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ChatGPT、Claude的数据分析能力已经到了何种水平？

发布日期：2024-07-01 08:59:11 浏览次数： 2815 来源：大鱼的数据人生

听说最近大模型的数据分析能力大幅提升，作为一名曾经的数据分析师，还是比较感兴趣。下面是针对ChatGPT 4o、Claude 3.5 Sonnet做的一个简单测试，效果如何大家自己品评。

1、数据录入

（1）Claude 3.5

Claude 3.5可以直接导入数据，并且有一个专门的Artifacts交互窗口来展示数据，如下所示：

（2）ChatGPT 4o

ChatGPT 4o调用python来导入表格数据，如下所示：

表格放大后可以弹出一个专门的交互窗口，如下所示：

在这个专门的操作窗口可以选择特定的区域提问，比如问选定列的平均值多少，这个非常便利，如下所示：

2、数据概貌

（1）Claude 3.5

针对上面导入的数据，Claude 3.5给出了对这些数据的几点观察，挺不错，如下所示：

Claude 3.5基于Artifacts交互窗口给出了概貌，如下所示：

（2）ChatGPT 4o

ChatGPT 4o调用python给出了以上数据的一些基本统计值，常规操作，如下所示。

3、数据清洗

（1）Claude 3.5

基于以上数据，Claude 3.5给出了贴心的清洗转化建议，不错，如下所示：

清洗转化后的数据的确清晰很多，如下所示：

（2）ChatGPT 4o

相对于Claude 3.5，ChatGPT 4o的表现差强人意，如下所示：

4、数据分析

（1）Claude 3.5

让Claude 3.5基于以上数据表格给出一个数据分析报告，比较惊艳，结果如下所示：

数据分析报告的图表是单独在Artifacts窗口展现的，直接可以交互，非常好，如下所示：

1.用户增长数据分析：

2.月度新增用户和流失用户对比：

3.用户增长率和流失率趋势：

4.活跃用户比率趋势：

5.日均流量趋势：

（2）ChatGPT 4o

ChatGPT 4o基于以上表格数据给出的数据分析报告，比较呆板，相比Claude 3.5有明显的差距，如下所示：

5、图表解析

（1）Claude 3.5

Claude 3.5还提供了一个强大的功能，就是解析图表。针对输入的一张带有图表的图片，Claude 3.5可以智能的将图表中的数据读成JSON格式。

案例一：各月新增离网用户发展对比

基于JSON数据，可以要求重新画出交互的漂亮图表和相关分析，强大，如下所示：

这个功能在很多场景非常有用，比如我看到某个图表很有用，希望将其中的数据嵌入自己的报告，这个时候就可以利用这个功能，下面示例了2个案例：

案例二：企业信息化程度

案例三：2012-2018上半年中国网络游戏用户规模及占比情况

（2）ChatGPT 4o

ChatGPT 4o现在也具备了该能力，但距离Claude 3.5有差距，比如针对案例一，其识别出的数据明显不准确，200602的离网用户数被识别为了52000，但肉眼可见的数据应该在70000以上。

针对案例二，把国家“埃及”识别成了“坦桑尼亚”。

简单的测试结束。应该来讲，两个大模型都表现出了一定的分析潜力，特别是Claude 3.5 Sonnet，已经有初级数据分析师的味道了，特别是Artifacts协作空间很好，可以直接展示动态图表，图表解析功能的实用性也很高。而ChatGPT 4o报错太多，表现差强人意

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