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ChatGPT现在实时交互型的数据分析能力非常好用，能节省很多数据处理和图表设计的时间，但是因为ChatGPT默认的代码解释器环境缺乏中文字体，所以图表内的中文是无法正常展示的。 但我发现了一个无人知晓的小秘密，你可以通过自己上传字体文件的方式解决这个问题。 当然，你可以制作一个GPTs，通过在Knowledge中上传字体文件，去标准化地解决这个重复问题（Knowledge可不只是用于RAG的知识库这一作用）。 「数据分析专家」GPTs：

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数据分析神器：ChatGPT 上线 GPT-4 以来最强应用“代码解释器” OpenAI 的语言模型 ChatGPT 最近推出了新功能：代码解释器（Code Interpreter）。这个新功能已经对所有 Plus 订阅用户开放，代码解释器扩展了 ChatGPT 的功能，为用户带来了更好的交互式编程体验和强大的数据可视化功能。有了它之后，即使不是程序员，只需要用自然语言向 ChatGPT 下达指令，也可以完成需要复杂编程技术的任务。 使用代码解释器非常简单，用户只需点击 ChatGPT 平台上的个人资料名，从下拉菜单中进入设置，选择“Beta 功能”，就可以找到代码解释器的选项，然后开启即可。 代码解释器对于经常使用代码和数据的专业人士和爱好者都非常有用，这是一个多功能的工具，可以用于分析数据、创建图表、编辑文件、执行数学运算等等。
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继续玩ChatGPT的代码解释器上瘾了，尝试了一下数据分析功能，卧槽，真的牛皮。 我的AIGC周刊是在竹白上更新的，而竹白的用户订阅数据是可以导出的，我就想看看能不能从里面找到一些比较有用的数据和规律。 下面是具体的分析过程： 导出的文件都是json格式的，刚开始我把订阅用户的邮箱文件发给它，想看一下订阅用户中不同类型的邮箱的比例，显然他完成的很好因为这个json文件里只有邮箱地址。 从结果来看跟预期的差不多Gmail占了40%第二大的就是QQ邮箱占18%。 之后就是比较复杂的挑战了，我把包含所有用户的json文件发了一下，这个json的格式就比较复杂了。 然后我先让它分析了一下订阅用户订阅渠道的数量和比例，微信订阅还是多，大概是邮箱的两倍多一点。还有2%的同学两个渠道都订阅了，可能是怕我跑了。哈哈 最后是比较深入的分析，我让他分析了一下最近一个月订阅用户增长的趋势。 这里有一个比较有意思的事情是，由于不能联网它不知道现在的时间，我让他分析最近一个月的数据，他给了我22年12月的。我补充了现在的日期以后就没问题了。 这里我原本因为会在周一的用户增长比较多，没想到是周三和周四。神奇。 之后我又想看一下最近半年每个月的趋势，这里可能是数据量有点大，它失败重试了好几次才搞定。 这里最后的数据跟我想的差不多，基本上跟AI相关热度的趋势是一样的，三月份最高，然后逐渐降低。最近差不多见底了。
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