากนี้ยังช่วยเรียบเรียงข้อค้นพบเป็นบทสรุปที่ผู้อื่นตรวจทานและนำไปดำเนินการต่อได้
เริ่มจากเรื่องที่คุณต้องการใช้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจ ใช้โครงง่ายๆ ว่า “ฉันกำลังตัดสินใจเรื่อง ___ โดยอิงจาก ___” วิธีนี้ช่วยให้ ChatGPT เข้าใจว่าผลลัพธ์แบบใดจึงจะถือว่า “เสร็จสมบูรณ์” และช่วยให้การวิเคราะห์ตรงประเด็น
ให้ข้อมูลพร้อมบริบทสำคัญ เช่น คำจำกัดความ ช่วงเวลา และความหมายของคอลัมน์หลัก คุณสามารถให้ข้อมูลผ่านการอัปโหลดไฟล์ หรือใช้แอปที่เชื่อมต่อไว้
ขอแนวทางวิเคราะห์ ไม่ใช่แค่คำตอบ ตัวอย่างเช่น ขอให้สรุปการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA) แล้วเสนอสมมติฐานที่จะนำไปทดสอบ วิธีนี้ทำให้ได้ผลลัพธ์ที่เป็นระบบและน่าเชื่อถือกว่าการรีบหาข้อสรุปทันที
หากภาพแสดงข้อมูลจะช่วยได้ ให้ระบุคำขอให้ชัดเจนว่าต้องการพล็อตอะไร แบ่งกลุ่มอย่างไร และต้องมีอะไรบ้าง เช่น ป้ายกำกับแกนหรือหน่วย
ขอผลลัพธ์ที่คุณนำไปใช้ต่อได้ เช่น ตารางฉบับสมบูรณ์ที่จัดระเบียบแล้ว หรือบทสรุปสำหรับผู้บริหารแบบสั้นที่นำข้อค้นพบไปสู่แนวทางปฏิบัติ
งาน | บริบท | ผลลัพธ์ที่ต้องการ |
|---|---|---|
วิเคราะห์ข้อมูลนี้และสรุปข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญ | ใช้ชุดข้อมูลตัวอย่างจากร้าน Shopify ของเรา (30 วันที่ผ่านมา) | สรุปข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญอย่างเป็นระบบ โดยระบุสิ่งที่โดดเด่นในช่องทางและผลิตภัณฑ์ต่างๆ จุดที่มีผลการดำเนินงานต่ำกว่าเป้าหมาย (เช่น ช่องทางที่มีอัตราคอนเวอร์ชันต่ำ) และรูปแบบที่น่าสนใจ ประกอบด้วยข้อสังเกต 4–6 ข้อที่เรียงตามลำดับความสำคัญ และการวิเคราะห์ต่อยอดหรือคำถามที่เจาะจง 5 ข้อสำหรับตรวจสอบต่อ |
ทบทวนและวิเคราะห์ข้อมูลกรวยการขายของเรา | ใช้ข้อมูลแคมเปญ [Campaign name] จาก [connected analytics app] | จัดทำผลลัพธ์โดยแบ่งส่วนให้ชัดเจน ได้แก่ (1) รูปแบบสำคัญที่สังเกตพบในกรวยการขาย (2) สมมติฐานที่อธิบายรูปแบบเหล่านั้น (เช่น กระบวนการเริ่มต้นใช้งานเป็นปัจจัยหลัก) และ (3) การทดลองหรือการทดสอบที่แนะนำ เรียงข้อมูลเชิงลึกตามผลกระทบต่อธุรกิจ โดยเน้นจุดคอขวดของคอนเวอร์ชันและจุดที่ปรับปรุงแล้วจะส่งผลได้มาก |
ใช้ข้อมูลเพื่อระบุปัญหาหรือจุดที่ขาดประสิทธิภาพในกระบวนการ | ตรวจสอบเอกสารกระบวนการปัจจุบันที่แนบมา พร้อมไฟล์ CSV ข้อมูลทิกเก็ตของทีมสนับสนุน | จัดทำรายการปัญหาและจุดคอขวดในการปฏิบัติงาน เรียงตามลำดับความสำคัญ (เช่น ความล่าช้าในการส่งต่อปัญหา สาเหตุที่ทำให้เกิดทิกเก็ตซ้ำ) พร้อมหลักฐานจากข้อมูลรองรับแต่ละข้อ อธิบายชัดเจนว่าเหตุใดแต่ละปัญหาจึงสำคัญ พร้อมแนะนำจุดที่ควรปรับปรุงหรือตรวจสอบทันที โดยแยกเป็นสิ่งที่ทำได้เร็วและเห็นผลไว กับสิ่งที่ต้องแก้ไขเชิงลึก |
