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(yōu)化和決策。

策略產品經理在日常工作中經常需要對策略優(yōu)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(guī)模數據的處理。
• Matplotlib和Seaborn: 強大的數據可視化庫，能夠創(chuàng)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(tǒng)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(yè)從業(yè)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(xiàn)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(yōu)質的問題、基于數據分析的結論判斷是否需要調整和優(yōu)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(yè)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(yōu)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(yōu)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(yè)務背景是什么？
• 基于這個業(yè)務下有什么數據？
• 不同的數據代表什么業(yè)務含義？
• 不同數據之間是否有關聯(lián)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(yè)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(yōu)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(huán)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(yōu)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(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)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(xiàn)。

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(guī)、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(tài)度。

2.結合業(yè)務知識

找到AI自動化和人類專業(yè)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(yè)務的你進行驗證和解釋。要把AI的分析結果和你的業(yè)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(xù)學習和實踐

AI技術在飛速發(fā)展，新的工具和方法不斷涌現(xiàn)。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。