ਖੋਜੀ ਪੱਤਰਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਸਟੈਕ ਨੂੰ ਖ਼ਬਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ

ਲਾਭ:

• ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ, ਖ਼ਬਰਾਂ ਦੇ ਯੋਗ ਸਵਾਲ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਰੱਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਹਿਸਾਬ-ਕਿਤਾਬ ਕਰੋ, ਵਿਧੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਡੀਟੇਬਲ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਚਲਾਓ ਅਤੇ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਹਰੇਕ ਖੋਜ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਆਦਤ ਪਾਓ।
• ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਇਹ ਪੱਤਰਕਾਰ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਆਊਟਲੀਅਰਾਂ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੇ ਅਤੇ ਆਰਕਾਈਵ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਵੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਅਸਲ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੇ।

ਖੋਜੀ ਪੱਤਰਕਾਰੀ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਢੇਰ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਲਾਈਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਟੈਂਡਰ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ, ਸੈਂਕੜੇ ਪੰਨਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਬੈਲੇਂਸ ਸ਼ੀਟ, ਇੱਕ ਲੀਕ ਈਮੇਲ ਪੁਰਾਲੇਖ, ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਜਨਤਕ ਖਰਚਿਆਂ ਦਾ ਸੈੱਟ। ਡੇਟਾ ਪੱਤਰਕਾਰੀ - ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ, ਵਿਗਾੜਾਂ, ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਖਬਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦਾ ਅਭਿਆਸ - ਬਿਲਕੁਲ ਇਸ ਪੁੰਜ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦਾ ਕੰਮ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਢੇਰਾਂ ਵਿੱਚ, ਜਿਸਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਦੇਖਣ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਜੀਵਨ ਭਰ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪਹਿਲੀ-ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਟੂਲ ਹੈ: ਇਹ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਆਰਕਾਈਵ ਵਿੱਚ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਨਾਮ ਕੱਢ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣੇ ਹਨ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਫਾਈ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਆਓ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਵਾਕ ਰੱਖੀਏ: ਏਆਈ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਭਾਈਵਾਲ ਹੈ; ਇਹ ਪੱਤਰਕਾਰ ਹੈ ਜੋ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਖ਼ਬਰਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੱਚੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਤੋਂ ਨੰਬਰ ਦੀ ਮੁੜ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਭਰਮ ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ ਇੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੈ, ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ।

ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ: AI ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ

ਕਦਮ 1 - ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜਾਣੋ। ਪਹਿਲਾਂ ਕਾਲਮ, ਕਤਾਰਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ, ਮਿਤੀ ਰੇਂਜ, ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ। ਕੱਚੀ ਫਾਈਲ ਨੂੰ AI ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਜਾਣੋ; ਨਹੀਂ ਤਾਂ, ਏਆਈ ਦੇ "ਖੋਜ" ਹਵਾ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ.

ਕਦਮ 2 - ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ (ਨਾਮ, TR ID, ਪਤਾ, ਸਿਹਤ) ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਜਨਤਕ AI ਟੂਲ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ ਗੁਮਨਾਮ ਬਣਾਓ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਰਫ਼ ਕਾਲਮ ਭੇਜੋ। ਲੀਕ ਹੋਏ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਟਰੇਸ ਜੋ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਨੂੰ ਵੀ ਸਾਫ਼ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ (ਯੂਨਿਟ 1 ਅਤੇ 10)।

ਕਦਮ 3 - AI ਨਾਲ ਖੋਜ ਸਵਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। "ਇਹ ਡੇਟਾ ਸੈਟ ਕਿਹੜੀ ਖ਼ਬਰ ਲੁਕਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?" ਕਹਿ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। AI ਪੁੱਛਣ ਲਈ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ: ਚੋਟੀ ਦੀਆਂ 10 ਆਈਟਮਾਂ, ਦੁਹਰਾਓ ਸਪਲਾਇਰ, ਅਸਾਧਾਰਨ ਛਾਲ, ਖਾਲੀ ਛੱਡੇ ਗਏ ਖੇਤਰ।

