כדי להשתמש ב-AI בעבודה אנליטית, הגדירו מה אתם מבקשים להפיק ואיך תבדקו אותו. הדוגמאות כאן הן תרחישי תרגול, ולא תיעוד של פרויקטי לקוחות או חיסכון שנמדד.
1. הגדירו שאלה והקשר
כתבו איזו החלטה נדרשת, מי האוכלוסייה, מה התקופה ואיך מוגדר המדד. למשל: ״השווה שיעור חזרה של לקוחות בין חודשי הצטרפות, באותה תקופת מעקב״. כך מצמצמים עמימות לפני בקשת קוד.
2. תארו את מבנה הנתונים
מסרו שמות טבלאות, משמעות שדות, מפתחות ורמת פירוט, בהתאם לכללי השימוש של הארגון. בתרגול אפשר לעבוד עם נתונים סינתטיים. בקשו מהכלי לפרט הנחות ולציין מה חסר לו.
3. צרו טיוטה
אפשר לבקש טיוטת SQL, הסבר לקוד קיים או קוד Python להכנת ניתוח. חלקו משימה מורכבת לשלבים כדי שאפשר יהיה לבדוק כל שלב.
4. אמתו לפני הסקת מסקנה
בדקו חיבורים, חוסרים, סכומים ומכנים, והשוו למקרה קטן שאפשר לחשב ידנית. ראו בדיקות איכות ל-SQL ולדשבורדים שנוצרו עם AI.
5. הכינו סיכום לבעל ההחלטה
הציגו מה נמצא, מה לא הוכח ומה מומלץ לבדוק. אפשר להיעזר ב-AI לטיוטת הסבר או מצגת, אך כל טענה צריכה להתאים לתוצאות שאומתו.
תרחישי תרגול
- שיווק: השוואת עלות ותוצאה בין קמפיינים עם הגדרות אחידות.
- מוצר: ניתוח משפך והבדלים בין קבוצות משתמשים.
- תפעול: איתור חריגות בזמן טיפול ובירור ההסבר האפשרי.
להבחנה בין סוגי המשימות ראו אוטומציה, AI גנרטיבי ומודלים לחיזוי. לדיון הרחב במקצוע ראו AI ותפקיד הדאטה אנליסט; ללימוד מובנה בדקו את עמוד הקורס.
