ChatGPT-4应用进阶教程 | 一篇文章搞定轻松搞定调研报告

GPT4充值加微信gptchongzhi2023-05-25 11:59:37631

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ChatGPT的热度仿佛稍稍褪去了，但其实GPT-4的应用却从未停歇。

在以往转载的文章中，我们看到了ChatGPT提示词优化的tips、ChatGPT的身份讨论以及ChatGPT对市场研究的影响等。

推荐使用GPT中文版，国内可直接访问：https://ai.gpt86.top

如今，我们开始关注GPT-4真正的实践应用。

本文中，58UXD针对调研报告方向的实际应用和实操方法，给出了非常细节的指导，大概是你从头到尾实践一下，你的调研报告兴许就出来了。

除此之外，文末还有彩蛋哦，相信你也会跟我一样，看完感慨一句：“新时代真的要来了。”

编者按

转自 | 58UXD

作者 | 陈浩然

原题 | AIGC实操攻略丨一篇文章告诉你如何用 GPT-4 搞定调研报告

题图&插图 | 源自原文图片

随着AI在各领域爆火，身在设计行业的我们也不能停下脚步。

下面是GPT-4在调研报告方向的实际应用和实操方法，非常细节和实用。

绝对的干货，里面的快捷指令可以直接拿来就用。

文末还给大家分享了让生产力加倍的 ChatGPT快捷指令集合网站，还有彩蛋！希望对大家有所帮助！

01 实际成果

整个项目的背景是为了深入了解赶集直招主要用户群体的行为偏好和用户画像，我们采用了现有的行业报告和GPT-4结合的方式产出了本次需要了解的快递运输业、餐饮服务业、美容美发业求职用户的行为偏好和用户画像。

以下是通过GPT-4产出的部分内容↓

用GPT-4产出的蓝领求职用户行为偏好结论表

用GPT-4产出的代码在pycharm中运行得出的可视化图表

02 训练方法

那我们该怎么训练自己的模型，从而产出想要的调研内容呢？以下是训练GPT-4调研报告模型的方法。

1）建立语境

请根据以下提示撰写一份调研报告。

你可以根据你的研究领域自由发挥，但请确保你的报告具有以下特征：

1. 具有明确的问题陈述和研究目的；

2. 包含对现有文献和数据的全面分析和综述；

3. 采用适当的方法和技术进行数据收集和分析；

4. 提供准确的结论和建议，以回答研究问题并达到研究目的。

如果你明确上述所表达的意思请回答：是的。我将给你一个主题，来明确我需要的调研报告的方向。

2）梳理结构

请帮我列举「报告主题XXX调研报告」的结构，以生成高质量且高可用性的调研报告（可以根据自己的需求更换适合自己的结构）。

3）拆解环节

现在我们进行分析和拆解：「需要拆解的内容」，基于现有文献和数据进行全面分析和简要概括。（可横向/纵向拆解，颗粒度越细越准确）

4）提炼和摘取

简要概括上述内容，保留「需要内容」部分的指令，沉淀出最核心需要的内容

5）输出表格

将「XXX-xxxx」以表格方式呈现给我。

6）输出可视化图表

目前我在「mac端」使用pycharm写代码，请用Python语言将「XXX」以可视化图表的形式呈现给我，设置并使用系统自带中英文字体，保证代码正确显示无bug。

