SQLに不慣れなプロダクト・マネージャーは、次のような方法でこの機能を効率的に使うことができる:
1.需要策定技術
- 例えば、"select frequent_users "ではなく、"find frequent users "と言う。
- 主要な次元の包含:時間枠、ユーザー・セグメントなどの制約。
2.結果理解の方法論
- "explain "を最大限に活用する:AIがクエリ・ロジックを自然言語で説明する
- フォーカス:
- 分析対象データの範囲
- 主要指標の統計手法
3.実用化への提言
- まず簡単なクエリを実行して、データの正確性を確認する。
- 生成されたSQLは、レビューのために技術的な同僚に渡される。
- 一般的なクエリー・テンプレートの再利用の維持
よくある誤解の回避:
- 複雑すぎるマルチテーブル相関要件を避ける
- データの機密性に関する許可への注意
この答えは記事から得たものである。PMAI:AIによるプロダクトマネージャー向け文書作成・データ分析ツールについて































