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
动物园猫10 小时前
人群密度目标检测数据集:8,000张图像 | 目标检测
人工智能·目标检测·计算机视觉
蓝天星空10 小时前
一款APP打车软件设计参考
人工智能
微石科技10 小时前
慢病居家长期服务方案怎么选?宁波微石科技星梦云康打通居家慢病服务闭环
大数据·人工智能
酉鬼女又兒10 小时前
[特殊字符]零基础入门AI:归纳演绎、假设空间、归纳偏好、NFL、过拟合与欠拟合、模型评估选择、超参数、性能度量、混淆矩阵、P-R曲线和F1
人工智能·windows·python·深度学习·安全·机器学习·矩阵
cooldream200910 小时前
AI 时代,前端工程师的“新学习路线“—— 从“学框架“到“用 AI“
前端·人工智能·学习
艾斯特_11 小时前
Function Calling与工具调用:让模型从回答走向执行
人工智能·python·算法·ai
道影子11 小时前
阴阳引力多维基元:超越二进制的计算革命
人工智能·深度学习·微服务·云原生·架构
zhoupenghui16811 小时前
大模型核心技术ReAct和Agentic RAG讲解
人工智能·ai·大模型·react·rag·动态推理·agentic rag