前言
不知道你有没有做过数据分析，不知道你有没有听说过BI？
这篇文章跟大家一起聊聊，通过ChatGPT如何让BI起飞。
1 ChatGPT带来了哪些优势？
我相信最近你一定听说过ChatGPT。
它作为基于人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它的功能非常强大，一经发布即引爆科技热潮，在国内已经有越来越多的大厂接入了。
下面一起看看，ChatGPT有哪些用途？
1.1 智能客服
对于经常上网的我们来说，对客服机器人必定有些印象。
客服机器人通过收集不同行业不同用户提出的问题进行学习和归类，让我们在输入关键词的同时就能跳出各种相关问题，对于这些问题都有提前预设或者学习后的标准回答。
但对于不能回答的问题，往往会跳出“跳转人工”等字样，ChatGPT的出现可能让“跳转人工”退出舞台，ChatGPT具有更强的语言处理能力和学习能力。
1.2 数据分析
ChatGPT能分析我们提供的数据，并为数据提供各种处理，微软会在自家的Office全家桶（Microsoft 365）中，融合进OpenAI的技术，届时我们可以轻松通过描述让excel完成各种函数设置，或者让ppt自动生成我们需要的样式。
1.3 内容创作
内容创作对于ChatGPT而言，小菜一碟。
ChatGPT不存在才思枯竭的情况，只需要我们提供一段描述，一个问题或者一个关键词，就能让ChatGPT生成一篇篇高质量的原创文章。
1.4 文档翻译
目前而言，ChatGPT的翻译能力已经十分突出，通过相关工具，我们还可以完成文档的批量翻译，相信用不了多久，同步语音翻译也会普及在我们身边。
1.5 智慧社区
ChatGPT可以自动搜索相关信息，提供智能搜索服务；自动识别用户语音，提供语音识别服务；自动分析用户语句，提供语义分析服务；自动根据用户行为提供智能推荐服务；比小爱同学更加智能，智慧社区和智能家电的时代会更快的到来。
其实，ChatGPT还有很多其余的应用场景，在这里就不一一列举了。
2 如何用ChatGPT整合BI?
接下来，我们重点聊聊使用ChatGPT如何整合数据分析，即BI（Business Intelligence）的。
早期AI虽然在数据分析领域取得了一些成就，但还是不太智能，对稍微复杂点的自然语言的理解能力有限，用它做数据分析效果一般。
在实际工作，老板们想要的数据分析，通过ai很难满足要求。需要通过数据分析师，把实际问题转换成BI模型，这转换需要线上线下同时进行，有不小的工作量。
但随着GPT系列等自然语言处理（NLP）技术的不断发展，AI对自然语言的理解能力得到了显著的提升，它能够生产连贯并且准确的文本。
有了ChatGPT，老板们可以直接向他问题，ChatGPT能够快速理解老板们的需求，并且生成相关的数据。
数据分析师，可以通过ChatGPT的自动分析能力，减轻自己的工作压力。
最近网上也有不少人提出了质疑：数据分析师的工作是不是可以用人工智能替代？
有网友列出了10大最容易被ChatGPT替代的工作：客服、平面设计师、翻译人员、教师、财务、会计师、技术工作人员、媒体工作人员、法律工作人员和数据分析师。
但我并不认为，ChatGPT可以完全代替数据分析师。
目前数据分析师的有些高级技能，是ChatGPT是不具备的。
有些复杂的数据业务场景，需要数据分析师进行深入的数据分析，目前缺乏足够的数据支撑，使用ChatGPT很难满足需求。
另外，数据分析师需要应对不断的需求变化，对业务的理解，创新能力和判断力，是ChatGPT不可比拟的。
此外，数据分析师可以跟团队成员，客户，领导，在现实中沟通交流，相互交换意见和想法，这个是ChatGPT做不了的。
在BI领域，有了ChatGPT，后面也许数据分析的范式都会发生改变，带来了效率的提升。
前段时间看观远数据的直播，就发现他们基于ChatGPT制作了一款浏览器插件：Chat2SQL，如果我们用它，可以在 ETL 开发中实现自然语言生成 SQL、解释 SQL 等功能。
我们可以直接输入自然语言问题，ChatGPT会自动对问题进行分析和处理，找到其中的关键词和语义，并生成相应的SQL查询语句。Chat2SQL会将生成的SQL语句提交给数据库执行查询操作，并返回查询结果。
这个功能太智能了。
