GPT-4o 不仅具备强大的自然语言处理能力，还能够应用于数据分析，帮你挖掘数据中的隐藏价值。
那么，如何使用 GPT-4o 进行数据分析，从而让业务决策更有依据、更具前瞻性呢？
了解 GPT-4o 的功能
在开始使用 GPT-4o 之前，了解它的功能非常重要，这在数据分析和提取过程中至关重要。以下是 GPT-4o 的主要功能。
自然语言理解：用日常语言解释查询和指令。
文本生成：提供详细的解释和见解。
模式识别：识别文本描述中的数据模式。
基本计算：执行简单的数学运算。
总结：将数据结果浓缩为连贯的摘要。
数据格式化：将数据转换成所需的格式，如表格或列表。
记住这些简单的功能，你就能知道何时该用 GPT-4o 来处理你的数据。
准备数据
在使用 GPT-4o 进行数据分析之前，首先要准备好数据文件。并确保你的数据没有错误，格式也是一致的。
数据的结构和组织方式要便于描述（如表格、列表），并且尽量使其可以以文本或简单格式粘贴到对话中。
GPT-4o 接受的格式包括文本（如纯文本描述）、列表、CSV、TSV 或其他格式化表格文件。它还可以分析 JSON 文件，如结构化 JSON 数据。
在测试中，我从网上下载了一个 CSV 文件，该文件显示了 COVID-19 2019 年至 2022 年的员工裁员原始数据。这是一个超过 3000 行的超大文件。
提出问题
现在，数据已经准备好了，接下来需要准备好问题。问题就是你希望 GPT-4o 用你的数据做什么。你可以根据自己的需要提出各种问题，例如描述性分析、预测性分析、数据可视化、数据处理，甚至统计分析。
下面让我们逐一完成这些操作！
描述性分析
在这里，我将 CSV 文件上传到 GPT-4o 并向它提出以下问题。
"这是一个 CSV 文件，其中包含 2019 年至 2022 年的员工裁员数据。请你总结一下这些数据的主要趋势。"
GPT-4o 只用了几秒钟就提供了一份详细的员工裁员数据的总结，如整体裁员趋势、地理趋势、裁员趋势摘要，甚至更多。
总的来说，GPT-4o 能够为你进行全面的数据汇总，并提供数据文件各个方面的详细信息。如果你的数据包含年度数字，它甚至可以提取出年度趋势，例如销售额和年度变化。
预测分析
从数据文件中提取有价值的趋势和见解后，你可以要求 GPT-4o 根据这些趋势进行预测分析。比如，你可以给 GPT-4o 这样一个提示。
"既然你已经总结了这个数据文件中的主要趋势，那么根据这些历史数据，我们可以推断出未来的裁员情况如何？"
GPT-4o 就会详细分析了未来几年裁员的增长趋势。它甚至还根据提供的数据文件进行预测未来的裁员情况，指出了未来可能导致更多员工裁员的原因和风险。
现在有了预测趋势，我想用折线图来显示未来几年到 2028 年经济衰退数据的增长情况。这就是我给 GPT-4o 的提示。
"裁员数据显示裁员人数呈上升趋势，根据显示的趋势，你能否提供一张图表，显示 2028 年之前未来几年经济衰退的增加情况？"
因此，你可以看到 GPT-4o 对数据的分析能力，以及根据数据趋势为我预测未来几年裁员情况的折线图。而且，它完美地标注了图表标签，让人更好地理解。
对于 GPT-4o 来说，只要数据文件分类得当，就可以进行分析和预测分析。因此，一旦 GPT-4o 从数据文件中总结出关键信息，就可以要求它提供未来的洞察力。
数据可视化
也许你也知道，ChatGPT 可以将大量的表格或 Excel 数据转化为吸引人的图形表示，甚至是饼图。这被称为数据可视化，是数据分析中非常重要的一个环节。
仅仅通过数字和理论描述来分析庞大的数据并不总是可行的。让我们看看如何让 GPT-4o 将数据可视化，从而更好地理解数据。
我使用的裁员数据文件包括按公司裁员、按行业裁员和按地区裁员分类的大量数据。对所有这些数据进行分析太过繁琐，因此我要求 GPT-4o 提供一张饼图，显示按行业划分的裁员比例。提示如下：
"我需要你以饼图的形式将各行业的裁员数据可视化"。
你可以看到我得到了我想要的东西。一张结构完美的饼图显示了按行业划分的裁员百分比，这让我更容易分析数据。
总之，你必须先理解你的数据，了解数据的大小，是否足以只用理论事实和数字来分析。如果不是，那就从阅读数据开始，找出主要的分类标准。
主要的分类标准能够帮助你将数据有效地分成不同的组，并计算出各组的百分比。例如，在上述的数据中，我选择按行业来分组。这样可以让我们更清晰地看到每个行业的裁员百分比。
接下来，可以使用 GPT-4o 根据这个分组标准（行业）来生成饼图、条形图或折线图，帮助你更直观地分析数据。然后你就可以开始分析了。
数据处理
GPT-4o 可以完全按照你的意愿处理和转换你的所有数据，使之成为一种新的布局。
例如，你可以将一个表格分解成两个独立的表格，可以改变饼图的百分比构成，甚至可以合并较小的条形图，使它们看起来更大。
在这里，我执行了一项操作，从庞大的数据文件中只提取了 3 列。
"将数据文件表重新格式化为仅有的 3 列，即company、total_laid_off 和 percentage_laid_off"。
GPT-4o按照我的要求，准确地处理了之前的数据文件，并生成了一个新表格。这个新表格不仅包含了我想要的标题，而且还显示了部分数据行（由于原始数据文件非常庞大，所以只显示了几行数据）。
你可以上传你的数据文件形式，并要求 GPT-4o 以你想要的方式对其进行处理。
统计分析
最后，对数据文件进行统计分析。提示如下：
"根据裁员数据文件，请你计算数据文件的平均值、中位数和众数。如果可能的话，还要计算标准差"。
无论要求什么统计数据，GPT-4o都能快速、高效地提供。即使是对于如此庞大且分布广泛的数据文件，GPT-4o 也能快速准确计算出平均值、中位数、模式，甚至标准偏差。
看来，GPT-4o 潜力还远未完全发挥！
使用 GPT-4o 并优化你的结果
如果你对 GPT-4o 在数据分析测试中的初始结果不满意，那么，你就需要通过改进你的问题或提示，使 GPT-4o 更加深入地参与并提供更好的结果。
你可以通过提供更多的背景信息或重新措辞问题来使提示更清楚、更详细。这样有助于 GPT-4o 更好地理解你的需求。
此外，你还可以要求 GPT-4o 提供更多细节或从不同的角度分析数据，从而改进结果。
同时，你还可以将复杂的分析分解为更简单、更连续的步骤来合并各个步骤。
最后
GPT-4o可用于理解、总结自然语言描述的数据并对其进行基本分析。虽然它提高了数据分析的可访问性和易用性，尤其是在初步研究和总结任务方面。
但在进行全面和复杂的数据分析时，GPT-4o 应该作为辅助工具，而不是取代传统的数据分析工具，以实现全面而复杂的数据分析。