ChatGPT-4 已经发布，这对数据分析意味着什么？
作为一款前沿的大语言模型，GPT-4 已经在数据分析领域掀起了一场变革。凭借更强的推理能力，它迅速成为金融、教育、医疗等众多行业青睐的工具。技术表现如此亮眼，以至于很多人开始思考：它是否能真正用于数据分析？本文将围绕 GPT-4 在 数据分析 场景下的核心特性展开，讨论它与 ChatGPT Data Analysis 等工具相比的差异。同时，我们也会聊聊 GPT-4 的发布对未来数据分析方向意味着什么。
GPT-4：新一代人工智能模型
GPT-4 是 OpenAI 推出的最新一代大语言模型。相较前代 GPT-3，它在推理能力上有了显著提升，表现更加出众。GPT-4 的水平已经可以“申请斯坦福大学”，在 BAR、LSAT、GRE、AP 等标准化考试中的成绩也远超以往模型。
多模态输入
GPT-4 相比前代最重要的升级之一，是可以同时接受文本和图像输入。这一能力堪称“游戏规则改变者”：它能够基于图片生成描述和分析，使其在真实业务场景中更加灵活、有用。对于数据分析而言，这意味着企业可以更高效地利用和分析视觉数据。
协同写作
得益于更强的推理能力，GPT-4 在创意写作方面表现尤为突出，比如歌词创作、剧本撰写等。更进一步，它还可以学习你的写作风格，与人进行多轮迭代，共同产出高质量内容。25,000 词级别的上下文容量，也让它可以在单个对话中处理完整文档。对于需要快速产出高质量文本内容的业务团队来说，这一点价值巨大。
学术表现
在学术表现方面，GPT-4 同样令人惊叹。在统一律师资格考试（uniform bar exam）中，GPT-4 的成绩达到了第 90 百分位，而类似能力的 ChatGPT 仅处于第 10 百分位。在生物奥林匹克竞赛中，GPT-4 的成绩更是达到了第 99 百分位，而 ChatGPT 只有第 31 百分位。对于需要高效、准确分析学术资料的机构和团队而言，这将非常有用。
安全性与对齐
OpenAI 在 GPT-4 上投入了更多精力以提升其安全性与“价值观对齐”程度。与 GPT-3.5 相比，GPT-4 对违规内容请求的响应概率降低了 82%，产出事实性回答的概率提升了 40%。对那些需要处理敏感数据的企业来说，这可以明显降低生成不当内容的风险。
是否应该从 ChatGPT-3.5 升级到 ChatGPT-4？
如果你目前还在使用 ChatGPT-3.5，很自然会问：是否值得升级到 ChatGPT-4？答案取决于你的具体需求和使用场景。
如果你需要更强的推理能力、支持多模态输入以及更智能的协同写作功能，那么升级到 ChatGPT-4 基本是毫不犹豫的选择。
尤其是当你身处 教育、创意写作或科研等领域时，GPT-4 的学术能力会让它成为极具价值的工具。
但如果你当前的工作负载并不依赖这些高级能力，那么继续使用 ChatGPT-3.5 也许是更具性价比的选择。最终是否升级，仍需根据你的需求和预算综合权衡。
在数据分析领域的应用场景
得益于强大的能力，GPT-4 在包括数据分析在内的多个行业中都能发挥重要作用。以下是一些典型应用场景：
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自然语言处理（NLP）：GPT-4 的推理能力使其非常适合用于机器翻译、文本分类、文本生成等 NLP 任务。
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情感分析：GPT-4 能够对文本数据进行情绪/情感判断，适用于客户反馈分析、社交媒体舆情监测等场景。
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预测分析：基于历史数据，GPT-4 可以生成相对合理的预测结果，用于客户行为预测、销售预测、风控分析等。
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多模态分析：GPT-4 同时支持文本和图像输入，可用于对图像与文本混合数据进行分析，比如图像描述生成、视觉问答等。
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协同写作：通过学习你的写作风格并与之迭代，GPT-4 能帮助自动生成报告、分析摘要等文档。
