沃卡惠ChatGPT推出的那一天，互联网就火了起来。几乎每个社交媒体平台上的每个人都插入以评估它的智能程度。无疑，这出乎人们的想象，让他们目瞪口呆，目瞪口呆。
就像天哪，它不仅编写计算机程序、诗歌、散文，以及介于两者之间和扩展的所有内容；它还以这样的技巧、清晰度和相对性来编写它们，这些都可以归功于一个聪明绝顶的人。它甚至在 SAT 上获得了1020 分。多么不可思议！
我记得我的一位物理学家朋友从他的办公室回来后，对人们在Twitter上使用 ChatGPT 所做的事情惊叹不已。接下来，他开始猜测人工智能的这种智能表现对今后人类就业意味着什么。“你不明白；这东西无所不能，小子！”他大吼一声，“很多人会失业！”他确信人类会失去他们所做的一些工作。然而，我希望他能告诉我一般情况下哪些类型的工作会被AI夺走。
人工智能会取代数据分析师吗？
在他告诉我他在某处读到人工智能将取代数据分析师之前，我根本不在乎。立即，我投入到确定如何。因此，我聘请了ChatGPT来了解它现在以及很可能在未来可以展示的人类智能的哪些品质。
首先，我从特定领域的问题开始，该应用程序可靠地完成了这些问题——非常好。然后我继续进行编码作业，ChatGPT在作业的特殊性方面表现出色。
最后，我转向了一个更以数据为中心的任务，你猜怎么着？我并没有像我朋友画的那样被打倒。
人类在数据分析中的当前角色是什么？
也许是我期望太高了。当我用算法描述我想做什么时，应用程序以一种让我更有效率的方式提供了解决方案，尤其是在发现加速数据争论的方法方面。
但是，它无法自行执行所有数据分析流程，根据 Google Analytics 的说法，这些流程是询问、准备、处理、分析、共享和行动。
尽管技术进步以及可以执行某些数据分析任务的工具和系统的可用性，但人类在数据分析中起着至关重要的作用。
例如，虽然机器和算法可以快速准确地处理和分析大量数据，但它们无法完全取代人类理解和解释数据分析结果的能力。
人类提出正确的问题
此时，人类在数据分析中扮演的角色至关重要，因为人类为数据分析带来了一定程度的背景、洞察力和判断力，这对于根据数据做出明智的决策至关重要。
首先，人类可以提出正确的问题，识别模式和趋势，并从数据中得出有意义的结论。他们还可以以决策者可以理解和可操作的方式传达分析结果。
此外，人类负责定义分析的目的和目标，选择和准备分析数据，此外还负责设计和实施分析计划。
人情味还负责确保以合乎道德和负责任的方式收集和管理数据，并负责考虑数据的潜在偏见和局限性。
总的来说，人类在数据分析中的作用是利用他们的分析技能、批判性思维和创造力从数据中提取价值和洞察力，并利用这些洞察力来告知和改进决策。
为什么人工智能机器不能在数据分析中取代人类
虽然问题在于 AI 机器是否像 ChatGPT 那样在数据分析等关键领域取代了人类，但事实证明它们无法执行制定研究问题、获取数据或完全进行分析等任务。
尽管他们可以提供有关这些主题的信息和指导，但这些任务的实际执行需要具备必要技能和资源的人员参与。
制定研究问题并设计分析计划
例如，制定研究问题和设计分析计划需要对领域和正在解决的具体问题有深刻的理解。它还需要批判性思维和创造力来确定合适的数据源和最合适的分析方法。
此外，获取数据并准备数据进行分析可能既复杂又耗时。因此，它需要各种技能和工具来根据需要访问、清理和转换数据。
更重要的是，进行数据分析和解释结果还需要技术技能和领域知识的结合。它涉及将统计和计算技术应用于数据，并使用批判性思维和判断力从结果中得出有意义的结论。
人工智能机器可以帮助人类在数据分析中完成什么？
数据分析师需要效率。因此，任何能够确保这一点的技能或其组合当然是可取的。虽然人工智能机器无法将数据分析的概念应用于特定问题——因为这需要对进行分析的领域有更深入的理解和专业知识——但它们可以确保数据分析师的效率。
他们可能缺乏访问和使用相关数据的技能和资源。尽管如此，他们仍可以提供有关统计技术、数据可视化和机器学习算法的信息和指导。
AI将使您的编程和数据分析更简单、更完整
人工智能机器可以使数据分析所需的编程变得更容易，从而使人类能够集中精力解释和交流分析结果。除了领域专业知识外，仅这些就需要批判性和分析性思维技能。
编程涉及使用一组特定的指令和语法来告诉计算机或其他机器如何执行任务。它需要对正在解决的问题以及使用适当的算法和方法有深刻的理解。它还珍惜编写和调试代码的能力。
只要人类理解要完成的任务，人工智能机器就可以提供有关编程概念和语言的信息和指导，执行代码完成，并检查代码中的错误。
在AI机器接管之前，人类能够执行数据分析需要多长时间？
虽然像 ChatGPT 这样的机器和算法可以协助完成数据分析任务的某些方面，但制定研究问题、获取数据、进行分析和解释结果的整个过程通常需要人类的积极参与和专业知识。
同时，很难预测技术的未来发展以及机器和算法能够在多大程度上协助或自动化数据分析任务的某些方面。
然而，在可预见的未来，人类将继续在数据分析领域发挥重要作用，因为他们为分析带来了一定程度的背景、洞察力和判断力，这对于根据数据做出明智的决策至关重要。
向前走
看起来未来人类将使用更多自动化工具和系统来执行某些任务，例如数据清理和准备。他们将使用预建的机器学习模型进行预测建模。这是否意味着他们在数据分析中的作用将更加有限？
有一件事是肯定的：数据正在以不计其数的方式增长，要揭示其中的洞察力，人工智能工具是黄金。它们将使人类能够将他们的脑力集中在解释和传达这些见解上——赋予它们意义并确保它们具有明确的可操作性。
