Рассказали в статье, как в проекте для Английского от Яндекс.Практикум делали дата-дривен анализ отзывов по новой методике с использованием ChatGPT

Как мы делали раньше
1) собираем штук 100 отзывов (на больше времени не хватало)
2) вручную выделяем единицы негатива (обычно по 2-3 в каждом отзыве)
3) смотрим глазками, думаем головой и группируем единицы негатива в какие-то сегменты, например "Продукт", "Возвраты", "Работа поддержки" и тп
4) Делаем сводные таблицы - топ негативов по каждому сегменты, общий топ негативов, и сравнение по распределению негатива по этим сегментам в разных компаниях

Что дает ChatGPT
- сам сегментирует отзывы, очень тщательно, с множеством вариантов категоризации
- сам выделяет единицы негатива, и таким образом ему можно скормить тысячи отзывов
- экономит время с дней работы до минут
- кроме количественного анализа дает качественный (тон оф войс и подобные штуки)

Спасибо Анне Дорменевой за офигенную статью!