摘要
跟着大数据年代的到来，数据剖析已经成为企业和安排的中心竞争力。但是，传统的数据剖析方法往往无法满足日益增长的数据剖析需求的数量和复杂性。在这种背景下，ChatGPT-4作为一种先进的自然言语处理技能，为数据剖析带来了革命性的进步，助力企业和安排更高效地挖掘数据价值。本文将讨论ChatGPT-4在数据剖析中的运用，以及怎么经过该技能进步数据剖析的功率和洞察力。
注：此图片选自阿里巴巴集团达摩院和新加坡南洋理工大学协作论文《Is GPT-4 a Good Data Analyst》
1. 引言
跟着互联网和移动设备的普及，数据的发生和传播速度不断加快，企业和安排需求更高效的方法来处理和剖析这些数据。传统的数据剖析方法往往依赖于人工处理和剖析，在需求量大的时分容易出现功率低的问题。因此，怎么运用先进的技能进步数据剖析的功率和准确性成为了一个火急的问题。ChatGPT-4作为一种根据深度学习的自然言语处理技能，为处理这一问题供给了新的思路。
2. ChatGPT-4技能概述
ChatGPT-4是一种根据深度学习的自然言语处理（NLP）技能，可以了解和生成人类言语。经过很多的练习数据和复杂的神经网络模型，ChatGPT-4可以实现对文本数据的高效处理，然后进步数据剖析的功率和准确性。
3. ChatGPT-4在数据剖析中的运用
本文将从以下几个场景来讨论ChatGPT-4在数据剖析中的运用：
3.1 运用ChatGPT-4生成试验所需用到的HIVE库表
Prompt word：
现在请创立一个名为”app”的Hive库，并且包含有如下表：
- users：存储用户信息 user_id (INT)：用户ID username (STRING)：用户名 email (STRING)：用户邮箱 registration_date (DATE)：注册日期
- products：存储产品信息 product_id (INT)：产品ID product_name (STRING)：产品名称 category (STRING)：产品类别 price (FLOAT)：产品价格
- orders：存储订单信息 order_id (INT)：订单ID user_id (INT)：用户ID product_id (INT)：产品ID order_date (DATE)：订单日期 quantity (INT)：购买数量
每个表格局都为 ORC格局，每个都有一个 dt 也便是每天加工日期命名的分区字段，建表的时分表和字段都要有中文注释。
3.2 运用ChatGPT-4往HIVE库表中刺进一些样例数据：
Prompt word：
现在请往上述app库中的表各刺进一些样例数据。
3.3 HIVE单表数据剖析场景：
Prompt word：
现在需求在上述刺进数据后的app库中，查询近3个月每个月每个产品的下单总用户数、订单数量、购买总数量、人均订单数量、人均购买数量 、购买总数量占比（精确到小数点后两位），请给出HIVESQL，并给出履行成果。
Prompt word：
请把上述成果绘制成适宜的图表，以更可观的展示每个产品在每月的销量占比。
Prompt word：
请帮忙解读上述成果数据。
3.4 HIVE多表数据剖析场景：
Prompt word：
现在需求在上述刺进数据后的app库中，查询近3个月内每个月份每个用户在手机数码产品类别下的下单总用户数、订单数量、购买总数量、下单总金额、人均订单数量、人均购买数量 、购买总数量占比（精确到小数点后两位），产品表、用户表需运用最新分区的数据，对表的限制条件应当写在括号扩起来的子查询里，不要写在相关条件后面，请给出HIVESQL，并给出履行成果。
Prompt word：
请根据刺进的数据，给出上述HIVESQL履行后的预期成果。
3.5 ClickHouse运用ReplacingMergeTree引擎在分布式场景下实现订单状况更新场景：
Prompt word：
你是clickhouse技能专家，请帮我创立一个本地表+分布式表的订单表，并运用ReplacingMergeTree引擎在分布式场景下实现订单状况更新。
3.6 Flink实时剖析场景：
Prompt word：
你现在是FLINK技能专家，以Bounded ROWS OVER Window场景为例。假定，一张产品上架实时Kafaka的音讯表，包含有产品ID、产品类型、产品上架时刻、产品价格数据。要求输出在当时产品上架之前同类的3个产品中的最高价格，请给出详细的程序代码。
4. ChatGPT-4助力数据剖析进步功率和洞察力的具体体现
从以上部分所罗列的6个场景，总结ChatGPT-4助力数据剖析进步功率和洞察力体现在以下几个方面：
- 4.1）进步功率：经过用自然言语描述需求，ChatGPT-4会主动将其转换为相应的SQL查询。这样可以减少手动编写SQL代码的时刻和精力，进步数据剖析的功率；
- 4.2）增强洞察力：ChatGPT-4可以更好地挖掘出隐藏在成果数据中的关键信息，为数据剖析供给图表、文字定论等更多维度的数据洞察，然后帮助企业和安排做出更正确的决策；
- 4.3）问题处理才能进步：ChatGPT-4涵盖了数据剖析各领域的知识，具有强大的自然言语了解才能，可以进行一定程度的逻辑推理，可以快速地帮助处理数据剖析中遇到的问题。
5. 定论
跟着大数据年代的降临，数据剖析已逐步成为企业和安排的中心竞争力。作为一种先进的自然言语处理技能，ChatGPT-4为数据剖析带来了革命性的进步，助力企业和安排更高效地挖掘数据价值。
但是，当时数据安全危险可能是阻碍企业在大数据平台引入ChatGPT-4的主要因素。
据悉，OpenAI计划在未来推出ChatGPT企业版（ChatGPT Business），此版本的ChatGPT将遵从严厉敞开的数据运用方针，也即默认情况下终端用户的数据不会被用于练习OpenAI的模型。
作者：京东零售 李勇
来历：京东云开发者社区
