大家好，我是大象。

最近，我使用GPT，成功地帮助某公司每年节省了至少12万元。这一切得益于我对生意参谋（淘宝数据）和罗盘策略（抖音数据）的深入研究，通过拟合行业竞争版块指数与真实值之间的函数关系，为公司提供了准确的市占率等数据。

我希望我的经验能给大家带来一些启发，如果你们能将这个方法应用到自己的业务中，降低成本，那就太好了。数据分析对一些不熟悉这个领域的同学来说可能有些困难，但不要担心，你们可以参考我解决问题的思路来处理自己的业务问题。

这篇文章，将向大家展示我是如何使用GPT解决问题的全过程，从问题的定义到数据的论证。

在电商行业，品牌老板们都非常关心自己品牌的市场占有率。获取市占率数据的常见方式有两种。

第一种是通过官方平台，如生意参谋、罗盘策略、京东商智等，这些平台都设有行业竞争版块。但是，这些平台出于对品牌方获取竞品真实销售额的限制，提供的是指数数据，而非实际的市占率或竞品销售情况。我们能看到的只是经过处理的交易指数、金额指数、流量指数等信息。

第二种途径是购买第三方平台的数据，比如情报通、飞瓜。然而，第三方平台的数据通常价格昂贵，且稳定性和准确性不如官方平台。

因此，如果能使用官方数据，当然首选官方。之前我们可以通过一些插件将生意参谋的行业竞争数据进行转换，以获取真实数据。

但是，最近官方平台的指数算法升级，使得不同店铺账号看到的同一品牌指数不同，风控更加严格，导致第三方插件逐渐失效。面对这种情况，我们该如何是好？

面对难题，我决定求助于GPT。GPT的第一个建议就让我眼前一亮，它提供了一种解决我们问题的方法。

通过分析历史数据中的销售额与相应时期的指数关系，我们可以建立数据模型，从而推算出指数对应的大致销售额。

这实际上就是寻找销售额（因变量y）与指数（自变量x）之间的函数关系。一旦我们找到了这种关系，就可以利用平台上的指数数据来计算实际的销售额。

这个发现让我看到了希望的曙光。但随即，我又感到了绝望。因为我对如何找到这种函数关系毫无头绪。虽然我是数据产品经理，但并非算法工程师，对于数据拟合和确保准确性这个任务，我感到力不从心。

于是，我再次求助于GPT，这次我打算无限“PUA”它，直到找到解决方案。

在GPT的帮助下，我意识到这个问题的解决流程与数据分析非常相似，而数据分析正是我所擅长的。

于是，我整合了思路，确定了接下来的三个步骤：首先是数据收集与预处理，其次是数据探查与模型建立，最后是模型评估与验证。

我将以抖音-罗盘策略的品牌榜为例，来详细说明我的实施过程。同样的方法也适用于生意参谋和京东商智。

在数据收集与预处理阶段，我们的目标是基于品牌的历史数据，找出指数与实际成交金额之间的函数关系，并据此拟合出一个函数公式。

我们需要两方面的数据：

一是品牌的历史销售数据，包括日期、品牌名称和销售额；

二是行业竞争品牌榜中品牌每日的指数值，筛选出自己品牌的指数数据，保留日期、品牌名称和指数字段。

我们将这两部分数据使用VLOOKUP函数合并到一张表格中，以便于寻找指数与销售额之间的函数关系。

在数据探查与算法建模的阶段，我们需要通过GPT来拟合出指数与销售额之间的函数关系。

这要求我们对算法有一定的理解。基本的算法拟合逻辑包括数据预处理、选择合适的算法模型、调教模型以确定参数，以及进行数据验证。

模型选择是关键，因为有多种模型可供选择，如线性回归、多项式回归、决策树等，我们需要根据当前问题选择合适的模型。评估指标的确定也是必要的，它是我们判断模型合格与否的标准。以线性回归为例，我们会先进行数据探查，画出散点图观察趋势，然后使用线性回归方程求出参数，并通过计算R^2值来评估模型拟合的好坏。

我们可能会用到线性回归、多项式回归等算法模型。我们首先让GPT自己处理数据，看看效果如何，然后再根据需要对模型进行调整，以达到我们的目标。理过程中会发现，虽然GPT的拟合效果不错，但与我们的最终目标还有一定差距。算法建模 | 不断调整GPT以修正结果

正如我们刚刚讨论的，有两个关键点，我们来看看：

模型选择：我们可以先尝试线性回归模型，然后尝试多项式回归（这里直接告诉大家结论，指数估算需要使用分段函数，每一段内分别使用一次项、二次项、三次项进行拟合）。

评估指标：使用R^2和差值率（计算公式为：(估算金额-实际金额)/实际金额）。选择这两个指标的原因是：

R^2是统计学中用来评估模型的重要标准。

差值率是我们判断拟合效果的核心指标（最后会计算差值率作为监控指标）。经过不断调整，我们终于找到了一个函数关系，使得R^2值超过99%，差值率在-5%到5%之间，满足了我们的测算要求。

03 模型效果评估

完成测算后，我们需要验证这套公式的准确性。

验证方法如下：

使用GPT拟合出的公式计算成交金额。

计算差值和差值率，差值 = 计算成交金额 - 实际成交金额，差值率 = (计算成交金额 - 实际成交金额) / 实际成交金额。

通过这种方法，我们得到了一组数据，可以看出误差非常小，基本上可以判断指数测算是成功的。

完成模型的建立和调整后，我们需要对模型的效果进行评估。

最终，我们通过GPT的测算方法得到了令人满意的结果。

在天猫、抖音和京东这三个平台上，我们成功地建立了指数与实际交易金额之间的对应关系，并且误差被控制在了5%以内。随着数据量的增加和数据质量的提升，误差也相应减小。

以下是三个平台测算结果的总结：

** 注意：根据最新消息，生意参谋行业竞争版块在4月30日进行了调整，行业大盘数据将不再提供，其他数据将以区间值的形式展现。

目前，我们已经实现了以下效果：

通过电子表格，我们能够每天监控天猫、京东、抖音三大平台指定类目的行业销售额和本竞品市占率，并且每天上午可以自动生成监控报表。

AI大模型在数据层面的应用

通过这个案例，我们可以看到AI大模型在数据层面的应用潜力。希望我的分享能够对大家有所启发。

END：

最后我想说的是：写作是一件能让你一直受益的事，所以你应该坚持不懈地去做，不要放弃！

我是大象，一个专注于AI写作的自媒体玩家，最近做课很忙，但是我们对AI的学习和教学一直没停过。 很多学员觉得AI变化太快了，跟不上它的步伐，其实不用急，只要我们不断地学习AI，努力地跟上，就不会被时代落下。