作为数据分析师，我一直在使用ChatGPT Vision

在ChatGPT Vision发布之后，作为一名数据分析师，我一直在以不同的方式使用它，我发现它在处理某些任务时非常有用。

ChatGPT Vision帮助我从仪表板和可视化中快速获取见解，理解我不熟悉的图表，在我的Jupyter Notebook中生成漂亮的公式等。

以下是作为数据分析师如何充分利用ChatGPT Vision的方法。如果你想了解更多关于数据分析的相关内容，可以阅读以下这些文章：
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在Notebook中将数学公式转换为LaTeX代码

如果你使用Jupyter Notebooks或任何其他编辑器阅读其他人的Notebooks，你可能已经注意到单元格中显示的那些花哨的数学公式。

这里有一个例子。

你想知道它们是如何制作的吗？很简单，使用LaTeX。

LaTeX用于排版文档，并使科学文档中的所有公式成为可能。在过去，我们必须学习LaTeX命令才能在Notebook中创建数学公式，但是现在有了ChatGPT，这就像截图一样简单，只需要求ChatGPT为我们编写LaTeX代码。

下面是我将上面的图像转换成LaTeX代码的方法。

获得代码后，我将其复制并粘贴到Jupyter Notebooks中的一个Markdown单元格中。然后在代码的末尾和开头加上$。

$\ hat{Y} = \hat{\beta}_0 + \sum_{j= 1 }^{p} X_j \hat{\beta}_j$

运行Markdown单元格后，你应该能看到数学符号。

之前的数学公式是我截屏的，但有时我们无法在网上找到所需的数学符号。在这种情况下，你可以在纸上或白板上写一个数学符号/公式，拍张照片，然后把它交给ChatGPT。

这里有一个例子。

这是我得到的代码，以及它在我的Notebook上的样子。

\sigma²= \frac{\sum (y_i – y(x_i))²}{n-k-1}

数据分析师和科学家不再需要成为LaTeX专家来制作好看的Notebook。

从仪表板和可视化中快速获取见解

有时我们必须分析仪表板或可视化，但没有太多时间去做。现在我们可以与ChatGPT分享可视化，并要求它从中获得一些见解。

例如，我把下面的仪表板图像提供给了ChatGPT，它很快就分享了一些见解。

我发现第1、3、4、5、6和8点正确地代表了仪表板上的内容，但第2点不太准确。总的来说，ChatGPT得出了有用的见解。

现在，上面的仪表板有基本的图表，但是如果我们需要阅读一份我们不熟悉的可视化报告呢？ChatGPT Vision也可以帮助解决这个问题。

理解不熟悉的可视化

绘制数据有不同的方法，但要理解每一个图表并不容易。例如，我不擅长阅读热力图。我曾学习过它们的工作原理，甚至在过去绘制过几个，但我很少使用它们，以至于我很难在报告中理解它们。

前几天我读了一篇关于《马里奥赛车》角色的数据科学分析报告，我发现了三张热力图。正如你所料，我很难理解它们，尤其是其中一个行中有很多零的热力图。

我做了什么？我在ChatGPT上分享了这个可视化图，并要求得到解释。

以下是ChatGPT的回答。

现在我知道Standard Kart和Standard是上面两个热力图的基线。

如果你有一个仪表板，但你不理解某个特定的可视化，你不需要隔离出那个可视化，而是共享所有内容，并要求它分析特定区域。

在下面的仪表板中，我很难理解为什么“累计收入”中的条形图的起点不同（$2M）。

多亏了ChatGPT，我很快意识到图表中的条形图显示了收入的总和。例如，“Upsell Revenue”条形图的高度代表了“Previous Revenue”+“New Revenue”+“Upsell Revenue”的总和，而最终的总累积收入是之前所有类别的总和减去损失的收入。

就是这样！这就是迄今为止我作为数据分析师使用ChatGPT Vision的方式。如果你有我在本文中未包含的用例，请在评论部分分享它。

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原文作者：The PyCoach
翻译作者：文玲
美工编辑：过儿
校对审稿：Chuang
原文链接：https://artificialcorner.com/ive-been-using-chatgpt-Vision-as-a-data-analyst-here-are-some-practical-use-cases-3c76cefae596