数据分析是产品经理的核心技能之一。本文将探讨如何利用 GPT 和 Python 提升数据分析能力，从而帮助产品经理在日常工作中做出更加精准的策略优化和决策。

策略产品经理在日常工作中经常需要对策略优化前后的效果进行数据分析。

对于没有技术背景或技术能力不强的策略产品经理而言，如何提升数据分析的效率和能力是一个重要命题（这不仅适用于策略产品经理，其他产品经理也有数据分析的需求）。

在大语言模型盛行的时代，GPT 加上 Python 的组合很好地解决了这个问题。

一、为什么 Python 适合做数据分析？

Python 集成了丰富的数据分析工具库，包括：

Pandas: 提供强大的数据处理和分析功能，支持多种数据格式的读取和写入。

Numpy: 提供高效的数值计算功能，尤其适用于大规模数据的处理。

Matplotlib 和 Seaborn: 强大的数据可视化库，能够创建多种类型的图表和图形。

Scikit-learn: 提供机器学习算法和工具，便于构建和评估预测模型。

Statsmodels: 提供统计模型的估计和推断工具。

Python 丰富的数据分析工具库解决了数据分析流程中的核心问题：数据处理、数据加工、数据可视化。

大多数数据分析专业从业者都会选择使用 Python 进行日常数据分析工作。

虽然 Python 提供了大量便捷的数据分析工具，但它也有一定的使用门槛。

这些门槛包括需要掌握编程技能和理解数据分析的基础理论，只有这样才能选择合适的工具并将其应用于具体问题的解决方案。

GPT 的出现很好地解决了 Python 使用门槛的问题。GPT 可以结合你的需求，帮助你提供数据分析的方法和工具，并生成相应的 Python 代码。

这样一来，产品经理使用 Python 的成本大幅降低。

在 GPT 的帮助下，产品经理的核心工作变成了：准备好数据源、提出优质的问题、基于数据分析的结论判断是否需要调整和优化。

简单来说，数据分析中的人机交互机制如下图所示：

二、流程

1. 介绍业务背景及数据含义

GPT 作为一个大语言模型，模型输出效果的好坏取决于能否提出优质的 prompt。prompt 是用户输入的文字或问题，用于引导 AI 模型生成响应。在数据分析中，能否让模型提供合适的方法、工具和 Python 代码，取决于能否给它提供一个优质的 prompt。

产品经理在进行数据分析时，第一步就是要做好 prompt 的引导：

要分析的业务背景是什么？

基于这个业务下有什么数据？

不同的数据代表什么业务含义？

不同数据之间是否有关联关系及其关系是什么？

一个好的 prompt 开头可能是：你作为一个资深的数据分析专家以及机器学习工程师，我需要解决一个 XX 问题，这个问题的背景是……

2. 提出问题

针对上述业务背景，你需要提出你的问题，期望分析什么内容？

GPT 通常会给出多种分析方法及其介绍，通过多轮交互，最终得到一个相对更优的方案。

3. 选择工具

GPT 提供多种分析方法和工具，你需要选择其中一种，并让 GPT 生成相应的 Python 脚本。

4. 数据分析

这个过程需要做一些基础准备工作，如安装 Python 工具，并将 GPT 生成的 Python 脚本加载到 Python 工具中运行，生成并输出数据分析结果。推荐使用 Anaconda，它集成了很多数据分析工具，避免了单独配置编译环境和安装依赖包等技术工作。同时，它提供的轻量级 Python 编译工具 Jupyter Notebook 也能降低产品经理的使用门槛。

5. 提出建议及优化

根据 GPT 生成的 Python 代码运行结果，可能还需要进一步调整。通过与 GPT 的进一步交互，可以调整之前的 Python 脚本并完善数据分析内容，最终生成一份相对符合预期的数据分析报告。

三、结合具体工作场景，Python 能解决哪些实际问题？

1. 数据处理

数据处理可以从多个维度进行，这里重点介绍统计学处理，这是产品经理日常处理数据的常见场景，如对数值型数据做统计类处理：平均值、中位数、分位数（如四分位数）等。

示例：通过 prompt 交互，告诉 GPT 目前的数据情况，并生成需要的统计计算 Python 脚本，最终将处理结果输出到 Excel 文件。

2. 高级数据分析

高级数据分析主要利用 Python 工具进行复杂的数据分析，如回归预测和聚类分析。

回归预测 : 基于历史经验数据，通过线性公式学习生成预测模型，例如预测一个 Y 值，该值受 X1 和 X2 影响，模型可基于历史的 Y、X1、X2 数据生成 Y = a1X1 + a2X2 + b 线性模型，通过历史数据学习得到 a1、a2 和 b，辅助预测未来的 Y 值。

聚类分析 : 按照相似性将一组对象分成多个组，每类内的数据相似性更高，每类之间相似性更低。

示例：通过 prompt 生成 Python 脚本，将脚本加载到 Jupyter Notebook 中运行，生成聚类结果并输出。

3. 数据可视化

与 Excel 的数据可视化相比，Python 提供更丰富的数据可视化能力。无论是传统的曲线图、直方图、热力图、箱线图，还是复杂分析的数据可视化，Python 都能完成。在与 GPT 交互过程中，可以通过表达期望的数据展示形式，让 GPT 提供选择并最终实现。

利用好 GPT + Python ，产品经理可以高效地进行数据分析工作，提高决策质量和效率。

四、建议

1. 保持批判性思维

AI 给出的结果可能看起来很漂亮，但你得先问问自己：这个结果合理吗？有没有遗漏什么重要因素？我们设定 AI 为数据专家，是不是在政策法规、行情、市场等方面还有 AI 考虑不到的问题？不要被花哨的图表迷惑了眼睛，始终保持质疑和思考的态度。

2. 结合业务知识

找到 AI 自动化和人类专业知识之间的平衡点。AI 可以大大提高数据分析的效率和范围，但它的输出应该由熟悉业务的你进行验证和解释。要把 AI 的分析结果和你的业务洞察结合起来，以确保分析结果的准确性和可行性。AI 是工具，而你才是最终决策者。

3. 持续学习和实践

AI 技术在飞速发展，新的工具和方法不断涌现。保持好奇心，多尝试新东西，你可以边实践边学习数据分析，并且在实践过程中不断成长。数据分析不仅仅是技能，更是一种需要不断精进的艺术。

本文由人人都是产品经理作者【记小忆】，微信公众号：【PM 龙门阵】，原创 / 授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

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