ChatGPT 可以助力数据分析，主要有以下两种方式：
个性化分析示例中，上传的数据均为假数据，包括游戏 A 流水数据、游戏产品数据、页面事件统计和用户行为数据等。有时 AI 会误将数据项作为维度分析，可输入提示告诉它用哪个字段作为维度，或描述其他数据信息使分析更准确。
总结和展望：ChatGPT 在数据分析领域具有广泛应用前景，能提高效率、降低技能门槛和支持决策过程。但本案例分析结果可能简单，真正接入业务可定制多种分析模板，增加分析多样性。实际业务中处理大量数据时，除文中提到长类型字段限制，还需指定允许查询或解析的字段给 ChatGPT，对结果数据进行两次校验。随着人工智能技术进步，相信 ChatGPT 及其他类似工具将为数据分析带来更多创新和突破，助力实现更高效、更智能的决策。
原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/Fld25MxyoFEnUbnDmGJNXg 本文作者：krryguo，腾讯 IEG 前端开发工程师。
逻辑流程图如下：上面说的两种方式对应流程图的上下两个步骤，红色部分是重点。SQL分析：用户描述想分析的内容，后台连接DB，附带表结构信息让AI输出SQL语句，校验是SELECT类型的SQL，其他操作如UPDATE/DELETE绝不能通过！！校验通过后执行SQL返回结果数据。再将数据传给GPT（附带上下文），让AI学习并分析数据，最后输出分析结论和建议，和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。个性化分析：用户上传文件，如有需要可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件，再传给GPT分析数据，后续步骤与上面一致。流程描述得比较详细，就不具体讲解开发过程和代码了，而是会更多讲述开发时的一些问题、重点和技巧。相关重点：
原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/Fld25MxyoFEnUbnDmGJNXg本文作者：krryguo，腾讯IEG前端开发工程师导语｜本文将重点介绍AI与数据分析结合的应用，通过实际案例与相关技巧，描述ChatGPT如何助力数据分析，帮助读者更好地理解并掌握这一领域的创新实践。在如今AI爆炸的时代，涌现出各种AIGC能力，可能我们已是司空见惯了。之前分析过一句话生成图表和BI看板，这一次将重点介绍AI数据分析，通过实际案例与相关技巧，描述ChatGPT如何助力数据分析。声明：本文涉及与ChatGPT交互的数据已严格脱敏。[heading2]介绍[content]AI数据分析，我这里实现了两种方式，支持多维数据分析：1.SQL分析：分析平台自身的使用情况，如图表配置化平台，输入一句话可分析用户配置图表相关的数据2.个性化分析：平台上支持上传数据，可提供数据信息（非必填），以此自定义分析用户自己上传的数据分析完成后展示结果数据的图表和分析结论，图表支持折线图和柱状图，可随意切换。
注：个性化分析中上传的数据均是假数据，包括下面所有示例：游戏A流水数据、游戏产品数据、页面事件统计和用户行为数据，仅供测试。单维度数据多维度数据-折线图多维度数据-柱状图有时AI会误将数据项作为维度分析，解决方式在下一个示例可以输入提示告诉它用哪个字段作为维度，也可以描述其他数据信息，使分析更为准确[heading2]总结和展望[content]ChatGPT作为一款强大的人工智能工具，在数据分析领域具有广泛的应用前景。本文所介绍的案例与使用技巧，可以看到ChatGPT在提高数据分析效率、降低技能门槛以及支持决策过程等方面的显著优势。不过本案例分析结果可能过于简单，真正接入业务也可定制多种分析模板，让GPT按相关模板格式返回，增加分析多样性。在实际业务中通常是需要处理大量数据，除了文中提到长类型字段的限制，还要指定允许查询或解析的字段告诉ChatGPT，结果数据要进一步校验是否符合要求，超长数据可以截取关键字段的内容丢给GPT总结分析。做到前后两次校验，更为可控。我们仍需结合实际需求和场景，审慎评估其适用性。随着人工智能技术的不断进步，我们有理由相信，ChatGPT及其他类似工具将为数据分析带来更多创新和突破，助力各行各业实现更高效、更智能的决策。