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科研与教育：凭借出色的学术能力，GPT-4 能高效完成论文总结、备考复习（如 LSAT、GRE）等任务。
探索由 AI 驱动的 RATH Copilot 数据分析
面对庞杂的数据和笨重的 BI 工具，数据分析往往变成一场噩梦。但有了 RATH，你可以告别混乱，拥抱轻松高效的数据分析体验。
RATH (opens in a new tab) 将 ChatGPT 集成进数据分析工作流，充当你 7×24 小时在线的“个人数据分析师”，显著简化流程并提升效率。无需繁琐操作，即可获得即时洞察和精美可视化结果。
零代码获取即时洞察
整个流程极其简单：
- 将你的数据源连接到 RATH
- 用自然语言提出任何问题
- 数秒之内，你就能获得数据洞察和可视化图表
全程以自然语言交互，无需一行代码。可以看看这个演示：仅通过与 RATH 对话，就完成了对历史上比特币价格与黄金价格关系的探索分析：
你可以看到，RATH 如何轻松从多个数据源抽取数据，并通过自然语言帮助你探索和理解这些数据。
大幅提升团队生产力
从此跟繁琐的数据处理说再见。
很多小团队没有专职数据分析师，也不具备复杂 SQL 或数据工程能力，常常被数据处理环节拖慢节奏。RATH 正是为这种场景而生。
借助 RATH，小团队可以用日常自然语言轻松完成数据处理。任何成员都能直接向 RATH 提问，快速获得有价值的洞察与可视化结果，让团队把精力真正放在“用好数据”而不是“搞定数据”上。
无缝融入现有工作流
RATH 支持多种主流数据源，对你已有的工作流几乎没有干扰。你可以将下列主流数据库解决方案无缝连接到 RATH：
我们即将上线对 AirTable Integration 的支持。届时，你可以直接用自然语言可视化你的 AirTable 数据：只需把 RATH 连接到 AirTable，剩下的就交给它：
有兴趣？有灵感？只需一个 Prompt，就能解锁你数据中的洞察：由 ChatGPT 加持的 RATH 目前已开放 Beta，欢迎立即体验！
总结
GPT-4 作为一款里程碑式的大语言模型，进一步抬高了人工智能的能力上限。更强的推理能力、多模态输入、协同写作以及突出的学术表现，让它在众多行业中都具备极高的应用价值。随着 OpenAI 持续改进 GPT-4 的安全性与对齐程度，未来还会涌现出更多创新用例。数据分析只是将从中获益的众多领域之一。可以预见，未来几年人工智能还会持续带来更多突破。
常见问题 FAQ
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我可以用 ChatGPT 来做数据分析吗？
回答：ChatGPT 主要是面向文本 Prompt 生成类人回答的语言模型。它可以对数据给出一定层面的理解和启发，但并不是专门为数据分析设计的工具，在效率和专业度上不一定是最佳选择。 -
ChatGPT 会取代数据分析师吗？
回答：ChatGPT 并不是用来取代数据分析师的。它可以生成一定的分析思路和报告文本，但无法替代具备领域经验和业务理解的人类分析师，后者在数据解读、情境分析和决策建议上仍然不可或缺。 -
ChatGPT 使用了哪些数据？
回答：ChatGPT 是在多种文本数据上训练出来的语言模型，包括新闻报道、书籍以及各种在线内容等。它利用这些数据来学习语言模式，并据此对用户输入生成回答。 -
ChatGPT 会给每个人同样的答案吗？
回答：ChatGPT 的回答是基于具体输入生成的。对于类似的 Prompt，可能会给出相似的内容，但不会对所有人生成完全相同的回答，结果会随输入内容、上下文等因素而变化。 -
在学校或大学使用 ChatGPT 会被发现吗？
回答：ChatGPT 本身是合法并广泛可用的工具，但关键在于使用方式是否符合学术诚信和相关规定。如果在作业、考试等场景中不当使用，可能会带来学术和伦理层面的风险与后果。 -
ChatGPT 会威胁到 Google 吗？
回答：ChatGPT 和 Google 的定位不同，并非直接竞争关系。ChatGPT 擅长针对文本 Prompt 生成回答，而 Google 提供的是包括搜索引擎、邮箱、云存储等在内的一整套服务，两者更多是互补而非替代关系。