本文详细介绍了 OpenAI 的 GPT-4 代码解释器在数据分析和可视化方面的应用。文章首先介绍了 OpenAI 在 2023 年 3 月份的博客 ChatGPT plugins 中介绍的插件功能，特别是代码解释器（code interpreter）的功能。代码解释器可以让我们上传文件，用自然语言描述具体需求，然后由 ChatGPT 自行编写 Python 代码并在沙箱环境中执行，还可以下载结果文件。
这种功能为数据分析和可视化提供了极大的便利，使得我们可以通过自然语言描述需求，让 AI 为我们完成复杂的数据处理和分析任务。
文章接着通过三个实例展示了代码解释器在数据分析和可视化方面的应用:
第一个实例是 Airbnb 租金价格分析，作者使用了纽约在 2019 年的租房数据集，让 GPT-4 清洗数据，去掉不合理值，然后绘制一个价格分布图。这个过程展示了 GPT-4 在数据清洗和可视化方面的能力，通过自然语言描述需求，GPT-4 能够自动编写 Python 代码进行数据清洗和绘图，大大简化了数据分析的过程。
接着，作者让 GPT-4 分析了不同因素对价格的影响，包括房源类型、地理位置、可用性、评论数量和最少入住晚数等。这个过程展示了 GPT-4 在数据分析方面的能力，通过自然语言描述需求，GPT-4 能够自动编写 Python 代码进行复杂的数据分析，提供了对数据的深入理解。
第二个实例是抖音用户分析，作者使用了一个较大的抖音用户数据集，让 GPT-4 分析了用户观看习惯和视频播放情况。分析结果显示，用户在晚上和午夜的时候观看视频较多，大部分用户观看视频的频次在 30 次以下，但也有一些用户观看视频的频次非常高，超过 200 次。这个过程展示了 GPT-4 在处理大数据和进行复杂数据分析方面的能力，通过自然语言描述需求，GPT-4 能够自动编写 Python 代码进行大数据处理和分析，提供了对用户行为的深入理解。
第三个实例是数据分析师招聘分析，作者使用了一个公开的 2022 年数据分析岗位招聘数据，让 GPT-4 分析了数据分析师的市场需求情况，包括技能需求和影响薪水的因素。这个过程展示了 GPT-4 在处理实际问题和进行复杂数据分析方面的能力，通过自然语言描述需求，GPT-4 能够自动编写 Python 代码进行数据处理和分析，提供了对市场需求的深入理解。
文章最后提到了在使用代码解释器时可能遇到的问题，包括中文字体缺失导致乱码和会话持续性问题，并给出了相应的解决方法。这部分内容提醒了我们在使用 GPT-4 代码解释器时需要注意的问题，以及如何解决这些问题，为我们使用 GPT-4 提供了实用的指导。
总的来说，本文详细介绍了 GPT-4 代码解释器在数据分析和可视化方面的应用，展示了其强大的功能和潜力。无论是数据清洗、数据分析还是数据可视化，GPT-4 都能通过自然语言描述需求，自动编写 Python 代码进行处理，大大简化了数据分析的过程。
同时，文章也提醒了我们在使用 GPT-4 时需要注意的问题，以及如何解决这些问题，为我们使用 GPT-4 提供了实用的指导。
全文：
https://selfboot.cn/2023/07/10/gpt4_code_interpreter_data/