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。
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：ChatGPT 4o调用python来导入表格数据，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：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：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。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：相对于Claude 3.5，ChatGPT 4o的表现差强人意，如下所示：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：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：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。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：案例三：2012-2018上半年中国网络游戏用户规模及占比情况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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