03 GPT撰写报告实操

以下是手把手教学的实际案例↓

1）建立语境

Human：

请根据以下提示撰写一份调研报告。

你可以根据你的研究领域自由发挥，但请确保你的报告具有以下特征：

1. 具有明确的问题陈述和研究目的；

2. 包含对现有文献和数据的全面分析和综述；

3. 采用适当的方法和技术进行数据收集和分析；

4. 提供准确的结论和建议，以回答研究问题并达到研究目的。

如果你明确上述所表达的意思请回答：是的。我将给你一个主题，来明确我需要的调研报告的方向。

GPT-4：

是的，我明白你的要求。请告诉我你需要调研报告的主题。

2）梳理结构

Human：

请帮我列举「关于蓝领招聘行业，求职用户主要人群的行为偏好和用户画像的调研报告」的结构，以生成高质量且高可用性的调研报告

GPT-4：

一、引言

背景和问题陈述: 介绍蓝领招聘行业的当前状况，并提出问题——我们需要了解求职用户的主要行为偏好和用户画像是什么？

研究目的：明确研究的主要目的，例如，了解用户画像和行为偏好以更好地服务这一群体，提升招聘效率，满足求职者需求等。

二、文献综述

现有研究：调查现有的研究文献，了解他们如何定义和研究蓝领招聘行业的求职者行为偏好和用户画像。

研究空白：识别当前研究中存在的问题或缺失，解释我们为什么需要进行这项新的研究。

三、方法

数据收集：详述数据收集的方法和来源，例如，调查问卷，访谈，或是行业数据库等。

数据分析：说明将如何进行数据的统计和分析，使用哪些工具和技术。

四、结果

求职用户主要人群的行为偏好：分析收集到的数据，揭示出蓝领招聘行业中求职者的主要行为偏好是什么。

用户画像：基于收集的数据，描绘出一份详细的用户画像。

五、讨论与建议

结论：综合以上数据和分析，提出一份明确的研究结论。

建议：基于研究结论，提供改进蓝领招聘行业，满足求职者需求的策略和建议。

六、结论

研究重点总结：再次强调本研究的主要发现和建议。

未来研究方向：对未来可能的研究方向提出建议。

3）拆解环节*N

Human：

现在我们进行分析和拆解：「快递运输行业求职者在找工作整个过程中的偏好特点」，基于现有文献和数据进行全面分析和简要概括。

GPT-4：

在找工作的过程中，快递运输行业的求职者可能会有以下的偏好特点：

信息来源：由于快递运输行业的求职者可能更依赖于快速且方便的信息获取方式，因此，他们可能更倾向于通过在线招聘平台、社交媒体、行业内部推荐等途径获取工作信息。

岗位选择：在选择岗位时，他们可能会更关注岗位的具体职责、工作时间、工作地点和薪资等信息。具有明确工作描述、合理工资待遇和适合的工作地点的岗位可能会更吸引他们。

申请方式：在申请工作时，他们可能更喜欢简洁、快速的申请流程。例如，通过在线平台直接提交简历和申请，或者通过电话或短信联系等。

面试过程：在面试过程中，他们可能更期望面试过程公正、公开、及时，并在短时间内得到反馈。

Human：

继续分析和拆解：「快递运输行业求职者在求职申请方式上的偏好特点」，基于现有文献和数据进行全面分析和简要概括。

GPT-4：

在求职申请方式上，快递运输行业的求职者可能有以下的偏好特点：

简易快速：由于工作性质和工作时间的特殊性，快递行业的求职者往往更倾向于简易快速的申请方式。例如，通过在线招聘平台提交简历、通过电子邮件或者短信发送简历等。

在线申请：现代的快递行业求职者通常更倾向于在线申请。他们可能会选择使用手机应用程序或网站进行求职，这种方式更为便捷，他们可以在任何地方、任何时间进行申请。

社交媒体：随着社交媒体的普及，一些求职者可能也通过微信、微博等社交平台寻找工作机会，尤其是那些更新信息较快的行业或职位。

内部推荐：在一些情况下，求职者可能会通过行业内部的网络和联系人获取工作信息和推荐，这也是他们寻找新工作的常见方式。

现场招聘会：尽管在线招聘逐渐成为主流，但一些快递运输行业的求职者可能仍然会参加现场的招聘会，特别是针对该行业或特定公司的招聘会。

4）提炼和摘取

通过以上操作重复拆解你所需要的内容，颗粒度自己把握。

通过简要概括上述内容，保留「快递运输业、餐饮服务业、美容美发业求职偏好」部分的指令，沉淀出最核心需要的内容。

5）输出表格

再把内容整合在一起，反哺给GPT。

通过横向对比共同点和差异点，简要概括，以表格的形式生成结论。

6）输出可视化图表

生成的代码可以直接复制到pycharm中运行，有bug可以换个问法多试几次。

Human：

目前我在「mac端」使用pycharm写代码，请用Python语言将「年龄分布：20-45岁，其中25-35岁占比较高（60~70%）。性别比例：男性约占80%，女性约占20%。教育背景：以初中、高中或中专学历为主，约占65%；大专或本科学历约占比35%。工作经验：快递运输业求职用户的工作经验可能从无经验到多年经验不等，其中1-5年经验占比较高，大概占到总人数的50-60%。」以可视化图表的形式呈现给我，设置并使用系统自带中英文字体，保证代码正确显示无bug。

GPT-4：

好的，您可以使用Python的数据可视化库matplotlib和字体管理库matplotlib.font_manager来实现这个需求。

下面是示例代码：在运行代码之前，需要确保matplotlib和相关依赖库已经安装。

可以使用以下命令进行安装：