ਕਦਮ 4 — ਏਆਈ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਾ ਕਰੋ, ਇਸਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ। ਇਹ ਨਾਜ਼ੁਕ ਬਿੰਦੂ ਹੈ. ਔਸਤ ਜਾਂ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਜੋ AI ਸਿਰ ਵਿੱਚ ਗਿਣਦਾ ਹੈ ਅਕਸਰ ਗਲਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ, AI ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਲਈ ਪੁੱਛੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਟੂਲ (ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਫਾਰਮੂਲਾ, ਪੁੱਛਗਿੱਛ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ) ਵਿੱਚ ਚਲਾਓਗੇ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੈਲਕੂਲਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੂਲ ਬਣਾਉਣਾ, AI ਸਿਰਫ ਵਿਧੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਕਦਮ 5 - ਖੋਜ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਹਰ ਅਸੰਗਤਤਾ ਨੂੰ ਦੇਖੋ ਜੋ AI ਕੱਚੀ ਲਾਈਨ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾ ਕੇ ਦੱਸਦਾ ਹੈ। ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਦਾਅਵੇ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰੋ "ਇਸ ਕੰਪਨੀ ਨੇ 40 ਟੈਂਡਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 31 ਜਿੱਤੇ"। ਕੋਈ ਵੀ ਅਣ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਨੰਬਰ ਇਸ ਨੂੰ ਖ਼ਬਰਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਬਣਾਏਗਾ।

ਕਦਮ 6 - ਸੰਦਰਭ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੋ। ਇਕੱਲੀ ਗਿਣਤੀ ਖ਼ਬਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤੁਲਨਾ (ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ, ਸਮਾਨ ਸੰਸਥਾਵਾਂ, ਆਬਾਦੀ ਦਾ ਅਨੁਪਾਤ), ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਦੀ ਰਾਏ ਪੱਤਰਕਾਰ ਦਾ ਕੰਮ ਹੈ।

ਧਿਆਨ ਦਿਓ: AI ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ "ਇਸ ਸਾਰਣੀ ਦੀ ਔਸਤ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ" ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਖਬਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪਾਉਣਾ ਡੇਟਾ ਪੱਤਰਕਾਰੀ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਬੇਦਾਅਵਾ-ਉਤਪਾਦਕ ਗਲਤੀ ਹੈ। AI ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹੈ, ਇੱਕ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਨਹੀਂ। ਟੂਲ ਨੂੰ ਗਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ, ਸਿਰਫ਼ ਏਆਈ ਨੂੰ ਵਿਧੀ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਪੁੱਛੋ।

ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ

ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਟੇਬਲਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਖੋਜੀ ਪੱਤਰਕਾਰੀ ਵੱਡੇ ਟੈਕਸਟ ਆਰਕਾਈਵਜ਼ ਨਾਲ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਈਮੇਲ, ਮਿੰਟ, ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ। ਇੱਥੇ, AI ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਨਕਸ਼ੇ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਕਿਸ ਨੇ ਕਿਸ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕੀਤੀ", "ਕਿਸ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਇਆ ਗਿਆ", "ਕਿਹੜੇ ਨਾਮ ਇਕੱਠੇ ਦੱਸੇ ਗਏ ਹਨ"। ਦੁਬਾਰਾ ਫਿਰ, ਨਿਯਮ ਉਹੀ ਹੈ: AI ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਕਸ਼ਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਅਸਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਲਿੰਕ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ AI ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਲਿੰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਛੁਪਿਆ ਸੰਘਣਾਪਣ। ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟਰ ਕੋਲ 2,400 ਕਤਾਰਾਂ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਖਰੀਦ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਸੀ। ਉਸ ਕੋਲ AI ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਖੋਜੀ ਸਵਾਲ ਸਨ; ਸਵਾਲ "ਇੱਕੋ ਸਪਲਾਇਰ ਨੇ ਕਿੰਨੇ ਟੈਂਡਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ?" ਸਾਹਮਣੇ ਆਇਆ। ਰਿਪੋਰਟਰ ਕੋਲ AI ਇਸਦੀ ਗਣਨਾ ਨਹੀਂ ਸੀ; ਉਸਨੇ ਖੁਦ YZ ਦੁਆਰਾ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਫਾਰਮੂਲੇ ਨੂੰ ਚਲਾਇਆ ਅਤੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਫਰਮ ਨੂੰ 2,400 ਆਈਟਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 380 (15.8%) ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਏ ਹਨ। ਉਸਨੇ ਹੱਥੀਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਨੰਬਰ ਸਹੀ ਸੀ। AI ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ "ਅਨੁਮਾਨ" ਨੇ 22% ਕਿਹਾ - ਇਸ ਲਈ ਜੇਕਰ AI 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ ਇਹ ਖਬਰ ਗਲਤ ਹੋਵੇਗੀ।

