数据分析是商业、研究和日常生活中进行数据驱动决策的关键部分。它涉及从数据中提取洞察力和模式，以更深入地理解基本信息。通过引入ChatGPT的新视觉功能，数据分析迈出了重要的一步。ChatGPT Vision允许用户解释图像、方程、图表，从视觉数据中开启了广泛的洞察力提取可能性。

在本文中，我们将探讨ChatGPT Vision在数据分析任务中的5种关键应用方式。

1. SQL表

现在您可以简单地截取数据集的屏幕截图，并要求ChatGPT为您编写SQL查询。

<强>提示：

 我已上载三个表。请编写SQL查询以确定John是否收到了键盘。 

从上图中可以看出，SQL查询运行得很好，我也得到了我的答案（待定）。

  SELECT s.status FROM Customers c JOIN Orders o ON c.customer_id = o.customer_id JOIN Shippings s ON o.order_id = s.shipping_id WHERE c.first_name = 'John' AND o.item ='键盘';  

结果：

ChatGPT Vision功能使非技术经理能够在多个关系表和复杂问题上运行查询。

2.图表分析

使用ChatGPT Vision进行图表分析是了解每个图形告诉您什么的最佳方法。

在我们的案例中，我们提供了来自《COVID19期间数字学习的演变》笔记本的多个数据分析图的图像，并要求ChatGPT为我们撰写详细报告。

提示：

作为数据科学家，创建适当的数据分析报告通常需要一整天。但是，使用ChatGPT，我们能够在一分钟内生成报告。它能够识别到我在初始分析中忽略的隐藏模式。再次证明ChatGPT Vision是一个有价值且可靠的助手。

3.仪表板

接下来，我们将提供一个更复杂的超级商店仪表板的图像，以帮助理解每个组件及其含义。

提示：

 请详细解释每个仪表板部分吗？ 

ChatGPT通过简单的提示提供了仪表板的详细解释，做得很好。此外，它还解释了仪表板上的数字和图表，如KPI、趋势和区域比较。

4.评估

我经常在评估结果和理解它们方面遇到困难。例如，当我尝试使用在俄罗斯的酒精饮品促销数据集来确定适用于KMeans算法的最佳簇数时。所以，我将提供一个弯肘图给ChatGPT Vision，并请它为我选一个数字。

提示：

我已经上传了弯肘图，以找出适用于KMeans算法的最佳簇数。请为我挑选一个数字。

你还可以使用这个新功能来更好地理解机器学习的结果。例如，要理解移动价格分类模型的分类报告。

提示：

我已经上传了移动价格分类的分类报告。你能解释一下结果吗？

使用这些结果，我可以很容易地向我的非技术经理和利益相关者解释我们的初步结果。这简化了我的工作。

5. 方程

ChatGPT Vision的最佳应用是用它来理解研究论文、网站、视频和博客中的各种数学方程。你只需截取方程的截图，然后让ChatGPt用简单的语言为你解释。就像我们让它解释奇异值分解的方程。

提示：

你能用上传的方程图像解释奇异值分解吗？

在另一个例子中，我们将请ChatGPT将Fine-Tuning Language Models from Human Preferences研究论文中的奖励函数转换为Latex。

提示：

你能将奖励函数方程转换为Latex吗？

如你所见，生成的Latex代码完美运行。

来自Codecogs的截图

最后的思考

通过其视觉解释能力，ChatGPT已成为数据科学家、分析师、研究人员乃至非技术专业人士在处理数据时的宝贵助手。它消除了手动分析的必要性，加快了从数据到洞察的过程。随着能力的不断提升，ChatGPT Vision必将彻底改变我们处理和理解数据的方式。

****[Abid Ali Awan](https://www.polywork.com/kingabzpro)**** (@1abidaliawan)是一位持有认证的数据科学家专业人士，热衷于构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作，并撰写有关机器学习和数据科学技术的技术博客。Abid拥有技术管理学硕士学位和电信工程学学士学位。他的愿景是利用图神经网络为患有精神疾病的学生构建AI产品。