ChatGPT可以进行自动化的多模态数据分析与可视化。通过解析测试结果中的复杂曲线图，直接生成更加直观的可视化内容，辅助测试人员更好地定位、分析性能问题。
例如，给出一段时间内的系统响应时间折线图，ChatGPT可以立即画出系统响应时间的箱线图、分布柱状图等，计算出平均响应时间、中位数、四分位数范围等统计数据。测试人员就能清楚地看到系统响应时间的整体分布情况和变化趋势。
对于异常的性能指标曲线，ChatGPT可以与其他维度指标进行关联分析，找到性能问题产生的根本原因，并生成如散点图等可直观显示其根本原因的图表，如批量查询导致数据库响应超时等根本原因。
借助ChatGPT自动化的多模态数据分析与可视化能力，测试人员可以跳过手动绘制图表的烦琐步骤，直接获得清晰的性能分析结果。这极大地提高了测试效率，也使复杂的性能分析工作变得简单直观。举个例子，系统整体响应时间曲线在某时刻出现跳变，ChatGPT通过与网络流量关联分析，发现此时流量激增导致响应超时。它会立即生成响应时间和网络流量的组合折线图，其中会清楚地显示两者的高度相关性，直观地反映问题产生的根本原因。由此可见，ChatGPT自动化的多模态数据分析与可视化能力，使复杂的性能问题分析变得高效简单。
8.2.1 ChatGPT在数据可视化中的作用
ChatGPT能够处理和解读大量的测试数据，并协助将这些数据转化为直观的图表或图形。例如，针对性能测试结果中的复杂曲线图，ChatGPT不仅能够快速分析出关键性能指标，还能自动生成折线图、柱状图等。ChatGPT可以通过解析测试结果中的复杂曲线图，直接生成更加直观的可视化结果，辅助测试人员更好地定位、分析性能问题。
例如，给出一段时间内的系统响应时间结果数据，ChatGPT可以立即画出系统响应时间的箱线图、分布柱状图等，计算出平均响应时间、中位数等，如图8-1和图8-2所示。测试人员可清楚地看到系统响应时间的整体分布情况和变化趋势。
图8-1 系统响应时间的箱线图
系统响应时间的箱线图为我们展示了系统响应时间数据的整体分布情况，包括中位数、四分位数范围（即箱体），以及可能的离群点（异常值）。该箱线图能够直观地反映出系统响应时间的中心趋势、离散程度以及异常情况。
图8-2 系统响应时间的分布柱状图
系统响应时间的分布的柱状图对系统响应时间的频率分布进行了可视化，揭示了大多数系统响应时间聚集的区间，便于掌握系统的常规性能表现。
对于异常的性能指标曲线，ChatGPT可以与其他维度指标进行关联分析，找到性能问题产生的根本原因，并生成如散点图等可直观显示其根本原因的图表，如图8-3所示就是批量查询导致数据库响应超时。
图8-3 响应时间与数据库超时的散点图
从以上响应时间与数据库超时的散点图，可见在大量查询导致数据库响应超时的情况下，系统响应时间的变化。红色散点表示超时事件，清晰地指出了性能问题发生的时间点，有助于定位性能瓶颈问题和分析性能瓶颈问题产生的根本原因。