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误判
好几天之前，我就在 ChatGPT 选单里看到了 Code Interpreter。它正在灰度测试中 —— 先给一部分用户试用，如果反响不错并做了一定改进，就能推广给更多用户。
可惜当时我没能正确理解它的含义，犯了一个大错误 —— 望文生义。我以为 Code Interpreter 是指「代码解释器」，也就是给代码添加注释进行讲解的。可那不是 ChatGPT 早就有了的功能吗？干嘛还专门弄个新的模式出来呢？
后来经朋友提醒我才发现，Code Interpreter 的功能不是「解释代码」，而是执行代码。在这个模式下，你可以上传文件作为输入，让 Code Interpreter 编写代码对输入文件做处理，并且在自带的虚拟环境中执行。根据代码内容的不同，它可以利用文本、数字、图形、表格等方式给你展示结果，甚至还可以给你一个下载链接，把你指定的输出以文件形式下载回本地。
当我意识到这一点时，真可以用「惊讶」和「懊恼」来形容。我迫不及待尝试后，赶紧写作本文，告诉你这个功能。以免你跟我一样望文生义，重蹈覆辙。
下面我用一个实际的例子给你演示。
实例
首先我们需要一个演示数据集。这里我选择了一个名为 loans.csv 的贷款安全数据集。它是一张表格，属于简单结构数据，其中包含若干行，每一行代表一条贷款记录；而每列则代表某一相关属性特征，例如贷款等级，房屋拥有情况，贷款时长等信息。
最后一列 safe_loans 代表贷款成功或失败，也即这次放款是否安全。其中 -1 代表不安全。1 代表贷款安全回收。
首先我们需要将数据集上传到 Code Interpreter 中。上传按钮很不显眼，在输入框的旁边。
上传后，Code Interpreter 会自动进行分析，并为每列数据提供解释。
我点击了 "show work" 来看看究竟 Code Interpreter 是如何分析出上述结果的。
原来，Code Interpreter 直接编写了 Python 代码，读取了上传后的 loans.csv 文件，然后执行 head () 命令，打印出来前 5 行，根据列名称和具体显示的数据综合分析信息，然后做了回答。
提示
数据已经准备好，我们现在可以开始输入提示语了。我觉得使用英文与 Code Interpreter 对话很别扭，因此我提出：
请用中文翻译上面的内容，并且对于专业术语加以简单明了的解释。谢谢
你可能会纳闷儿，老师你干嘛要这么客气呢？不就是个机器……🤫，别瞎说。礼多人不怪，AI 也一样。你跟它客气，它回答起来也会比较认真。在《人工智能这么强，我直接把工作都交给它可以吗？》一文中，我给你解释过具体的证据。
闲言少叙，这是 Code Interpreter 返回的结果。
你看，用中文回答是不是感觉好多了？对比一下你就会发现，这里的「可循环信贷利用率」等专业术语，都已有具体解释了。Code Interpreter 还在最后提出「告诉我您希望对这些数据进行哪种分析或任务」。
此时，你可以要求 Code Interpreter 做一些简单分析，并要求绘制图表（如分布图）。但对于我而言，这样的机械操作实在太无趣了 —— 每个步骤都需要我来提示，那我还要你这 AI 干啥？
计划
因此，我的下一个提示语，是这样的：
能否根据目前的数据集，思考它可以做哪些分析？请一步步思考，并且给我你有信心的答案。谢谢
注意这一段提示语中的两个技巧，你可以尝试吸收：「一步步思考」是尝试启动大语言模型的思维链；「有信心的答案」是指设定阈值，避免 ChatGPT 天马行空随意乱答。
这是 Code Interpreter 的反馈结果。
Code Interpreter 列出了可能的分析类型。
第一步是描述性分析，比如基本数量分布等。
第二步是相关性分析，总结其他变量间的相关性。
第三步是建立预测模型，其中提到了决策树，随机森林和逻辑回归等方法。也提到必须将之分为训练及测试数据集，且要「使用测试级来评估模型性能」。这种意识非常棒，已经超出了机器学习常见入门水平。
第四步就有点儿莫名奇妙了，虽然 Code Interpreter 提出使用支持向量机 (SVM)、朴素贝叶斯等几个新模型，但要做的事情和第三步是重复的。
