使用 AI 来分析数据时，附件大小通常是有限制的。
对于代码解释器（一种 GPT-4 模式），您可以将文件上传到 AI，它可用于执行程序、运行数据分析等，但使用时需要充分了解统计数据和数据以检查其工作。
在 ChatGPT 助力的数据分析中，文中所提到的个性化分析示例使用的均是假数据。在实际业务中处理大量数据时，除了长类型字段有限制外，还需指定允许查询或解析的字段告诉 ChatGPT，结果数据要进一步校验是否符合要求，超长数据可以截取关键字段的内容丢给 GPT 总结分析。
需要注意的是，不同的 AI 工具和应用场景可能会有不同的附件大小限制和数据处理要求。
对于数据（以及您对代码的任何奇思妙想）：代码解释器对于文档：Claude 2用于大型文档或同时处理多个文档，Bing侧边栏用于较小的文档和网页（侧边栏，Edge浏览器的一部分可以“查看”浏览器中的内容，让Bing处理该信息，尽管上下文窗口的大小有限）[我上周写了关于代码解释器的文章](https://www.oneusefulthing.org/p/what-ai-can-do-with-a-toolbox-getting)。它是一种GPT-4模式，允许您将文件上传到AI，允许AI编写和运行代码，并允许您下载AI提供的结果。它可用于执行程序、运行数据分析（尽管您需要充分了解统计数据和数据才能检查其工作），并创建各种文件、[网页](https://twitter.com/prkeshari/status/1678155933606637568?s=20)甚至[游戏](https://twitter.com/icreatelife/status/1678184683702566922?s=20)。尽管自它发布以来，关于未经培训的人使用它进行分析的风险有很多争论，但许多测试代码解释器的专家都留下了深刻的印象，[以至于一篇论文表明，它需要改变我们培训数据科学家的方式。](https://twitter.com/emollick/status/1678615507128164354?s=20)如果您想了解更多关于如何使用它的详细信息，请访问我之前的帖子。我还制作了一个初始提示，以设置代码解释器以创建有用的数据可视化。它给出了一些良好图表设计的基本原则，也提醒它可以输出许多种类的文件。你可以[在这里](https://t.co/m4yAdKROiJ)找到。
注：个性化分析中上传的数据均是假数据，包括下面所有示例：游戏A流水数据、游戏产品数据、页面事件统计和用户行为数据，仅供测试。单维度数据多维度数据-折线图多维度数据-柱状图有时AI会误将数据项作为维度分析，解决方式在下一个示例可以输入提示告诉它用哪个字段作为维度，也可以描述其他数据信息，使分析更为准确[heading2]总结和展望[content]ChatGPT作为一款强大的人工智能工具，在数据分析领域具有广泛的应用前景。本文所介绍的案例与使用技巧，可以看到ChatGPT在提高数据分析效率、降低技能门槛以及支持决策过程等方面的显著优势。不过本案例分析结果可能过于简单，真正接入业务也可定制多种分析模板，让GPT按相关模板格式返回，增加分析多样性。在实际业务中通常是需要处理大量数据，除了文中提到长类型字段的限制，还要指定允许查询或解析的字段告诉ChatGPT，结果数据要进一步校验是否符合要求，超长数据可以截取关键字段的内容丢给GPT总结分析。做到前后两次校验，更为可控。我们仍需结合实际需求和场景，审慎评估其适用性。随着人工智能技术的不断进步，我们有理由相信，ChatGPT及其他类似工具将为数据分析带来更多创新和突破，助力各行各业实现更高效、更智能的决策。