كيفية استخدام ChatGPT لتحليل جداول البيانات والتقارير
تاريخ النشر: 4th, November 2023 GMT
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
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی البیانات المالیة تحلیل البیانات تحلیل بیانات نموذج اللغة یمکن أن
إقرأ أيضاً:
مجموعة زين تعقد ورشة عمل “البيانات والذكاء الاصطناعي” في عمّان
صراحة نيوز :عقدت مجموعة زين ورشة عمل بعنوان “البيانات والذكاء الاصطناعي”، ركزت خلالها على الابتكارات التكنولوجية، وتطبيقات البيانات والذكاء الاصطناعي، وذلك في ظل الأهمية المتزايدة لهذه التقنيات الحديثة على مستوى العالم.
وقام “مكتب زين للبيانات” Data Office Zain بالتعاون مع مؤسسة Cloudera والذراع التكنولوجي لمجموعة زين ” ZainTECH”، بتنظيم هذه الورشة التي امتدت على مدار 3 أيام في العاصمة الأردنية عمّان.
ويعتبر “مكتب زين للبيانات” إحدى المبادرات الاستراتيجية التي أطلقتها إدارة التكنولوجيا في المجموعة كخطوة استباقية للارتقاء بثقافة العمل، وتطبيق برنامج حوكمة البيانات لإطلاق العنان لقوة البيانات، إذ يركز على إدارة البيانات بشكل فعال في جميع جوانب العمليات لضمان المساءلة والتوافر وقابلية الاستخدام والتدقيق، ويستهدف تعزيز إدارة البيانات من خلال تنفيذ سياسات حوكمة فعالة، وتوحيد الممارسات عبر الإدارات، وتحسين جودة وخصوصية البيانات.
وأوضحت زين الشركة الرائدة في الابتكارات التكنولوجية في أسواق الشرق الأوسط وأفريقيا أنها استضافت في هذه الورشة العديد من الخبراء والمتخصصين وقادة الفكر في قطاع تكنولوجيا المعلومات، حيث قدمت من خلالها فرصة فريدة لمواهب زين في هذا المجال الثوري في علوم البيانات ومجالات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مبينة أن هذه الورشة ركزت على هدف رئيسي وهو تسريع تبني البيانات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي وفق مستهدفات رؤيتها الاستراتيجية الجديدة WARD4 مع التركيز على محوري “سعادة العملاء” و”الخدمات الرقمية”.
وأكدت أن الأفكار والنقاشات التي دارت على مدار الأيام الثلاثة في هذه الدورة أكسبت الحضور رؤى قيمة ومتعمقة حول أفضل الممارسات في تطبيقات البيانات والذكاء الاصطناعي، التي تستعين بها الشركات والمؤسسات لتعزيز الابتكار وتحسين تجربة العملاء.
وأفادت أنها ستعمل على بلورة هذه الأفكار وتطبيقها بشكل يخدم التوجهات الاستراتيجية لتسريع مبادرات زين نحو المزيد من “الخدمات الرقمية” المبتكرة، حيث ستواصل مبادراتها في تطوير التقنيات الناشئة، والتوسع في أعمال البنية التحتية الرقمية.
وقال الرئيس التنفيذي لشؤون التكنولوجيا في مجموعة زين محمد المرشد “أصبحت القدرات الهائلة التي تقدمها إمكانات الذكاء الاصطناعي، تمثل القوة الدافعة للعديد من الصناعات، حيث أصبحت تطبيقات الذكاء الاصطناعي الآن شريكا مؤثرا في تحسين الكفاءة، وتنفيذ المهام واتخاذ القرارات، وذلك بفضل قدرات هذه التطبيقات في تحليل كميات هائلة من البيانات بدقة وبسرعات فائقة”.
وأضاف “أتاحت هذه الورشة فرصة فريدة لفهم الإمكانات الحقيقية للذكاء الاصطناعي، ووضع استراتيجيات عمل مشتركة مع مؤسسة Cloudera و ZainTECH لدفع الابتكارات التكنولوجية للمجموعة نحو آفاق جديدة في هذه المجالات المتطورة، حيث الهدف تحسين تجربة العملاء ومساعدة العملاء في اتخاذ القرارات الصحيحة.”
الجدير بالذكر أن مجموعة زين استعرضت في ورشة العمل استراتيجيتها في مجالات البيانات والذكاء الاصطناعي، ففي اليوم الأول ركزت على الرؤى الاستراتيجية، واستعراض اتجاهات الصناعة وإمكانات منصات الذكاء الاصطناعي المتقدمة من Cloudera، وفي اليوم الثاني كان أبرز ما قدمته أجندة العمل مسابقة “داتاثون” حيث عملت الفرق بشكل تعاوني على تطوير حالات استخدام واقعية، بينما استعرضت ورشة العمل في اليوم الثالث النتائج المحققة أمام لجنة تحكيم، مما عزز التركيز على التطبيق العملي والابتكار والتكامل الإقليمي بين عمليات زين، حيث أكمل الفريق الفائز في مسابقة الداتاثون الخطوات العملية للفكرة بأكملها، بداية من طرح الحالة إلى آليات الاستخدام التجارية، حتى إثبات قيمة الفكرة ونشرها بشكل مذهل في أقل من 48 ساعة، مع الاستفادة من Cloudera Agent Studio.
واستعرضت ورشة العمل أنظمة Cloudera التي تقدم مفهوم Data Lake ومنصتها الهجينة المتكاملة للبيانات والتحليلات والذكاء الاصطناعي، حيث تعمل هذه المنصات على تحويل البيانات إلى رؤى موثوقة وقيمة على أي سحابة عامة أو خاصة، مع ضمان توافر الخصوصية والنشر المسؤول للذكاء الاصطناعي.
وتستخدم مجموعة زين تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتحسين أداء الشبكات، وتحسين تجارب العملاء، والتنبؤ بالأعطال قبل حدوثها، مما أدى إلى جودة خدمة أعلى وتقليل الأعطال وتوفير التكاليف، بالتالي تعزيز النمو والتنافسية في السوق، ومن خلال شراكتها الاستراتيجية مع Cloudera، تمكن “مكتب زين للبيانات” من إزالة الحواجز التي تحيط بالبيانات واعتماد نهج شمولي في التحليل، مع توحيد إطار إدارة البيانات، وتعزيز الثقافة الرقمية، وترسيخ ثقافة البيانات التي تدعم الابتكار والكفاءة التشغيلية وتطوير الخدمات الموجهة للعملاء.
وتستهدف زين من توجهاتها الاستراتيجية في هذه المجالات المتطورة أن يفهم كل فرد في منظومة العمل قيمة البيانات ويعاملها كأصول، لتعزيز مكانتها كشركة رائدة في مجال حوكمة البيانات، وفي الوقت الحالي يعزز مكتب زين للبيانات من التزام المجموعة بالاستفادة من البيانات كمُحرّك رئيسي للابتكار والنمو والميزة التنافسية.
استئناف المحادثات الأميركية الصينية لنزع فتيل الحرب التجارية