كيفية استخدام ChatGPT لتحليل جداول البيانات والتقارير

إذا كان لديك الكثير من جداول البيانات التي ترغب في تحليلها، ولكن لسوء الحظ ليس لديك الوقت الكافي للاستثمار في البحث في كل واحدة منها إلى أي عمق كبير، ولكن من المعروف أنها تحتوي على ثروة من الأفكار القيمة.

 قد تكون مهتمًا بمعرفة أنه يمكنك تسخير قوة الذكاء الاصطناعي داخل ChatGPT لمساعدتك في الإسناد الترافقي وتحليل جداول البيانات المختلفة لتوفير الأبحاث ورؤى الأعمال والمزيد.

 يقدم هذا الدليل نظرة ثاقبة حول كيفية استخدام ChatGPT لتحليل بيانات جدول البيانات والمزيد.

ميزات جديدة تم إصدارها مؤخرًا بواسطة OpenAI وتمت إضافتها إلى نموذج ChatGPT AI الخاص بها

 تمكين المستخدمين من تحميل وتحليل أنواع الملفات المختلفة، مما يعزز بشكل كبير قدرات أدوات الذكاء الاصطناعي. كانت هذه الميزة تسمى سابقًا Code Interpreter، وتُعرف الآن باسم Advanced Data Analysis. سنرشدك في هذا الدليل السريع إلى كيفية استخدام هذا الذكاء الاصطناعي القوي لتحليل جداول بيانات البيانات وتقديم التعليقات والرؤى في بضع دقائق فقط - وهي مهمة كانت تستغرق في السابق ساعات من التحليل.

لم يكن تحليل البيانات في جداول البيانات والبيانات المالية وبيانات المنتج وبيانات المبيعات أسهل من أي وقت مضى باستخدام مطالبات ChatGPT الصحيحة. لكن تذكر أن تحميل المستندات بما في ذلك البيانات الشخصية قد لا يكون أفضل ما يمكنك فعله. في مثل هذه السيناريوهات، يُنصح بتشغيل نموذج لغة كبير محليًا، مثل Llama 2 أو ما شابه ذلك اعتمادًا على قوة جهاز الكمبيوتر الشخصي أو جهاز Mac أو Linux.

كيفية تحليل جداول البيانات باستخدام ChatGPT

ميزة تحليل جداول البيانات ChatGPT مدمجة في اشتراك ChatGPT Plus، بالإضافة إلى حزمة Enterprise الجديدة ولا تتطلب أي مكونات إضافية. وهو مصمم للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة وتقديم إجابات دقيقة للأسئلة المعقدة بناءً على البيانات. تعد هذه الميزة مفيدة بشكل خاص لتحليل البيانات في جداول البيانات، كما أنها قادرة على إنشاء تقارير يمكنك تنزيلها كملفات PDF أو بتنسيق ملف تفضله.
تحليل جداول البيانات ChatGPT
إن البيانات المالية وبيانات المبيعات والبيانات البحثية ليست سوى بعض المجالات التي يكون فيها تحليل مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة أمرًا بالغ الأهمية لقيادة استراتيجية الأعمال والعمليات. دعونا نحلل كيف يمكن لنموذج اللغة أن يعزز هذه المجالات، مع الأخذ في الاعتبار التكامل مع أدوات الأتمتة مثل Zapier وMake لإضافة طبقة أخرى من الأتمتة بدون تعليمات برمجية.

تحليل البيانات المالية: عادة ما تكون البيانات المالية كمية وتتطلب دقة عالية في التحليل. ويمكن استخدام النموذج اللغوي لتفسير البيانات المالية، واستخلاص مؤشرات الأداء الرئيسية، وتقييم النسب المالية. ومن خلال معالجة البيانات التاريخية، يمكن تحديد الاتجاهات في الإيرادات والنفقات والربحية. للتنبؤ، يمكن للنموذج استخدام الاتجاهات التاريخية لتوقع الأداء المستقبلي في ظل سيناريوهات مختلفة. ومع ذلك، من المهم أن نتذكر أن الأسواق المالية تتأثر بالعديد من العوامل، وبعضها قد لا يكون موجودًا في البيانات التاريخية، وبالتالي، يمكن أن تكون القدرات التنبؤية لنموذج اللغة محدودة دون دمج هذه المتغيرات الخارجية.

