摘要
隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為企業(yè)和組織的核心競爭力。然而，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法往往無法滿足日益增長的數(shù)據(jù)分析需求的數(shù)量和復雜性。在這種背景下，ChatGPT-4作為一種先進的自然語言處理技術(shù)，為數(shù)據(jù)分析帶來了革命性的提升，助力企業(yè)和組織更高效地挖掘數(shù)據(jù)價值。本文將探討ChatGPT-4在數(shù)據(jù)分析中的應用，以及如何通過該技術(shù)提高數(shù)據(jù)分析的效率和洞察力。
注：此圖片選自阿里巴巴集團達摩院和新加坡南洋理工大學合作論文《Is GPT-4 a Good Data Analyst》
1. 引言
隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動設(shè)備的普及，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和傳播速度不斷加快，企業(yè)和組織需要更高效的方法來處理和分析這些數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法往往依賴于人工處理和分析，在需求量大的時候容易出現(xiàn)效率低的問題。因此，如何利用先進的技術(shù)提高數(shù)據(jù)分析的效率和準確性成為了一個迫切的問題。ChatGPT-4作為一種基于深度學習的自然語言處理技術(shù)，為解決這一問題提供了新的思路。
2. ChatGPT-4技術(shù)概述
ChatGPT-4是一種基于深度學習的自然語言處理（NLP）技術(shù)，能夠理解和生成人類語言。通過大量的訓練數(shù)據(jù)和復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，ChatGPT-4可以實現(xiàn)對文本數(shù)據(jù)的高效處理，從而提高數(shù)據(jù)分析的效率和準確性。
3. ChatGPT-4在數(shù)據(jù)分析中的應用
本文將從以下幾個場景來探討ChatGPT-4在數(shù)據(jù)分析中的應用：
3.1 使用ChatGPT-4生成實驗所需用到的HIVE庫表
Prompt word：
現(xiàn)在請創(chuàng)建一個名為"app"的Hive庫，并且包含有如下表：
- users：存儲用戶信息 user_id (INT)：用戶ID username (STRING)：用戶名 email (STRING)：用戶郵箱 registration_date (DATE)：注冊日期
- products：存儲產(chǎn)品信息 product_id (INT)：產(chǎn)品ID product_name (STRING)：產(chǎn)品名稱 category (STRING)：產(chǎn)品類別 price (FLOAT)：產(chǎn)品價格
- orders：存儲訂單信息 order_id (INT)：訂單ID user_id (INT)：用戶ID product_id (INT)：產(chǎn)品ID order_date (DATE)：訂單日期 quantity (INT)：購買數(shù)量
每個表格式都為 ORC格式，每個都有一個 dt 也即是每天加工日期命名的分區(qū)字段，建表的時候表和字段都要有中文注釋。
3.2 使用ChatGPT-4往HIVE庫表中插入一些樣例數(shù)據(jù)：
Prompt word：
現(xiàn)在請往上述app庫中的表各插入一些樣例數(shù)據(jù)。
3.3 HIVE單表數(shù)據(jù)分析場景：
Prompt word：
現(xiàn)在需要在上述插入數(shù)據(jù)后的app庫中，查詢近3個月每個月每個產(chǎn)品的下單總用戶數(shù)、訂單數(shù)量、購買總數(shù)量、人均訂單數(shù)量、人均購買數(shù)量 、購買總數(shù)量占比（精確到小數(shù)點后兩位），請給出HIVESQL，并給出執(zhí)行結(jié)果。
Prompt word：
請把上述結(jié)果繪制成合適的圖表，以更可觀的展現(xiàn)每個產(chǎn)品在每月的銷量占比。
Prompt word：
請幫忙解讀上述結(jié)果數(shù)據(jù)。
3.4 HIVE多表數(shù)據(jù)分析場景：
Prompt word：
現(xiàn)在需要在上述插入數(shù)據(jù)后的app庫中，查詢近3個月內(nèi)每個月份每個用戶在手機數(shù)碼產(chǎn)品類別下的下單總用戶數(shù)、訂單數(shù)量、購買總數(shù)量、下單總金額、人均訂單數(shù)量、人均購買數(shù)量 、購買總數(shù)量占比（精確到小數(shù)點后兩位），產(chǎn)品表、用戶表需使用最新分區(qū)的數(shù)據(jù)，對表的限定條件應當寫在括號擴起來的子查詢里，不要寫在關(guān)聯(lián)條件后面，請給出HIVESQL，并給出執(zhí)行結(jié)果。
Prompt word：
請根據(jù)插入的數(shù)據(jù)，給出上述HIVESQL執(zhí)行后的預期結(jié)果。
3.5 ClickHouse使用ReplacingMergeTree引擎在分布式場景下實現(xiàn)訂單狀態(tài)更新場景：
Prompt word：
你是clickhouse技術(shù)專家，請幫我創(chuàng)建一個本地表+分布式表的訂單表，并使用ReplacingMergeTree引擎在分布式場景下實現(xiàn)訂單狀態(tài)更新。
3.6 Flink實時分析場景：
Prompt word：
你現(xiàn)在是FLINK技術(shù)專家，以Bounded ROWS OVER Window場景為例。假設(shè)，一張商品上架實時Kafaka的消息表，包含有商品ID、商品類型、商品上架時間、商品價格數(shù)據(jù)。要求輸出在當前商品上架之前同類的3個商品中的最高價格，請給出詳細的程序代碼。
4. ChatGPT-4助力數(shù)據(jù)分析提升效率和洞察力的具體體現(xiàn)
從以上部分所列舉的6個場景，總結(jié)ChatGPT-4助力數(shù)據(jù)分析提升效率和洞察力體現(xiàn)在以下幾個方面：
- 4.1）提高效率：通過用自然語言描述需求，ChatGPT-4會自動將其轉(zhuǎn)換為相應的SQL查詢。這樣可以減少手動編寫SQL代碼的時間和精力，提高數(shù)據(jù)分析的效率；
- 4.2）增強洞察力：ChatGPT-4可以更好地挖掘出隱藏在結(jié)果數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息，為數(shù)據(jù)分析提供圖表、文字結(jié)論等更多維度的數(shù)據(jù)洞察，從而幫助企業(yè)和組織做出更明智的決策；
- 4.3）問題解決能力提升：ChatGPT-4涵蓋了數(shù)據(jù)分析各領(lǐng)域的知識，具有強大的自然語言理解能力，能夠進行一定程度的邏輯推理，可以快速地幫助解決數(shù)據(jù)分析中遇到的問題。
5. 結(jié)論
隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，數(shù)據(jù)分析已逐漸成為企業(yè)和組織的核心競爭力。作為一種先進的自然語言處理技術(shù)，ChatGPT-4為數(shù)據(jù)分析帶來了革命性的提升，助力企業(yè)和組織更高效地挖掘數(shù)據(jù)價值。
然而，當前數(shù)據(jù)安全風險可能是阻礙企業(yè)在大數(shù)據(jù)平臺引入ChatGPT-4的主要因素。
據(jù)悉，OpenAI計劃在未來推出ChatGPT企業(yè)版（ChatGPT Business），此版本的ChatGPT將遵循嚴格開放的數(shù)據(jù)使用政策，也即默認情況下終端用戶的數(shù)據(jù)不會被用于訓練OpenAI的模型。
作者：京東零售 李勇文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-637189.html
來源：京東云開發(fā)者社區(qū)文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-637189.html
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