ChatGPT助力数据可视化与数据分析效率的提升(二)

8.2.2 优化数据可视化流程

很多时候,测试人员可以将测试结果数据直接输入ChatGPT,它能根据指定的要求自动生成图片、表格、分析结果等。这种自动化的多模态数据分析和可视化能力,不仅节省了时间,还提高了分析的质量。

系统响应时间曲线出现跳变时,ChatGPT通过与网络流量进行关联分析,快速定位流量激增导致的响应超时问题。它会生成系统响应时间和网络流量的组合折线图,清晰地展示两者的关联性,直观地反映出性能问题产生的根本原因。蓝色线表示系统的响应时间,红色线表示网络流量。响应时间和网络流量同时显著增加,为便于发现问题,ChatGPT使用黄色高亮标识出现问题的区域,如图8-4所示。

图8-4 ChatGPT使用黄色高亮标识出现问题的区域

ChatGPT Plus用户可直接向ChatGPT输入整理好的性能测试结果,以及具体需求提示词,ChatGPT就会自动分析性能测试结果并给出结论和建议,如图8-5所示。

图8-5 ChatGPT给出的性能测试分析结果等相关内容

ChatGPT 3.5尽管不支持多模态,但是当用户向其输入数据的时候,会非常努力地给出性能测试分析结果等,如图8-6所示。

图8-6 ChatGPT 3.5给出的性能测试分析结果等相关内容

ChatGPT 3.5不能直接生成折线图,但会"竭尽所能"让用户知道怎样操作可以生成折线图,如图8-7所示。

图8-7 ChatGPT 3.5给出的生成折线图的方法

ChatGPT会根据需要,生成相应的Python代码,如图8-8所示。

图8-8 ChatGPT 3.5给出的用于生成折线图的Python代码

相关推荐
Tianyanxiao8 分钟前
宇树科技更名“股份有限公司”深度解析:机器人企业IPO前奏与资本化路径
人工智能
.生产的驴34 分钟前
SpringCloud 分布式锁Redisson锁的重入性与看门狗机制 高并发 可重入
java·分布式·后端·spring·spring cloud·信息可视化·tomcat
道可云41 分钟前
道可云人工智能每日资讯|北京农业人工智能与机器人研究院揭牌
人工智能·机器人·ar·deepseek
艾醒(AiXing-w)1 小时前
探索大语言模型(LLM):参数量背后的“黄金公式”与Scaling Law的启示
人工智能·语言模型·自然语言处理
极光JIGUANG1 小时前
GPTBots在AI大语言模型应用中敏感数据匿名化探索和实践
人工智能
飞哥数智坊1 小时前
AI生图还在等?混元图像2.0让你“实时”见效果
人工智能
weixin_307779131 小时前
Neo4j 数据可视化与洞察获取:原理、技术与实践指南
信息可视化·架构·数据分析·neo4j·etl
nvvas1 小时前
AI互联网辅助工具
人工智能·chatgpt
蹦蹦跳跳真可爱5891 小时前
Python----目标检测(《SSD: Single Shot MultiBox Detector》论文和SSD的原理与网络结构)
人工智能·python·深度学习·神经网络·目标检测·计算机视觉
love530love2 小时前
Windows 下部署 SUNA 项目:虚拟环境尝试与最终方案
前端·人工智能·windows·后端·docker·rust·开源