好在，我们使用 AI 作为助手，而不是枪手。我们大可以将第四种分析类型省略，只让Code Interpreter将前三个步骤做一下。这里为了方便展示，我让 AI 一次只做一个步骤。下面是执行各个步骤的效果。
结果
第一步，描述性分析。Code Interpreter 给出了这个数据集的一些基本统计信息。包括记录数量、最常见的贷款等级、平均被雇佣不足一年人员数量、平均雇佣年限、平均债务收入、最常见贷款期限数量等。
第二步，相关性分析。Code Interpreter 识别出属于不同变量之间的正负相关关系。例如，短期雇佣与雇佣年限是相反的概念，因此 short_emp和 emp_length_num 之间存在负相关性；债务收入比高的贷款申请者往往会使用循环信贷，因此 dti 和 revol_util 之间存在正相关性；而 safe_loans 和一些其他变量之间存在负相关性，这意味着对那些高债务收入比的人贷款，可能不太安全。
Code Interpreter还不忘提醒咱们，这些相关性不意味着因果关系，尚需要考虑更多变量的交互和非线性关系。如果是我的学生回答此题，仅仅最后这一句，就会让我非常欣慰。
第三步，构建预测模型。
Code Interpreter 中规中矩地进行了数据预处理。
我看了一下具体执行的代码：
之后是模型的训练和性能测试环节。
点开 show work，对应的代码是这样：
之后，Code Interpreter 自动进行了结果的汇总输出与阐释。
该模型在测试数据集上的准确率为61.7%。虽然不高，但Code Interpreter指出相对于随机预测的准确率50%，还是要好一些。有意思的是，它还自动提出了如何对准确率进行提升。例如超参数优化、特征工程、使用其他模型等。特别地，Code Interpreter提出需要不仅仅关注准确率，还要考虑模型可解释性、训练和预测时间等其他指标。
非常好！不过你是说，让我自己去逐一尝试上述提升策略？那怎么可能？！Code Interpreter 既然你画了道儿，就得你来走嘛。
于是我这样提问：
你能否实施改进策略，并且在同样的测试集上进行测试？谢谢
这是 Code Interpreter 的回答。
你看？AI 开始认真干起来了不是？
这是 Code Interpreter 一通改进之后的结果：
从61.7%提升到了64.9%，准确率高吗？我觉得谈不上。但是这是一个非常有意思的开端，意味着Code Interpreter可以自动帮助我们执行提升准确率的策略，而且获得了成效。
小结
我想跟你谈谈尝试 Code Interpreter 之后的感受。我想用「惊艳」二字来形容。具体来说，就是「分析得当，执行流畅」。
咱们应该思考一下 Code Interpreter 出现的意义。曾几何时，很多小伙伴拿到宝贵的一手数据，却不知道如何分析。在几年前，你会看到很多不同学科的人一窝蜂跑去学习 Python。因为在彼时，只有学会了 Python 或者 R 后，你才可能对数据进行功能丰富且合理可行的分析。很多人因为不具备相关的技术能力，往往坐拥金山，但就是不知道怎么挖掘。
要学完 Python 或者 R 的初级操作，你至少需要学一门课程，或者啃一本教材。但是现在，你只需要和 Code Interpreter 对话，就能把这样的分析结果保质保量快速做出来，甚至比数据分析师基础入门水平都要靠谱，不亦乐乎？
ChatGPT 的 Code Interpreter，目前还在 Alpha 阶段。功能非常初级，时常遇到环境更新导致的不稳定，还有各种限制。例如说你可以让它帮你绘制统计图，英文显示都很好，但所有中文显示都是这个样子：
你当然可以让 Code Interpreter 自己去改进。但是它折腾一通，也只能给你展示这种无奈：
但是，我们有理由相信，这些问题随着技术产品的迭代改进，都会逐步解决的。
你在数据分析的过程中，使用过其他的 AI 产品吗？有什么可以推荐给大家的？欢迎留言，咱们一起交流讨论。
祝（自动）数据分析愉快！
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