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職業視角 · 同一批方法的另一種看法

數據分析

數據分析常見的 4 種工作情境,共 4 個方法。同一個方法也服務其他職業——這裡是視角,不是另一套內容。

數據分析常見 AI 工作情境

點下面任一情境直接跳
一堆數字要整理3要查一堆資料1要寫一份文件1怕看漏、怕出包1

一堆數字要整理

讓 AI 碰數字,但不讓它算糊口徑看這個情境全部方法 →
每週或每月的 Dashboard 一跑出來報表異常自動註記:只描述數據,不替數字找理由讓 AI 幫忙抓出 Dashboard 裡的異常變化,但規定先寫「觀察到什麼」再寫「可能是什麼」,沒有查證過的假說不能寫成原因。一堆數字要整理 · 進階|要先備料
適用:數據分析、主管
工具:ChatGPTClaude
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行銷部說活躍用戶成長、產品部說掉了AI KPI口徑檢查:避免同一指標出現三種算法把各部門對同一KPI的名稱、定義、公式、來源、時間窗、排除條件、Owner攤開來比,找出誰在用哪一種算法,產出定義對照表與衝突清單。一堆數字要整理 · 進階|要先備料
適用:數據分析、主管
工具:ClaudeChatGPT
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主管丟出一句「我要看使用者活躍度」「我要看流失」「我業務需求轉數據規格:指標沒定義前,不要急著寫 SQL主管說「我要看活躍度」的時候,AI 最容易做的事就是自己定義活躍度、自己寫好 SQL。先把指標定義、分子分母、時間基準、對象與排除條件問清楚,才輪到寫查詢。一堆數字要整理 · 要搭建|建助手或系統
適用:數據分析、PM、主管
工具:ChatGPTClaude
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要查一堆資料

每句重點都找得回原文看這個情境全部方法 →
顧問、政策研究者讀完十幾篇文獻後AI 文獻證據矩陣把好幾篇論文或報告的主張攤成一張矩陣,逐篇標明來源、研究類型、樣本與證據強度,不讓一篇研究被寫成「研究都證明了」。要查一堆資料 · 進階|要先備料
適用:顧問、數據分析
工具:NotebookLMClaudeChatGPT
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要寫一份文件

把散的材料收成一份敢送出去的文件看這個情境全部方法 →
主管丟出一句「我要看使用者活躍度」「我要看流失」「我業務需求轉數據規格:指標沒定義前,不要急著寫 SQL主管說「我要看活躍度」的時候,AI 最容易做的事就是自己定義活躍度、自己寫好 SQL。先把指標定義、分子分母、時間基準、對象與排除條件問清楚,才輪到寫查詢。一堆數字要整理 · 要搭建|建助手或系統
適用:數據分析、PM、主管
工具:ChatGPTClaude
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怕看漏、怕出包

關鍵條款仍要人看正本看這個情境全部方法 →
行銷部說活躍用戶成長、產品部說掉了AI KPI口徑檢查:避免同一指標出現三種算法把各部門對同一KPI的名稱、定義、公式、來源、時間窗、排除條件、Owner攤開來比,找出誰在用哪一種算法,產出定義對照表與衝突清單。一堆數字要整理 · 進階|要先備料
適用:數據分析、主管
工具:ClaudeChatGPT
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