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营销人员如何使用人工智能代理进行数据分析
您是否认为 OpenAI 的 Codex 或 Anthropic 的 Claude Code 等工具是仅为编写软件而构建的开发人员工具？事实并非如此。 SmarterX 最近的一个项目展示了如何将这些工具重新用于最常见（且乏味）的营销任务之一：理解混乱的数据。
来源:营销人工智能研究所问题
目标是了解特定内容如何与收入相关。数据是存在的，但答案并没有整齐地存在于一个字段中。它被埋在一个庞大的出口内：有 144,000 行和 1,000 列。该文件是如此之大，以至于仅仅在电子表格程序中打开它就会导致尝试加载它的计算机崩溃。
方法
不是手动处理数据透视表或将静态文件放入聊天机器人中进行一次性摘要，而是将整个数据集发送到 Codex，就像分析师坐在旁边工作一样使用。使用完全匿名的导出，Codex 的任务是：
结果是一条清晰的收入归因建模之路，无需编写单个公式或手动对列进行排序。
为什么这对营销人员很重要
这里的值不是 Codex 编写的代码。该工具可以被赋予一个目标，“找到与收入相关的内容”，而不是一系列手动步骤，并且代理运行自己的多步骤调查。它确定了自己的后续步骤，纠正了自己的错误，并继续前进，直到分析完成。
与一次向聊天机器人输入一个问题并等待单个响应相比，这是一种有意义的不同工作方式。这更接近于将项目委托给有能力的分析师，而不是提示搜索引擎。