最近，ChatGPT對GPT Plus用戶開放了Code Interpreter功能，這次看起來并沒有掀起很多討論，可能是Code Interpreter這個名字起的太差了。
簡單的說，這個功能就是一個在ChatGPT上的代碼運行器，讓ChatGPT可以運行Python/ target=_blank class=infotextkey>Python代碼完成任務，考慮到ChatGPT已經具有了很強的編程能力，這實際上大大擴展了ta的能力。再加上這個功能支持文件上傳，威力就更大了。
Code Interpreter測試中，根據當時的用戶反饋，雖然這個功能有很多用處，但是最厲害的還是用來進行數據分析，可以說是數據分析師的噩夢。
那么，我們就來試試用它分析一下TechVerse公眾號的后臺數據吧！
數據源：
從微信公眾號后臺，我下載了2個Excel文件，分別是最近30天文章的列表和閱讀量數據，以及最近30天的粉絲數據。
把第一個數據:文章數據扔給Code Interpreter
讓他分析一下，從這個表格中可以得到什么信息，這是它給我的答案
下面，著重分析一下，發(fā)布時間（星期和小時）對文章閱讀量的影響：
Code Interpreter自動將時間轉化成了星期，并且做了分析，可以看到，周日的平均閱讀量最高，但是最后的總結回答，并不正確。
再看看小時的分布
同樣的，實際上是晚上9點的閱讀量最高，但是它的回答并不準確，雖然早上9點和10點和17點都是閱讀量比較高的發(fā)布時間。
最后上點難度，讓他分析一下標題文字和閱讀量的關系？
這次它慫了，它說這里有一個python的庫它沒有安裝，但是它給到了我在本地運行的代碼。。
讓它預測一下未來6個月的粉絲增長，并且把圖畫出來。
系統選擇了一個非常復雜的模型（我以為就用擬合就行）然后開始了一次又一次的嘗試，最后。。
這個高級的算法告訴我。。未來6個月粉絲基本漲不了。。
這個結果我不接受！
再問一個兩個文檔結合起來的問題，讓他分析一下那篇文章對漲粉幫助最大。顯然程序理解了問題并且給出了答案，雖然，列出的3個是同一篇文章。。
但是Code Interpreter的能力，我感受到了。
也許今天代碼的結果還有些問題，但是考慮到ChatGPT進化的能力，相信不久的將來，這會是另一個令人驚呼的工具呢！