ਕੇਸ 2 — ਟਾਈਮ ਸੇਵਰ, ਈਮੇਲ ਆਰਕਾਈਵ। 6,000 ਈਮੇਲਾਂ ਦੇ ਪੁਰਾਲੇਖ ਵਿੱਚ "ਕਿਹੜੇ ਵਿਸ਼ੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਹਨ" ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਖੋਜਣ ਵਿੱਚ ਦਿਨ ਲੱਗਣਗੇ। ਏਆਈ ਨੇ 15 ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਾ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ; ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ, ਰਿਪੋਰਟਰ ਨੇ 3 ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਅਸਲ ਈਮੇਲਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਿਆ। ਕੁੱਲ ਖੋਜ ਸਮਾਂ ਘਟਾ ਕੇ ~3 ਦਿਨ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਪਰ ਲਾਈਵ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਹਰ ਹਵਾਲੇ ਨੂੰ ਅਸਲ ਈਮੇਲ ਤੋਂ ਜ਼ੁਬਾਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।

ਕੇਸ 3 - ਭਰਮ ਫੜਿਆ ਗਿਆ। ਇੱਕ ਆਰਥਿਕ ਰਿਪੋਰਟਰ ਨੂੰ YZ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਇਆ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਬੈਲੇਂਸ ਸ਼ੀਟ ਤੋਂ "ਕਰਮਚਾਰੀ ਖਰਚੇ ਇੱਕ ਸਾਲ ਵਿੱਚ 60% ਵਧੇ ਹਨ"। ਜਦੋਂ ਉਹ ਕੱਚੇ ਟੇਬਲ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਆਇਆ, ਉਸਨੇ ਦੇਖਿਆ ਕਿ ਵਾਧਾ 6% ਸੀ ਅਤੇ AI ਨੇ ਇੱਕ ਅੰਕ ਨੂੰ ਗਲਤ ਪੜ੍ਹਿਆ ਸੀ। ਇੱਕ ਤੱਥ ਜਾਂਚ ਨੇ "60% ਵਿਸਫੋਟ" ਵਰਗੀ ਝੂਠੀ ਅਤੇ ਦਿਖਾਵੇ ਵਾਲੀ ਸਿਰਲੇਖ ਨੂੰ ਬਲੌਕ ਕੀਤਾ।

ਨਕਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟਸ

1) ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਖੋਜ ਸਵਾਲ:

ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਾਲਮ ਸਿਰਲੇਖ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਦੀਆਂ ਪਹਿਲੀਆਂ 20 ਕਤਾਰਾਂ ਦੇਵਾਂਗਾ। 10 ਪੱਤਰਕਾਰੀ ਦੇ ਸਵਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਜੋ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਇਕਾਗਰਤਾ, ਬਾਹਰੀ, ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਛਾਲ, ਗੁੰਮ/ਖਾਲੀ ਖੇਤਰ, ਆਵਰਤੀ ਅਦਾਕਾਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ। ਕੋਈ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਨਹੀਂ; ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਲਿਖੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਖ਼ਬਰਾਂ ਕਿਉਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਡੇਟਾ: [ਸਿਰਲੇਖ + ਨਮੂਨਾ ਲਾਈਨਾਂ]

2) ਗਣਨਾ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨਾ:

