ChatGPT 高级数据分析的 10 个最佳实践

1.保存中间文件

为什么： 防止进度丢失，允许组装多个输出，并根据中间文件确定各种方向。

如何保存？ 定期保存项目不同阶段的文件，以便灵活地组装输出或将创意带向多个方向。这些文件可以作为安全网，确保不会丢失任何工作。如果 ChatGPT 高级数据分析超时，请向其提供之前下载的文件。你也可以要求它提供一个包含迄今为止生成的所有文件的 Zip 文件。您还可以在多个独立会话中获取中间输出，并将其上传到每个会话。

2.始终按部就班地制定计划

为什么： 为了实现无缝流程，提高可重复性。

如何做？ 与 ChatGPT 高级数据分析协作，勾勒出具体、详细和可操作的步骤。保存这些计划以供将来参考或重新启动流程，使流程更加可靠。您可以使用人工或人工智能计划，但关键是要有一个循序渐进的计划。将计划保存为文件，以便在新对话开始时上传，从而更容易重复。

3.使用纪念品

原因： 提醒正在进行的流程的状态。

方法： 让 ChatGPT 高级数据分析创建文件，列出整个计划、当前步骤以及已完成或未完成的总结。这些纪念品与计划本身不同，是流程当前状态的指南。您可以上传这些文件，以便从给定点重新启动流程，或帮助代码解释器记住流程中的位置。

4.始终让 ChatGPT 高级数据分析阅读和解释文档/数据

为什么： 将您的理解与 GPT-4 的理解同步。

如何做？ 要求 ChatGPT 高级数据分析以多种方式解释它所阅读的内容，并让它生成示例或解释来证明文件中的概念，从而测试它的理解能力。确保您和代码解释器对您提供的文档、数据等有相同的理解。要求它生成新的概念示例是测试推理能力的好方法。

5.使用错误检测方法

为什么： 确保一致性和准确性。

如何使用？ 引用特定标识符或引文，以确保输出结果得到所提供文档的支持。使用真实或合成数据建立自定义测试案例，确保输出与输入文档一致。如果还不能使用真实数据，可生成合成数据来测试流程和准确性。

6.请 ChatGPT 高级数据分析尝试其他方法

为什么： 克服失败，不断进步。

如何： 如果一种方法失败了，促使 ChatGPT 高级数据分析尝试不同的策略。提供提示或要求它计划、列出、描述背后的理由并采用其他方法。

7.将提示视为约束

为什么： 针对目标和期望的输出。

如何： 明确你的目标、要求和限制。ChatGPT 高级数据分析会尝试生成任何合适的解决方案，所以你说得越具体，输出就越接近你的需求。如果你真的想要一个绿色的香蕉，就不要要求一个水果。

8.出现错误时编辑对话

为什么： 避免错误传播。

怎么做：立即编辑并更正任何产生错误输出的聊天信息，并重新生成输出。最好使用干净的对话历史记录，以防止引入错误信息，导致以后出现问题。

9.在对话中引入关键信息

为什么： 加强推理和理解。

如何： 直接在对话中包含所有必要信息，这样您和 ChatGPT 高级数据分析就能达成共识。信息的可见性使推理更有效。如果您能看到最近聊天信息中的信息，代码解释器也能看到。

10.告诉 ChatGPT 高级数据分析在需要时不使用 Python 进行分析

为什么： 并非所有任务都需要代码。

如何： 如果非结构化文本的推理能力较差，可以指示 ChatGPT 高级数据分析功能 "不使用 Python 代码 "或 "手动 "进行分析、阅读或总结。在大多数情况下，您并不希望 Python 代码来进行文本分析。