作为一名数据分析师，我们的主要责任是洞察业务，给出有效可执行的解决方案。
可现实是，数据的整理、工具的操作成本、编码时间等占据了我们太多的时间，反而在思考数据价值上面能用的时间有限，毕竟一个分析项目的时间是一定的，往往都是“很着急的分析项目”，你懂？
用28原则来解释，就是我们80%的时间干了自己觉得很有用，而领导和业务觉得只有20%的价值的事情。
数据分析中每一个细节都需要去从数据中探索寻找业务发生了什么？为什么发生？这种状况会持续多久？我能给出的方案是什么？如何来衡量价值呢？
先说说我的看法：
1、不完全替代型
工作中以解决问题为主的分析师，他们重要的作用是给出的解读、观点、方案，而不是各种数据图表、模型、代码，这个GPT做不到。
2、完全替代型
工作中以工具为生的分析师，比如只会用SQL、python、tableau等来做数据的提取、处理、呈现，很少做需求沟通、业务汇报讨论，与业务和领导都离得比较远的人。
当然有人担心数据安全，但记住现在只是GPT时代的雏形，以后肯定要去解决，这都不是问题。
接下来看看GPT能帮分析师哪些事情？我们先问问GPT吧
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看完之后我下了一身冷汗，太强大了！心里想我还是问你哪些不能做吧？那它到底能做哪些呢？我们一起来验证一下
注意：以下只是简单的举例，其实可以做的更好
第一：当面临新的业务或者分析需求时，GPT可以给出我们初步的想法，让我们可以进一步做一些创新、可落地的分析体系和框架
比如问它：
假如你是一名互联网行业的数据分析专家，我想做一个抖音的分析体系，请帮我建立一下，详细描述
人间10年，GPT一秒
第二：分析项目规划和启动时，可以辅助我们做一些项目的规划，比如人员的分工、项目进展以及需求排序等等
比如问它：
假如你是一名优秀的项目经理，现在要做一个关于用户增长的分析项目，团队有3个人，要求一周完成，请帮我做一个项目详细的计划
可以让输出表格，做细致精确，举例而已
第三：帮我们做一些报告、数据的解读和提炼，也常被大家称为桌面研究或者案头研究，毕竟读取大量的报告和数据，才能让自己更好的看到行业、看到商业的逻辑和要素
这个之前演示过，有兴趣的可以去看：用GPT帮你分析文档，爬网站，据说还基于Chat GPT4.0模型
第四：GPT可以帮助我们写常用的编程代码，比如SQL、Python
比如问它：
现有一张用户行为表user_log，主要字段如下，记录了用户在app上的所有行为日志，即何人user_id在何时event_time进行了什么操作event_id 帮我计算该app每天的访客数以及每天人均行为次数，分别用sql和python
你服不服？
第五：GPT可以协助、引导我们使用Excel中的常用的函数、透视表以及VBA等
比如问它：
模拟一组数据，帮我输出excel中条件格式、自定义排序、数据验证制作下拉菜单、查找引用类函数、文本提取函数等等技能。
怕了吗？会自我学习应用
最后我们回到主题，相信大家会有自己的判断，它虽然不能直接替代分析师，然而却让很多初级分析师生存空间变得越来愈小，竞争越来越大，更可怕的是它会让使用它的人变得越来越强。
