及时快讯: 🗞️ 使用AI进行分析 (2025-09-21) :: 在浏览器中查看
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🇬🇧 我将于10月31日在英国伦敦举办的全天研讨会，仅剩4个席位！
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本周通讯100%由我（人类）创作。您将在视频中看到大量的AI输出。 了解为何这类披露是个好主意，并且可能很快成为与欧盟有任何业务往来者的强制要求。
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我的思考：使用AI进行数据分析
在本周的文章中，让我们来谈谈我最喜欢的话题之一，一个我20年前就因此而闻名的话题——数据分析。数据分析仍然是我的挚爱，它能够揭示数据的秘密，并告诉我们有用的信息。
在关于生成式AI的所有喧嚣中，我们忽略了一些数据分析，在其他情况下，我们甚至丢失了数据。数据隐私的改变减少了我们可访问的数据量；一些浏览器和设备根本不发送任何数据。
但即使有这些变化，我们仍然有足够的数据可以进行某种程度的分析，特别是如果我们能很好地请求人们帮助提供数据——并以价值作为回报。
本周，让我们看看如何利用生成式AI的力量进行数据分析。
我还要提醒一点，本周的内容会稍微偏技术性，因为我们不能完全信任生成式AI自行进行数学计算。生成式AI模型根本无法进行数学运算。这实际上不是它们架构的一部分。但它们可以编写代码（这是一种语言）来为我们进行数学计算——这就是我们将要做的事情。
第1部分：前期准备
在我们做任何事情之前，我们需要明确我们正在做什么。花些时间坐下来，仔细思考并解释你想要了解什么。你的目标是什么？你为什么要查看你的数据？你希望获得什么？
例如，对于这份通讯，我可能会说：
我非常想了解“及时快讯”这份我运营的Substack通讯，以及如何在未来六个月内将其订阅用户从今天的近30万增加到40万。我的目标是在2026年3月前达到40万订阅用户。为了实现这个目标，我需要做更多、更少或不同的事情是什么？
你需要准备的第二件事是分析数据。因为我们将间接使用代码，所以这些数据应该采用干净、机器可读的格式。CSV文件和JSON文件都可以，几乎任何机器文件也行。大多数软件平台都可以导出这两种格式之一，所以请务必导出所有你能获取的数据。
对于这份通讯，我可能会导出我的Substack分析数据、社交媒体分析数据、Google Search Console分析数据、Google Analytics 4数据——基本上，所有能帮助我回答关于我的目标问题的数据。你很可能会遇到只能通过截图获取的数据，所以你需要使用你喜欢的AI工具将这些截图转录成文本文件。
你需要准备的第三件事是，在与你的分析数据匹配的给定时间段内，你所做的活动集合。如果你正在查看30天的数据，那么在这段时间内，你的活动都做了什么？例如，如果我们谈论营销，发出了多少封邮件、发送了哪些邮件，发布了哪些社交帖子，上传了哪些视频等等。
如果你关注的是身体健康，你将拥有你的健康数据，如步数、心率等，以及在这30天内你所做的事情。你吃了什么，何时以及如何锻炼等等，尽可能提供详细的信息。
通常，收集这些数据最简单的方法是，准备好你喜欢的饮料，打开手机上的语音备忘录应用，查看你的日历，或许还有你的收件箱，然后回顾你在那段时间内所做的一切。根据系统不同，你可能还可以导出你的数据。LinkedIn等社交网络允许你导出所有数据。
例如，对于这份通讯，我可能会说：
每周日早上6点30分（美国东部时间），我都会发出“及时快讯”通讯。我通过Substack发送这份通讯，同时也会发布到我的网站ChristophersPenn.com上，并使用LinkedIn的通讯功能和随附的社交帖子将其发布到LinkedIn。在一周内，我在工作日每天在LinkedIn上发布一到两次，并且每个工作日都在我的Substack上发布一条简短笔记。我每天都会在YouTube上发布视频，这些视频包含指向我各个平台的链接。我每个工作日都会在我的个人博客ChristophersPenn.com上发布一篇常规博客文章。
你需要准备的第四件事是访问编码工具。这是无法避免的；一些最佳的分析结果来自生成式AI无法完成的数学和统计方法。
好消息是现在有很好的选择。Google Colab非常出色，它允许你直接在体验中结合Gemini使用生成式AI提示词。无需安装——它非常有用。如果你正在处理高度敏感的数据，你可以私密且安全地使用像Qwen 3 Coder这样的开源模型与Ollama。这需要更多的设置工作，但它能保证私密性。
第2部分：凯尔西的冰箱里有什么？
我的朋友兼同事凯尔西经常说，她最喜欢的生成式AI用例是拍下冰箱里的东西，然后问AI可以用这些食材做什么菜。虽然这看起来是一个相当直接的用例，但它却是生成式AI最深刻的数据分析用例之一的基础，[我在我的书《近乎永恒》（Almost Timeless）的第X条原则中详细阐述了这一点]：询问AI。
根据你的目标和你所拥有的数据，询问AI你能用这些数据做什么。
