20 prompts para o ChatGPT para analisar o seu negócio.

Analizar com sucesso os KPIs (Indicadores-chave de Desempenho) do seu negócio pode ser a diferença entre vencer ou fracassar.

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20 prompts para o ChatGPT para analisar o seu negócio.

Abaixo estão 20 instruções para o intérprete de código do ChatGPT para analisar o seu negócio:

  1. Estatísticas Descritivas:

Instrução: "Usando nosso conjunto de dados de vendas, forneça medidas de tendência central (média, mediana) e dispersão (variância, desvio padrão) para resumir suas principais características."

  1. Análise de Séries Temporais:

Instrução: "Dado nossos dados de receita mensal ao longo dos últimos cinco anos, você pode aplicar modelagem ARIMA para prever os próximos 12 meses?"

  1. Teste de Hipótese:

Instrução: "Dado os resultados do teste A/B de dois designs diferentes de página da web, podemos determinar estatisticamente se um design levou a mais conversões do que o outro?"

  1. Análise de Regressão:

Instrução: "Usando nossos dados de gastos com publicidade e vendas mensais, podemos construir um modelo de regressão para prever o efeito de aumentar nosso orçamento de publicidade em [X%]?"

  1. Análise de Cluster:

Instrução: "Dado um conjunto de dados de demografia e comportamento de compra de nossos clientes, podemos usar o agrupamento k-means para segmentar nossa base de clientes?"

  1. Análise de Componentes Principais (PCA):

Instrução: "Considerando nossos extensos dados de pesquisa de clientes com várias variáveis, o PCA pode ser aplicado para reduzir a dimensionalidade enquanto retém a maior parte da variância dos dados?"

  1. Teste Qui-Quadrado:

Instrução: "Dadas as frequências observadas de devoluções de produtos em diferentes categorias, podemos usar um teste qui-quadrado para ver se a categoria do produto afeta as taxas de devolução?"

  1. Análise de Sobrevivência:

Instrução: "Usando nossos dados de assinatura, a análise de sobrevivência pode ajudar a entender o tempo médio até um usuário cancelar sua assinatura?"

  1. Análise de Caminho:

Instrução: "Usando os dados de nossa jornada do usuário em nosso site, podemos empregar a análise de caminho para determinar quais sequências de interações levam mais efetivamente a conversões?"

  1. Regressão Logística:

Instrução: "Dados os atributos dos clientes e seus históricos de compra, podemos criar um modelo de regressão logística para prever a probabilidade de um cliente fazer uma compra no próximo mês?"

  1. Análise de Fatores:

Instrução: "No contexto de nossa pesquisa de mercado com várias variáveis correlacionadas, como a análise de fatores pode ajudar a identificar fatores subjacentes?"

  1. Análise Bayesiana:

Instrução: "Dada a priori dados sobre o sucesso das campanhas de marketing e novos dados de campanha, podemos aplicar métodos Bayesianos para atualizar nossas crenças sobre a eficácia de certas estratégias de marketing?"

  1. Testes Não Paramétricos:

Instrução: "Se nossos dados não seguem uma distribuição normal, quais testes não paramétricos podemos aplicar, como o teste U de Mann-Whitney, para comparar duas amostras independentes?"

  1. Análise de Potência:

Instrução: "Antes de lançar um novo teste A/B, podemos conduzir uma análise de potência para determinar o tamanho da amostra necessário para resultados significativos?"

  1. Validação Cruzada:

Instrução: "Ao construir nossos modelos de aprendizado de máquina preditivos, como podemos implementar a validação cruzada k-fold para avaliar o desempenho deles de maneira confiável?"

  1. Análise de Sentimento:

Instrução: "Dadas as avaliações e o feedback dos clientes sobre nossos produtos digitais, a análise de sentimento pode ajudar a categorizar e quantificar os sentimentos em positivos, negativos ou neutros?"

  1. Teste Multivariado:

Instrução: "Se estamos considerando várias mudanças em nosso site, como podemos configurar e analisar um teste multivariado para avaliar o efeito combinado dessas mudanças nas conversões?"

  1. Análise de Coorte:

Instrução: "Usando dados de inscrição, podemos agrupar os usuários em coortes com base na data de adesão e analisar seu comportamento ao longo do tempo para detectar padrões ou tendências?"

  1. Modelos Multinível (Hierárquicos):

Instrução: "Dado os dados de vendas de vendedores individuais em diferentes equipes regionais, como os modelos multiníveis podem ajudar a considerar variações individuais e de nível de grupo?"

  1. Análise de Correlação:

Instrução: "Com pontos de dados em várias métricas de negócios, podemos determinar quais pares de métricas estão fortemente correlacionados e se uma pode estar influenciando a outra?"

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