我是娜姐 @迪娜学姐 ，一个SCI医学期刊编辑，探索用AI工具提效论文写作和发表。
针对最近全球热议的DeepSeek开源大模型，娜姐昨天分析了关于论文润色、中译英的详细效果测评：
DeepSeek学术写作测评第一弹：论文润色，中译英效果如何？
和AI界三大巨头相比，较短的训练时间，1/20的芯片数量，效果居然能这么好。
尤其是现在Scaling law现在已经到了瓶颈期，deepseek独辟蹊径的训练方法，确实让人眼前一亮，也给这些AI从业者更多信心和启发。不得不服气！
今天娜姐继续分析一下大家呼声很高的数据分析、图表解读，这两个场景下DeepSeek表现如何？
1 数据分析
经常有同学，特别是医生，面临的情况是，想要发文章，也有数据，但是不知道该怎么分析，从哪里下手，才能找到写论文的突破口和角度。AI能不能给我一些好的思路和建议？
之前娜姐测试过ChatGPT o1版本的数据分析效果：
DeepSeek R1推理模型，在数学推理、代码生成和数据分析等领域表现出色。这篇就来详细测评一下。
我上传了一份有1.6万个药物评价的数据集，让DeepSeek R1进行分析，帮我找到一些有意义的数据特征：
数据太大，DeepSeek R1只分析了前1%也就是1000多条，并向我展示了思考过程：
这个自主思考过程看上去还是很不错的：
首先解读我的表格项目有哪些，然后再次确认我的目的---发表高水平论文，然后再帮我分析可能的方向，最后给出了三个选题方向：
之前ChatGPT的测试，4o给出了4个选题建议，和DeepSeek是重合的，而ChatGPT o1则一口气给出了10个相关选题，包括目标、方法和预期结果：
ChatGPT o1的回复：
接下来，针对某一个选题，我想要DeepSeek o1帮我设计实验，开展数据分析：
给出的操作步骤非常详细完整。关于统计学方法的选择、统计数据的获取，我想要DeepSeek给我更详细的指导：
这个指导也还不错，让我的思路瞬间清晰了。
关于图表制作，我也想要它帮我手把手设计：
总体来看，DeepSeek的回复质量比ChatGPT o1稍弱，但是比ChatGPT 4o强。关键是DeepSeek是开源模型，使用便宜方便。
2 图表解读
这也是大家的高频需求。图表我都制作完成了，想让AI帮我分析一下，帮我写论文结果部分的图表分析内容，之前娜姐写过：Claude 3.5，ChatGPT都干的不错：
来看看DeepSeek的图表解读效果如何：
纳入人群特征分析：
各项数据特征解读准确，目的分析非常合理。
继续看其他类型图表的解读：
LC-MS图谱分析：
分析结果解读完全正确，甚至"结论与展望"部分还对接下来要展现的图表进行了准确预判，非常智能。
PCA得分图分析：
DeepSeek R1整个解读思路非常清晰，结果解读准确；
并且更绝的是它记得之前的纳入人群的表格数据，还会在后续分析中引入之前的数据；结论部分除了对图片结果进行总结，还对接下来的通路富集分析进行了预判，非常的智能！
总结一下：
关于数据分析，DeepSeek比ChatGPT 4o强，比o1稍弱。
关于论文图表解读，DeepSeek表现非常好，完全可以胜任！
下一篇，娜姐继续测评学术问答和学术内容写作中，DeepSeek的表现。