ਮੈਂ ਹੇਠ ਲਿਖਿਆਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ: [ਉਦਾ. ਕੁੱਲ ਟੈਂਡਰ ਰਕਮ ਲੱਭੋ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਸਪਲਾਇਰ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ]। ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਖੁਦ ਇੱਕ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਵਿੱਚ ਚਲਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ। ਮੈਨੂੰ ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ ਲਿਖੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਫਾਰਮੂਲੇ/ਪਿਵੋਟ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। SEN ਗਣਨਾ ਦਾ ਨਤੀਜਾ; ਸਿਰਫ਼ ਵਿਧੀ ਦਿਓ।ਮੇਰੇ ਕਾਲਮ: [ਕਾਲਮ ਦੇ ਨਾਮ]

3) ਬਾਹਰੀ ਸ਼ਿਕਾਰ:

ਮੈਂ ਹੇਠਾਂ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕੜੇ (ਘੱਟੋ-ਘੱਟ, ਅਧਿਕਤਮ, ਔਸਤ, ਔਸਤ) ਦੇਵਾਂਗਾ। ਦੱਸੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਮੁੱਲ ਅਸਧਾਰਨ/ਸ਼ੱਕੀ ਹਨ ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਖਬਰਾਂ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਿਉਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਅੰਤਿਮ ਨਿਰਣੇ ਨਾ ਕਰੋ; ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ "ਹੇਠੀਆਂ ਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਜਾਂਚਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ"। ਸੰਖੇਪ: [ਇੱਥੇ]

4) ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪੁਰਾਲੇਖ ਸਬੰਧ ਨਕਸ਼ਾ (ਖਰੜਾ):

ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਦੇਵਾਂਗਾ। ਡਰਾਫਟ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਰੋ: ਉਹ ਨਾਮ ਜੋ ਅਕਸਰ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਆਵਰਤੀ ਵਿਸ਼ੇ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਾਰੀਖਾਂ। ਉਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਜਿਸ ਤੋਂ ਹਰੇਕ ਲਿੰਕ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ [B12]। ਕੋਈ ਵੀ ਰਿਸ਼ਤਾ ਨਾ ਜੋੜੋ ਜੋ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਾ ਲਿਖਿਆ ਹੋਵੇ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼: [ਇੱਥੇ]

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ: "ਇਸ ਚਾਰਟ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖੋਜਾਂ ਦੱਸੋ।"

ਨਤੀਜਾ: AI ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਔਸਤ ਸਿਰ 'ਤੇ ਹੈ, ਵਿਗਾੜਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਸ ਲਾਈਨ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ: "ਮੈਂ ਇਸ ਸਾਰਣੀ ਦੇ ਕਾਲਮ ਅਤੇ ਪਹਿਲੀਆਂ 20 ਕਤਾਰਾਂ ਦਿੰਦਾ ਹਾਂ। (1) ਸੂਚੀ ਜੋ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਖਬਰਾਂ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। (2) ਹਰੇਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਫਾਰਮੂਲਾ ਸੁਝਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਚਲਾ ਸਕਾਂ। (3) ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਨਾ ਕਰੋ। (4) ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕਤਾਰਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ [S45]।"

ਅੰਤਰ: ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਣਯੋਗ ਟੂਲ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, AI ਨੂੰ ਵਿਧੀ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਭਰਮ ਨੂੰ ਨੰਬਰ ਵਿੱਚ ਲੀਕ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।

ਤੁਲਨਾ ਚਾਰਟ

ਸਟੇਜ

AI ਕਰਦਾ ਹੈ

ਪੱਤਰਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਤਸਦੀਕ

ਡਾਟਾ ਪਛਾਣਨਾ

ਕਾਲਮ/ਪੈਟਰਨ ਸੰਖੇਪ

ਯੂਨਿਟ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗ ਨੂੰ ਜਾਣਦਾ ਹੈ

ਸਰੋਤ ਡਾਟਾ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼

ਖੋਜ ਸਵਾਲ

ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਖਬਰਾਂ ਦਾ ਮੁੱਲ ਚੁਣਦਾ ਹੈ

-

ਗਣਨਾ

ਵਿਧੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਗੱਡੀ ਵਿੱਚ ਫਾਰਮੂਲਾ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ

