GPT-4助力数据分析：提升效率与洞察力的未来关键技术

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合作论文《Is GPT-4 a Good Data Analyst》

随着互联网和移动设备的普及，数据的产生和传播速度不断加快，企业和组织需要更高效的方法来处理和分析这些数据。传统的数据分析方法往往依赖于人工处理和分析，在需求量大的时候容易出现效率低的问题。因此，如何利用先进的技术提高数据分析的效率和准确性成为了一个迫切的问题。ChatGPT-4作为一种基于深度学习的自然语言处理技术，为解决这一问题提供了新的思路。

ChatGPT-4是一种基于深度学习的自然语言处理（NLP）技术，能够理解和生成人类语言。通过大量的训练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，从而提高数据分析的效率和准确性。

本文将从以下几个场景来探讨ChatGPT-4在数据分析中的应用：

• 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

Prompt word：

现在需要在上述插入数据后的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，并给出执行结果。

Prompt word：

请把上述结果绘制成合适的图表，以更可观的展现每个产品在每月的销量占比。

Prompt word：

请帮忙解读上述结果数据。

【5.  ClickHouse使用ReplacingMergeTree引擎在分布式场景下实现订单状态更新场景】

【6.  Flink实时分析场景】

• 提高效率：通过用自然语言描述需求，ChatGPT-4会自动将其转换为相应的SQL查询。这样可以减少手动编写SQL代码的时间和精力，提高数据分析的效率；
• 增强洞察力：ChatGPT-4可以更好地挖掘出隐藏在结果数据中的关键信息，为数据分析提供图表、文字结论等更多维度的数据洞察，从而帮助企业和组织做出更明智的决策；
• 问题解决能力提升：ChatGPT-4涵盖了数据分析各领域的知识，具有强大的自然语言理解能力，能够进行一定程度的逻辑推理，可以快速地帮助解决数据分析中遇到的问题。