现在做数据分析比较厉害的ai是什么

基于提供的知识库内容，我将详细解答如何用AI辅助数据分析。1.AI改变了传统数据分析的入门门槛根据文库内容，过去学习数据分析需要掌握编程语言和专业知识：“曾经，研究者们有个共识——「想用好AI，就得先学数据分析和机器学习，打好基础」。以前确实是这样，我在8、9年前，就「赶鸭子上架」似地让学生们通过MOOC学Python和数据分析方法。”1.现代AI工具使数据分析变得更简单现在有两个主要工具可以帮助完成数据分析：・智谱清言・Open Interpreter正如原文所述：“不少学员了解和尝试使用了智谱清言和Open Interpreter后，被AI的能力震撼了。原来一直被当作「人工智障」的AI，怎么突然变得那么厉害了？他们突然意识到，自己一个文科生，没学过IT和数据分析，竟然也能用这些工具得到不错的分析结果。”1.AI在数据分析中的优势AI在数据分析方面展现出几个明显优势：1.规范的分析流程：“对于初学者来说，现在AI直接做的数据分析甚至比他们自己第一次做的还好。比如说，让AI建一个机器学习模型，不管是预测还是分类，它的规范化流程都比初学者严谨，结果也更可靠。”1.自动化处理：“它会自动进行模型选择，以便与具体的数据相匹配，遇到问题甚至还能自己来根据log检查错误并且改正源代码。”1.减少重复性工作：“数据分析中的重复性劳动，现在可以先交给AI来做，然后咱们人类用户只需要做验证——对结果进行严格检查，避免疏漏。”1.注意事项

在页面左侧，你可以看到检索资料的来源。并且可以点击上面的显示按钮，把所有的原始信息展现出来。Flowith最具特色的一个地方，是它可以进行「可视化」的追问，在画布上你可以明确看到问答之间的序列关系。在上图中，你可以看到它延续着上面的问题进一步追问：详细说说Open Interpreter做数据分析此时Flowith接收到的上下文，不仅包括你的知识库，还包括上一个问题的答案。所以当你提到Open Interpreter的事儿的时候，它自动会把这个问题和前面所问的问题——也就是数据分析——结合，给你一个更为精准的答案。你可能会觉得，现在Flowith只能给你大纲式的回答，简洁但不够详细。但其实不是这样。这首先和我们调用的模型有关，Claude 3.5 Sonnet就是喜欢简洁，另一个重要原因是，我也没有给它更多的详细要求。作为对比，我们现在就对着同样的知识库，以刚才的问题为基础，但在上面加上一些对细节的要求，看看会有什么不同。在Flowith里面，除了序列追问，你还可以在画布上平行地提问。默认情况下，它会继续前面的问题，但如果你把鼠标点击画布的其他部分，它就会默认在那里新开一个问题。这是我新的提示词：如何用AI辅助数据分析？请详细解答，引用原文和所在位置作为支撑这种左右分列的对比可以更为清晰地向我们展现：不同的提示词面对同样的上下文，会有什么样的结果上的区别。可以看到，基础提示词相同的情况下，这次强化后提示词的结果感觉比第一次的可用性更强，因为它更加聚焦在我们实际感兴趣的问题上。尤其是因为我们要求引用原文，所以感觉答案更加聚焦、更加详细。

我们先来尝试一下利用「《玉树芝兰》公众号文章」来回答问题。我这里的设定是使用普通模式（其他模式包括绘图、视频制作、在线检索、提示词优化……）。选择用Claude 3.5 Sonnet作为大模型，然后注意只选择「《玉树芝兰》公众号文章」这一个知识库。我提出的问题为：如何用AI辅助数据分析？这是Flowith给出的答案：根据提供的文章内容，我为您总结关于AI辅助数据分析的几个关键点：1.AI作为帮手而非替代者・不要将AI当作完全替代品，而是将其作为辅助工具・AI可以帮助完成重复性劳动，人类负责验证和检查结果・AI是“初级合作者”需要人类指导和引导1.相较以往的变化・过去需要专门学习Python和数据分析方法・现在可以通过AI工具实现数据分析，门槛大大降低・初学者使用AI做的分析甚至可能比自己第一次做的还要好1.AI数据分析的主要功能・进行数据清洗和预处理・自动选择合适的分析模型・生成可视化结果・自动检查错误并修正代码1.实际应用工具・GPT-4可以帮助建立和评估机器学习模型・Claude等大语言模型可以进行数据分析和可视化・Open Interpreter等工具可以辅助编程和数据处理1.使用建议・对AI结果要进行严格验证・不要完全依赖AI,要保持独立思考・要对AI的能力边界有清晰认识・合理使用AI提高工作效率文章指出，AI带来的变革使得非专业人士也可以进行基础的数据分析工作，但同时也强调了人类在整个过程中的主导作用和判断力的重要性。