ਮੈਨੁਅਲ ਪ੍ਰੋਵਿਜ਼ਨਿੰਗ

ਬਾਹਰੀ

ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਕੱਚੀ ਲਾਈਨ ਦੇਖਦਾ ਹੈ

ਫਿਲਟਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਗਿਣਤੀ ਕਰੋ

ਟਿੱਪਣੀ/ਪ੍ਰਸੰਗ

ਡਰਾਫਟ ਫਰੇਮ

ਤੁਲਨਾ, ਮਾਹਰ

ਦੂਜਾ ਸਰੋਤ

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• AI ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ। AI ਕੋਲ ਔਸਤ, ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ, ਕੁੱਲ ਆਦਿ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ; AI ਅਕਸਰ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਾਹਨ ਨੂੰ ਗਣਿਤ ਕਰਨ ਦਿਓ।
• ਖੋਜ ਨੂੰ ਕੱਚੀ ਲਾਈਨ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਜੋੜਨਾ. ਟੇਬਲ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਗਿਣਤੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ "ਇਸ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੈਂਡਰ ਜਿੱਤੇ" ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਲਿਖਣਾ।
• ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਅੰਕ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ। ਬਿਨਾਂ ਤੁਲਨਾ ਅਤੇ ਅਨੁਪਾਤ ਦੇ ਨੰਗੇ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨਾ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ।
• ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡਾਟਾ ਅਪਲੋਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਵਾਹਨ ਦੀ ਸਫਾਈ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਉਸ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇਣਾ।
• ਇਹ ਸੋਚ ਕੇ ਕਿ ਝੂਠਾ ਰਿਸ਼ਤਾ ਸੱਚਾ ਹੈ। ਲਿੰਕ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਜੋ AI ਪੁਰਾਲੇਖ ਵਿੱਚ "ਵੇਖਦਾ ਹੈ" ਅਸਲੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਨਕਸ਼ੇ ਵਿੱਚ।

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਡੇਟਾ ਪੱਤਰਕਾਰੀ ਵਿੱਚ, AI ਇੱਕ ਖੋਜ ਅਤੇ ਸੂਝ ਵਾਲਾ ਭਾਈਵਾਲ ਹੈ: ਇਹ ਢੇਰ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪੁੱਛਣ ਲਈ ਸਵਾਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਿਧੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬਾਹਰਲੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ AI ਕੋਲ ਨੰਬਰ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਗਲਤੀ ਹੈ; ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਆਡਿਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੂਲ 'ਤੇ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰੋ, ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾ ਕੇ ਹਰੇਕ ਖੋਜ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਜੋੜੋ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪੁਰਾਲੇਖਾਂ ਵਿੱਚ, AI ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਕਸ਼ਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਹਰੇਕ ਲਿੰਕ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਅਸਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਮੌਜੂਦ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਲਓ (ਜਾਂ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹੈ)। ਪਹਿਲਾਂ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ "ਖੋਜ ਸਵਾਲ" ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨਾਲ 10 ਸਵਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ। ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਚੁਣੋ, "ਗਣਨਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ" ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨਾਲ AI ਤੋਂ ਫਾਰਮੂਲਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਖੁਦ ਚਲਾਓ। ਫਿਰ ਉਸੇ ਗਣਨਾ ਲਈ ਸਿੱਧੇ AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਅਤੇ ਦੋ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ; ਅੰਤਰ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਸਬਕ ਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਟੂਲ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਾਲਮਾਂ, ਇਕਾਈਆਂ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਲਿਆ ਸੀ।
• [ ] ਮੈਂ AI ਨੂੰ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ; ਮੈਂ ਵਿਧੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਆਡਿਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹਾਂ.
• [ ] ਮੈਂ ਕੱਚੀ ਕਤਾਰ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾ ਕੇ ਹੱਥੀਂ ਹਰੇਕ ਖੋਜ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।
• [ ] ਮੈਂ ਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚ ਤੁਲਨਾ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਜੋੜਦਾ ਹਾਂ; ਮੈਂ ਨੰਗੇ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ।
• [ ] ਮੈਂ ਅਸਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਆਰਕਾਈਵ ਵਿੱਚ ਹਰ ਰਿਸ਼ਤੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।