Chat Excel 具有一定的实用性和便利性。
从应用场景来看,在数据分析工作中,Excel 是大家最为熟悉和常用的工具之一。写一些公式属于进阶用法,比如会用 vlookup 函数甚至能编写 Excel 宏(在 Excel 中运行 VBA 程序),这在 Excel 中属于非常高级的用法,能解决产品工作中的绝大部分需求。
此外,ChatGPT 新功能“ChatExcel”已开始灰度测试,包括与 Google Drive 和 OneDrive 的打通、双栏对话表格和自助图表生成等功能。
在办公中,如果需要对大量 Excel 文件进行批处理操作,如合并、标准化、删除无效数据等,可借助 ChatGPT 生成代码来实现。直接向 ChatGPT 提问,它能给出相应的帮助,甚至包括如何打开 Excel 中的开发工具等细节。
总之,Chat Excel 在不同的场景和需求下,能为用户提供一定的帮助和便利,但具体的好用程度还需根据个人的使用习惯和具体需求来判断。
自动驾驶产品经理是一个非常需要实事求是的工作,要设计一个什么功能,空口说是不算证据的,数据很重要。再加上我司的数据基础建设做得挺好,所以我在工作中会接触到大量的数据,做很多数据分析工作。良好的数据分析也可以帮助产品设计的功能更好更合理,当然也就更容易通过需求评审会。从工具和规模上来说,写一两行excel公式是数分,用hadoop,写spark算大数据也是数分。从方法上来说,算平均数是数分,用各种各样的机器学习方法做回归,分类也可以叫数分。数分前有时候还要做进行数据清洗,数据预处理等等。这是一门独立完整的学科,话题要展开实在是太大,我就不在这里提供具体例子了。用ChatGPT做数分可以利用的数据分析工具这里提供一些简单的罗列,如果不知道我在说什么,可以上网搜一搜教程。1.excel:各位最熟悉,也是最简单的就是excel了。写点公式就算进阶用法(比如说有的岗位的JD甚至明确要求会用vlookup这一个函数),再进一步,我们可以写一点Excel宏,也就是在excel里头运行VBA程序。在excel界这已经是非常高级的用法了,它非常强大,作为产品你能用到的绝大部分需求都可以用它解决。(还有人用excel宏来写计算机病毒,叫做宏病毒,毕竟VBA也是编程语言)ChatGPT可以非常轻松地根据你的需求和描述写出可以用的excel宏。2.python:python有很多强大的数据分析库。数分有pandas,numpy等,画图有seaborn,plotly,matplotlib等,机器学习的就更多了。这是个很大的话题,但是产品日常工作学点pandas+绘图库就够用。一般数据分析的代码可以用jupyter notebook来运行(非常合适数据分析!),用anaconda管理安装的各种包,详情请看网上的python数据分析教程。3.R语言:这是一个专门用来搞统计的语言,不过Python已经够用,在此按下不表。
《[谷歌Gemini 1.5技术报告:轻松证明奥数题,Flash版比GPT-4 Turbo快5倍](https://mp.weixin.qq.com/s/h2oH3iIVK1d5nPEbyRBqYw)》作者机器之心,谷歌Gemini 1.5技术报告介绍了多模态大模型Gemini 1.5的性能提升和速度优化,包括Gemini 1.5 Pro和Flash版本。报告显示Gemini 1.5 Flash比GPT-4 Turbo快5倍,可轻松解决奥数题。Gemini 1.5在各种基准测试中表现出色,展现了强大的推理和处理能力。Gemini 1.5 Pro在数学问题上表现出色,实现了91.1%的突破性能。该模型还能与专业人士合作,在实际任务中节省时间。《[ChatGPT新功能:"ChatExcel"已灰测](https://mp.weixin.qq.com/s/KiHxCAPd0_cG08TOCa0rKg)》作者大聪明,新功能包括与Google Drive和OneDrive的打通、双栏对话表格和自助图表生成功能。这些新功能属于GPT-4o独占,已开始灰度测试,将在未来几周全量覆盖。
我有一堆每月周报需要批处理,所以我希望能做一些比如30个文件合并并且标准化,删除一些无效数据什么的操作,excel手动就可以做,但是每周都要做就很麻烦,所以我想批量做一下。这里不适合直接给例子了,咱就以“批量生产100个假数据”作为例子,这里大家只是需要根据具体的工作来调整就好了。[heading4]在excel的哪里可以输入代码[content]如果你的excel连“开发工具”都没有,可以问一下ChatGPT哈哈哈哈[heading4]ChatGPT咋的给我们生成代码[content]直接问它就可以了,而且问的过程中,我发现它连之前怎么用快捷键打开开发模式都补充上了。这种程度上的询问和寻求帮助不需要上升到模板化Prompt的地步,只要你会好好说话,好好提问题就可以啦~[heading4]复制、粘贴,坐等结果[heading4]源起:semafor的实际案例[content]人物:迈克·荣布卢斯(Mike Jungbluth)职业:视频游戏动画师「我可以问一个具体的关于我想要的公式类型的问题,然后根据它给我的答案重新表述我的问题。与通过教程、文章或随意的留言板帖子寻找答案相比,这种方法更具交互性和迭代性。」荣布卢斯先生需要一个公式,可以在他选择一组变量时分配时间估计。通过对ChatGPT提出几个提示,最终他成功得到了这个公式:原文链接[www.semafor.com](https://www.semafor.com/article/03/24/2023/the-secret-history-of-elon-musk-sam-altman-and-openai)(感谢赛博禅心f.chen的翻译)