大家可能都接触过了ChatGPT，用来提高工作效率简直不要太爽
之前我也写过一些关于ChatGPT在跨境电商的应用和分享了国外SEO是如何看待AI的文章
而这次，跟大家分享下ChatGPT在广告投放上的辅助功能——数据分析，同样，目标是提高我们的工作效率，增加摸鱼时间
Ps: 所有的输入和输出内容建议都使用英文，因为open ai处理英文的能力远高于中文
GPT有个文件上传功能
是的，现在是用GPT4，即付费版——某宝有卖30天的账号，可以尝试买一个试下
根据 OpenAI 的说法，Advanced Data Analysis 是一个实验性的 ChatGPT 模型，可以使用 Python 处理上传和下载——所以她可以处理表格数据。
在付费版的ChatGPT，咱们还可以上传各种格式的文件：
文本（.txt、.csv、.json、.xml 等）
图片（.jpg、.png、.gif 等）
文档（.pdf、.docx、.xlsx、.pptx 等）
代码（.py、.js、.html、.css 等）
数据（.csv、.xlsx、.tsv、.json 等）
音频（.mp3、.wav 等）
视频（.mp4、.avi、.mov 等）
上传这些文件类型后，你可以执行各种数据分析任务。
甚至可以合并和更改文件类型，询问有关数据的问题，而且，还可以执行分析和可视化的任务。
这样就能延伸出很多能大大提高工作效率的应用方案了，比如
- 梳理广告、销售的数据
- 产品动销
- 将这些数据内容以图表的形式呈现出来，做报表的时候也不用在excel拉图表
这些都可以非常快速高效地完成，不用花时间记excel公式。
但是我发现，对于数据的处理，出错几率会比普通的文案要高。后面会讲到
在Google Ads、Google Analytics 等下载报告后，在消息框中上传文件
然后GPT就会开始读取数据内容
如果有部分数据没读到（可能因为网速或GPT自己处理得慢），可以叫它重新处理一次：
Start the dataset on 没读到的行/列数
读取完数据后，就可以让它完成你想要的数据呈现方式了
提示词：“Can you graph the spend by day for the top 5 keywords?”绘制出排名前 5 的关键词每天的花费图
你也可以给出更具体的要求：
Create a bar chart showing the conversion rates by day of week 创建一个条形图，按星期显示转化率
你也可以让它按从高到低的顺序排列数据。
等你熟悉了整个流程，这么一套下来，做个图表花不了一分钟的时间，而且还能做多种风格，甚至热力图，
这样我就能快速了解一周中表现最好的几天，或者一天里的某几小时。
还可以进行相关性分析。比如
我想知道转化和成本或转化与点击率之间是否存在相关性。同样可以让GPT输出结果。
先上传好有对应指标的文档（日期、转化数量、点击率、成本等）
Show me the correlation coefficients between conversions and either spend or CTR, broken down by day of the week:
向我展示转化率与花费或点击率之间的相关系数，按一周中的不同日期分列
相关性=1 代表相关最高。所以我可以直接看到周一的转化和成本相关性更高，就是说周一比较适合提高预算
当然上述的功能，其实可以在免费版使用，只是免费版处理数据的体量会小很多（我试过最多可能就300多行的表格内容，直接复制表格内容到提问框），也生成不了柱状图什么的。
你可以把报表下载后，直接复制表格内容粘贴到GPT的对话框，在数据下面给出你想GPT生产的洞察。如果数据太多，就会报错：
一些简单的洞察和数据整理免费版还是能做到的，比如整理sku的销售变化、销售占比、总结广告数据等。
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AI的局限性
ChatGPT 可以对文件文档进行分析，甚至可以通过API链接到自己的BI，做出更快捷应用范围更广的数据分析（数据隐私层面的东西自行衡量）
理论上，AI雀食能做到数据分析并给出一定洞察，但输出的内容是否100%正确呢？
所以接下来讲几点AI的局限性，让大家更加中肯地看待AI的功能
1、对业务欠缺理解。
简单来说就是遇到一词多义的时候，GPT很有可能是以另一个意思去理解你的文段。
比如product下面有apple，这个是手机还是水果，GPT有机会混淆的，就算上下文都是手机信息，输出的内容可能会以水果的资料呈现
2、存在盲点
ChatGPT 毕竟还是机器，所以对话还是有偏差
即使指出了错误，他们在再次尝试时也会经常犯同样的错误。
即使你错了，有时候人工智能模型也会倾向于同意你的观点。
3、内容长度
GPT4能处理的文档大小还是有限的，特别是大文档，不知道他能处理到什么程度，导出的内容可能有因为读取不够全面而有偏差
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