ChatGPT等大模型能够让普通人用自然语言对话分析数据。但就如同用大模型作画、写文案一样，掌握“魔法咒语”即提示词（prompt）的写法非常具有挑战性。网上把大模型用得天花乱坠的大神很多，普通人自己用起来却成了妥妥的“买家秀 vs 卖家秀”。实际上，想要让大模型输出准确并相关的结果，需要用户花费一定的时间精力摸索合适的套路。
如何让大模型更好地理解我们的需求，获得更满意的输出结果呢？以下几种方法可以帮你写出更好的prompt，成为大模型的提示词专家。
1. 从简单的提示开始。从基本的提示词开始，熟悉ChatGPT或其他大模型的功能。这可以帮助你了解它的工作原理以及它可以生成的响应类型。
2. 完善你的提示。花时间完善你的提示，使其更加具体、更有针对性地满足这次数据分析的需求。例如，“告诉我上个月营业额最高的前10家门店，结果按倒序排列”。
3. 使用特定的关键字。把特定关键字纳入提示中，帮助大模型理解上下文并生成更准确的响应。例如，给大模型预定人设，告诉它“你是一个电商平台的数据分析师，向业务相关方解释……”。
4. 保持简洁。尽量让提示词简短明了。过长、过于复杂的提示可能会使大模型感到困惑并导致响应不太准确。
5. 调整提示的结构。尝试调整提示语的结构，例如，分别使用疑问句或陈述句，看看哪个会产生更好的答案。
6. 微调长度。尝试调整提示的长度，看看它如何影响输出结果。有时候，较短的提示反而可以生成更准确和相关的响应。
7. 多加练习。写ChatGPT提示词的次数越多，就越能更好地生成准确且相关的结果。持续学习其他人的经验，才能逐渐掌握大模型这种强大的工具。
不过，还有一种方式，让你无需专门练习，就可以轻松用自然语言分析洞察数据：北极九章DataGPT。
北极九章DataGPT有核心自研的自然语言解析引擎、自动分析洞察引擎，借助大模型的优势，来辅助增强语义理解、生成数据解读和决策建议。DataGPT自研从prompt至insight算法，让用户可以通过更日常、更自然的方式自由提问，产品会基于算法和行业知识来理解用户的意图，用户不需要专门学习固定问法。
此外，基于用户的一个简单的种子问题，例如“这个月营业额怎么样”，北极九章DataGPT主动分析数据的趋势、成因、异常、关联等情况，一次性了解数据分析结果是什么、结果怎么样、为什么产生此结果以及在此结果上应该怎么办，省去了重复性的一问一答。