以下是一个示例提示词：
您是一位屡获殊荣的营销分析和统计专家，对营销数据分析、数据架构和数据工程有深入的理解。我想了解如何从我现有的营销数据中提取见解，以更好地了解我的营销哪些方面有效。我的营销目标是{详细的目标列表}。在过去的X天里，我进行了{营销活动的全面总结}。我可用的数据包括{你的数据列表}，并且我可以从{你的Martech列表}导出数据。我已附上一些样本。{请务必实际包含这些样本}。让我们探讨一下我可以用这些数据做什么。请告诉我，在Python中我可以使用哪些统计和机器学习方法（包括监督式和非监督式）来进行根本原因分析、归因、提升、倾向性分析或其他有用的、可操作的洞察力提取方式——请根据我的数据和目标做出最佳判断，并理解这就是我所拥有的所有数据。请考虑数据如何进行交叉引用、链接、标准化或反标准化，以及您所了解的其他数据工程技术。将此视为一个食谱挑战，我提供食材，我们找出能烹饪出什么。根据这些数据，我能“烹饪”出哪些见解，以及如何烹饪？请将您的思维扩展到超越常见的营销分析。我们还可以借鉴其他学科和领域的技术吗？请以Markdown格式返回结果，解释将帮助我充分利用数据的具体Python库、方法、策略和技术。请记住，我们是在规划、头脑风暴和思考，而不是编写代码。不要编写代码。
显然，请根据你正在从事的领域——营销、销售、财务、健康等——进行调整。
为什么这会奏效？因为所有的生成式AI模型都消化了比我们人类所能掌握的更多的最佳实践和领域数据。我们的大脑没有那么大。通过询问AI，我们正在利用它的知识，不仅是营销，还有数据分析的每一个领域，来提出答案。
一旦我们得到了一个详尽的可能选项列表，请向AI提出一些后续问题。以下是接下来应该做的事情。
基于我既定的目标和您目前的分析，请按照对帮助我实现目标的效果从高到低排列技术列表。我应该首先使用我的数据的哪种具体技术、策略或技术？为什么？请记住，我们仍在规划中，因此不要编写代码。不要编写代码。
让AI回答。现在，一旦我们真正地促使它解释自己，我们就可以让它开始编码，以便我们能够实际执行分析。给它这个第二个后续提示：
根据您的答案，编写一个2000个字符的提示词，以指导一位初级开发人员编写处理我的数据的Python代码。请清晰、具体、简洁，明确指出具体的技巧和库。开发人员将没有您所写内容之外的任何其他上下文，因此请尽可能多地填充细节；正确的语法并不重要，因此您可以删除冗余、解释、停用词和其他非必要信息，以使提示词信息尽可能密集。现在生成提示词。
获取结果。我们现在将把它带到我们的编码环境中。
第3部分：着手分析
根据你具体的编码环境，接下来要做的事情会有很大不同。如果你技术娴熟，那么你可能已经知道该怎么做——把生成的提示词和你的数据一起，启动你的编码工具，让它编写软件。事实上，如果你技术非常熟练，你甚至可以在上一步中专门为你的环境修改提示词。
如果你技术不够娴熟，可以这样做。前往Google Colab，如果你还没有账户，请注册一个。务必阅读隐私政策——这可能会影响你输入的数据！打开一个新文档。在这个文档中，拖放你所有的数据文件以及上一步中生成的2000字符提示词。
我的结果是一系列五个提示，你可以在视频版本中观看。
然后你等待Colab和Gemini组装数据，处理数据，并向你呈现结果。在任何时候，你都可以提示它进行额外的澄清，甚至让它根据数据为你撰写一份报告。
如果你发现分析结果很有用，并且是你想要重复的操作，你可以简单地添加更多数据，或者将Colab内容交给你的生成式AI工具，让它为你和/或你的公司转换为一个完整的、定制的软件。
一旦你收到分析结果，现在是时候做出一些决定了。分析告诉你什么？你正在做的哪些事情效果很好？哪些事情效果不佳？你本应该做但没有做的事情有哪些？你正在做的哪些事情应该停止？
这永远是真刀真枪的时刻。如果你进行了分析，但却没有对分析结果采取任何行动，那么分析的意义何在？我过去在主题演讲中常说，没有行动的分析是干扰，没有决策的数据是装饰。即使在生成式AI时代，这一点依然成立。
如果你不确定该怎么做，那么你可以拿着分析结果、报告、截图等，回到你常用的生成式AI工具，带着你所有的原始目标和你目前正在做的事情，并询问它基于分析，一个战略、战术和执行工作计划可能是什么样子，以实现你的目标。
是否执行这个计划取决于我。但我不再有借口说我不知道数据说了什么。我清楚地知道数据说了什么，并且我知道如果我想实现我的目标，它告诉我该怎么做。所以，我必须决定，这些目标是否是我愿意付出努力去实现的？
第4部分：总结
我们今天所做的工作比一般的生成式AI用例稍微高级一些，但对于几乎所有能够复制和粘贴的人来说，仍然是可以实现的。生成式AI的强大之处在于它对如此多领域的数据分析了如指掌，我们可以利用这种力量来专门处理我们的数据。
你必须决定你的目标是什么，你愿意为实现这些目标做什么，以及数据告诉你应该采取哪些优先行动才能从这里到达你想去的地方。生成式AI帮助我们更快地获得这些答案，并且比我们习惯使用的统计和数学严谨性更高，最终让我们离目标更近一步。
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