تحليل بيانات الموظف: في مجال الموارد البشرية، يشمل تحليل جداول بيانات ChatGPT مجموعة من المقاييس بدءًا من بيانات أداء الموظف وحتى استبيانات الرضا. هنا، يمكن لنموذج اللغة تحليل الاستجابات النصية لتحديد المواضيع المشتركة في تعليقات الموظفين، وقياس المشاعر، وتتبع التغييرات بمرور الوقت. بالنسبة لمقاييس الأداء، يمكن أن يساعد في ربط العوامل المختلفة بنتائج أداء الموظف. يمكن أن يؤدي ذلك إلى اتخاذ قرارات بشأن الاحتياجات التدريبية أو الترقيات أو تدخلات الموارد البشرية الأخرى. ويكمن الفارق الدقيق في ضمان عدم استخدام البيانات بمعزل عن السياق النوعي الذي يوفره الحكم البشري. احرص أيضًا على عدم تحميل بيانات التعريف الشخصية إلى خوادم نماذج الذكاء الاصطناعي التابعة لجهات خارجية مثل ChatGPT وغيرها. كما أوضحنا سابقًا، قم بتشغيل نموذج لغة كبير محليًا، باستخدام شيء مثل LM Studio.

تحليل بيانات المبيعات: يمكن أن تكون بيانات المبيعات ضخمة وتختلف بشكل كبير عبر فترات زمنية ومناطق مختلفة. يمكن أن يساعد نموذج اللغة في تحليل هذه البيانات لتحديد أنماط سلوك الشراء لدى العملاء، أو الاتجاهات الموسمية، أو تأثير الحملات التسويقية. يمكن أن يساعد أيضًا في مقارنة الأداء عبر فرق المبيعات أو المناطق المختلفة. يعد التنبؤ بالمبيعات أمرًا معقدًا، لأنه غالبًا ما يتضمن فهم الفروق الدقيقة في ظروف السوق، وسلوك المستهلك، والديناميكيات التنافسية، والتي قد لا يتم التقاطها بالكامل من خلال البيانات التاريخية وحدها.

الأتمتة باستخدام المكونات الإضافية: يفتح التكامل مع أدوات الأتمتة مثل Zapier وBubble وMake إمكانيات معالجة البيانات وتطبيقها في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، يمكن إعداد نموذج لغة لتلقي البيانات المالية عند تحديثها وتحليلها وتقديم تقرير يمكن إرساله تلقائيًا إلى أصحاب المصلحة. في تحليل بيانات الموظفين، يمكن تعيين المحفزات عندما تصل مقاييس معينة إلى حد يستدعي الاهتمام، مما يؤدي إلى التحليل الفوري وإعداد التقارير. سوبالمثل، بالنسبة لبيانات المبيعات، يمكن لسير العمل الآلي تحليل أرقام المبيعات اليومية وتوفير لوحة معلومات من الرؤى لمديري المبيعات.

ومن المهم ملاحظة أن فعالية النموذج اللغوي في هذه المهام تعتمد على جودة البيانات المدخلة وتصميم إطار التحليل. يمكن للنموذج تحديد الأنماط وتقديم رؤى بناءً على البيانات التي يعالجها، ولكن يجب أن يعتمد التفسير وصنع القرار على خبرة المجال وفهم السياق الأوسع. بالإضافة إلى ذلك، في حين أن التشغيل الآلي يمكن أن يزيد من الكفاءة، فمن الضروري مراقبة الأخطاء أو التحيزات التي قد تنشأ في سير العمل الآلي، خاصة عندما يكون للقرارات آثار مالية أو شخصية كبيرة.

تبدو الآفاق المستقبلية لـ ChatGPT واعدة، مع توقع التحسينات والتطورات المستمرة. الميزة الجديدة لتحليل أنواع الملفات المختلفة هي مجرد البداية. مع استمرار ChatGPT في التطور، يمكن للمستخدمين التطلع إلى المزيد من الميزات والقدرات المتقدمة التي من شأنها تعزيز عمليات تحليل البيانات الخاصة بهم.

تعد ميزة تحليل البيانات المتقدمة في ChatGPT التي تمكن المستخدمين من تحميل أنواع مختلفة من الملفات أداة قوية يمكنها تحسين عمليات تحليل البيانات بشكل كبير. سواء كان الأمر يتعلق بتحليل جداول البيانات أو البيانات المالية أو بيانات الموظفين أو بيانات المبيعات، يستطيع ChatGPT التعامل مع كل ذلك بدقة وكفاءة. مع إمكانية الأتمتة باستخدام المكونات الإضافية مثل Zapier والآفاق المستقبلية الواعدة، من المقرر أن يصبح ChatGPT أداة أكثر قيمة لتحليل البيانات.

المصدر: بوابة الوفد