หากงานส่วนใหญ่ของคุณอยู่ในสเปรดชีต ChatGPT สำหรับ Excel และ Google Sheets(เปิดในหน้าต่างใหม่) จะช่วยให้คุณสร้าง อัปเดต และทำความเข้าใจงานนั้นได้เร็วขึ้น โดยไม่ต้องออกจากเครื่องมือที่ใช้อยู่ ChatGPT อยู่ในแถบด้านข้างภายในเวิร์กบุ๊ก คุณจึงขอให้ปรับแก้ด้วยภาษาทั่วไปและตรวจดูผลลัพธ์ในชีตได้โดยตรง คุณอาจมองว่า ChatGPT สำหรับ Excel หรือ Google Sheets เป็นเพื่อนร่วมงานในแอปที่ช่วยจัดการสเปรดชีตและวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น
โปรดทราบว่าหากต้องการใช้ ChatGPT ในเวิร์กบุ๊ก Excel หรือชีต Google Sheets คุณต้องเปิดใช้งานปลั๊กอินในแอปนั้นด้วย ดูวิธีติดตั้ง ChatGPT สำหรับ Excel(เปิดในหน้าต่างใหม่) และ ChatGPT สำหรับ Google Sheets(เปิดในหน้าต่างใหม่)
ยิ่งพรอมต์ระบุชัดเจนว่าสิ่งใดต้องคงไว้ ผลลัพธ์ก็จะยิ่งดี ในการใช้งานจริง พรอมต์จะได้ผลดีที่สุดเมื่อคุณระบุแท็บที่ต้องใช้ แท็บที่ห้ามเปลี่ยนแปลง ผลลัพธ์ที่ต้องการ และต้องการให้ ChatGPT อธิบายแผนก่อนแก้ไขหรือไม่
เป้าหมาย | พรอมต์ |
|---|---|
จัดระเบียบเวิร์กบุ๊ก | “จัดระเบียบเวิร์กบุ๊กนี้เพื่อให้ผู้บริหารตรวจทาน ปรับป้ายกำกับและรูปแบบให้เป็นมาตรฐานเดียวกัน ลบรายการซ้ำ แก้สูตรที่ใช้ไม่ได้เท่าที่ทำได้ และสรุปให้ชัดเจนว่าเปลี่ยนแปลงอะไรไปบ้าง” |
ทำความเข้าใจตรรกะของแบบจำลอง | “อธิบายว่าแบบจำลองนี้นำรายได้ไปคำนวณอัตรากำไรและ EBITDA อย่างไร ชี้ให้เห็นเซลล์ที่เป็นปัจจัยหลักในการคำนวณ และระบุสมมติฐานที่ผิดปกติ” |
อัปเดตสมมติฐาน | “อัปเดตสมมติฐานเฉพาะในแท็บ Inputs ห้ามเปลี่ยนรูปแบบ จากนั้นระบุทุกแท็บที่มีการเปลี่ยนแปลงตามมา และสรุปผลกระทบ” |
จัดทำชุดรายงาน KPI | “ใช้แท็บ Revenue, Opex และ Headcount เพื่อจัดทำสรุป KPI รายเดือนสำหรับผู้บริหาร โดยระบุการเติบโตของรายได้ อัตรากำไรขั้นต้น อัตรากำไร EBITDA และส่วนต่างจากแผนในระดับแผนก” |
เตรียมพร้อมสำหรับการตรวจทาน | “ก่อนแก้ไขสิ่งใด ให้อธิบายแผนงานคร่าวๆ ก่อน บอกว่าจะปรับแก้แท็บใด คาดว่าจะเพิ่มสูตรอะไร และมีสมมติฐานใดที่ต้องให้ฉันยืนยัน” |
ช่วยให้ ChatGPT ช่วยคุณได้ดีขึ้นด้วยการบอกตั้งแต่ต้นว่าผลลัพธ์ที่ “ดี” เป็นอย่างไร รวมถึงตัวชี้วัดความสำเร็จที่คุณให้ความสำคัญ ช่วงเวลาที่กำลังพิจารณา และกลุ่มหรือกลุ่มย่อยที่ต้องการเปรียบเทียบ
หากความถูกต้องของตัวเลขสำคัญมาก คุณยังขอให้แสดงที่มาของผลลัพธ์ได้ด้วย ทั้งสมมติฐานที่ใช้ สูตรที่ใช้คำนวณตัวชี้วัด และการตรวจสอบเบื้องต้นว่ามีข้อมูลขาดหายหรือค่าที่พุ่งสูงผิดปกติหรือไม่
การกำหนดกติกาพื้นฐานง่ายๆ สองสามข้อยังช่วยให้การวิเคราะห์น่าเชื่อถือ ตัวอย่างเช่น คุณอาจสั่งว่าอย่าสรุปว่าความสัมพันธ์ของข้อมูลหมายถึงความเป็นเหตุเป็นผล ให้ระบุข้อจำกัดของข้อมูล และทำเครื่องหมายสิ่งที่ดูผิดปกติ ก่อนแชร์ผลลัพธ์หรือตัดสินใจ ให้ตรวจสอบความสมเหตุสมผลคร่าวๆ โดยเลือกสุ่มตรวจตัวเลขสำคัญสักสองสามค่า เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลสอดคล้องกัน
เรียนรู้เพิ่มเติม:
ศูนย์ช่วยเหลือ OpenAI: การวิเคราะห์ข้อมูล(เปิดในหน้าต่างใหม่)
ดูเครื่องมือและคำแนะนำที่เกี่ยวข้องได้ที่โซลูชัน ChatGPT สำหรับทีมข้อมูลและการเชื่อมต่อกับ Databricks
