hatGPT的火爆程度已经无需多言，其在自然语言处理领域的突破性进展对各行各业都产生了深远的影响。数据分析工程师作为数据处理的先锋，更是直接感受到这一技术革新的冲击。本文将探讨ChatGPT对数据分析工程师带来的正面和负面影响，并展示如何利用AI工具如Smartbi NLA来优化数据分析流程。
ChatGPT对数据分析工程师的正面影响
工作效率的提升
ChatGPT能够理解并执行自然语言指令，使得数据分析工程师可以更快速地完成数据查询、分析和报告撰写。这种效率的提升，让工程师有更多的时间专注于数据的深入挖掘和业务洞察。
数据理解的深化
借助ChatGPT的能力，工程师可以更加轻松地处理和理解大量文本数据，从而获得更全面的数据视角和更深入的数据洞察。
交互式分析的实现
ChatGPT的交互性使得数据分析不再是一个单向的过程。工程师可以通过与AI的对话来探索数据，这种交互式分析能够迅速验证假设，加快决策过程。
ChatGPT对数据分析工程师的负面影响
技能要求的转变
随着ChatGPT等AI工具的广泛应用，数据分析工程师必须适应新的技术环境。对于那些习惯于传统数据分析方法和工具的工程师来说，学习如何有效地利用AI技术可能是一个不小的挑战。这要求他们投入时间和精力去更新自己的技能集，以保持其在职场上的竞争力。
职业技能的过时
为了与AI工具配合工作，工程师需要不断学习新的技术和编程语言，这对于那些不具备快速学习能力的人来说可能是一个巨大的压力源。
数据安全和隐私的担忧
AI工具在处理数据时可能会引发安全和隐私问题。工程师需要确保在使用这些工具时，数据的安全和隐私得到妥善保护。
Smartbi NLA：数据分析的利器
Smartbi大模型版本通过引入大型语言模型（LLM）来增强自然语言分析工具对“常识”语义和上下文语境的理解能力。同时，通过提示工程、微调或训练，将自然语言转化为精准的SQL，以便用户准确、高效、便捷地获取所需数据。
数据分析就像聊天一样轻松
对话式分析不只是一套代码和算法，它是一个智慧十足的数字伙伴。我们可以像聊天一样简单地提出查询请求，分析数据，查看结果以表格展示，并且还可以通过对话智能切换为各种可视化图形。此外，在分析思路不清晰时，还可以查看推荐问题以获取灵感。
通过多轮对话逐步深入，高效探索问题根本原因
Smartbi大模型的对话式分析具有卓越的上下文理解能力，会记住您之前的问题和需求，并根据具体情境产生连贯的数据分析结果。这种多轮对话分析方法可协助用户渐进深入、有序探索，有效地找出问题的根源。
时间智能强大计算，智能生成时间计算
对话式分析是建立在数据模型的基础之上，利用数据模型强大的计算能力来获取数据。特别是针对一些常见的时间计算，如同环比、年累计以及年同比，这些计算方式已直接集成到产品中，用户只需提出问题即可生成相应结果。
纠正错误，快速获取准确结果
当用户描述模糊时，查询结果可能不符合预期。为了帮助用户迅速获得正确结果，我们会进行错误校正。首要任务是通过语义澄清准确界定查询意图，以提高准确性。例如，我们可以直接输入“忽略确认回款，关注净回款”进行澄清。
通过多终端应用，让智能融入生活的方方面面
“对话式分析”提供了独立的数据探索功能，用户可以随意探索数据并将结果分享给他人。将这一功能整合到仪表盘中，通过AI问答的方式，使业务用户可以便捷、高效地构建仪表盘和看板。
结语
ChatGPT的爆火为数据分析工程师带来了前所未有的机遇和挑战。正确地利用AI工具，如Smartbi NLA，不仅能够提升工作效率，还能够加深数据洞察，帮助企业在数据驱动的竞争中脱颖而出。随着AI技术的不断进步，数据分析工程师的角色也将不断进化，成为推动企业创新和增长的关键力量。
