工具｜“S”属性大爆发！探究9款AI软件如何实现数据可视化

　　从ChatGPT一石激起千层浪，到众团队下场浪卷千堆雪。在审视中革新，在争议中前行，是AI先知的年度报告。行业与工作，替代与驾驭，面对人造的“智慧生物”，我们惊奇、讶然、兴奋、困惑、恐慌，同时思考它将怎样改变我们的生活、我们的“互联时代”。

　　荣膺“互联网原住民”称号的小明依旧粗心大意，不过他不再为给外国笔友回信抓耳挠腮，而是深陷相亲网络诈骗。这一次，他洗心革面，将目光转向AI，通过使用9款AI软件，试图找到最适宜的No.1/2/3/n，挖掘2021-2022年中国网民遭遇网络诈骗的情况，形成无门槛式的测评报告，回馈为他挑灯夜战绞尽脑汁出谋划策的各位同学。

　　问题1：小明我呀，最近相亲遇到网络诈骗了，你能给我2021-2022年中国网民遭遇各类网络诈骗问题的比例吗？

　　“我觉得”“我认为”好像都不太客观，统一的衡量标准才是通行的王道。小明决定依据以下几个标准进行测评打分：

　　“不同赛道应该有不一样的状况”，小明又将9个AI可视化数据软件分为交互与不可交互软件：

　　第一款软件小明选择了ChatGPT，这款大火的AI聊天机器人程序甚至在家族群中都频繁出现。它能像人类一样与你聊天交流，也能完成撰写论文、邮件、代码等任务，它甚至告诉了奶奶最新的养生菜谱！小明向ChatGPT发出聊天请求：

　　亲爱的ChatGPT，可怜的我遭遇了网络相亲诈骗，请告诉我还有多少人遭受了网络诈骗的荼毒。

　　图一：ChatGPT首先“关心”了小明并为其遭遇感到抱歉，再举出可获得的数据，是一个懂得“人情世故”的好AI

　　这样的数据并不能满足小明的好奇心，宽泛的数据怎么能体现具体的人呢？于是，小明对ChatGPT提出了更高的要求：

　　数据、数据、数据……数学不好的小明简直要淹没在数字的海洋里了。“亲爱的ChatGPT，请将这些数据制作为可视化数据图吧！”

　　图五：ChatGPT在手机版本中生成有限的可视化数据图表，或者说只有拙劣粗糙的字节段展示

　　黑白的屏幕映出小明迷茫的脸。“这就是智能的ChatGPT？金山打字都比它先进！”

　　图七：电脑版ChatGPT给出了简易版的横向柱状图，把手机上的古早方块成功简单数据可视化

　　能对答如流，提供用户需要的基本数据，并且当用户要求延伸数据时，也能给予用户额外的数据。

　　电脑版ChatGPT甚至会主动提供额外数据，并且能根据用户提供的数据制作数据可视化简易图表和图表代码。

　　适合新手小白。若想要得到复杂的可视化数据图，则需要下载软件并需要编程代码的协助。同时，关于ChatGPT给予的数据的真实性存疑。

　　除了能够提供简易版数据图表，电脑版ChatGPT也能提供数据代码，手机版则不行。

　　Claude2.0 与ChatGPT相似，甚至被称为是ChatGPT的最佳替代品。“它会更智能吗？它会更加懂得我的吗？”短短的接触，小明已然和ChatGPT惺惺相惜（单向性）。同样的问题，小明打算问问Claude2.0有什么看法：

　　图一：Claude2.0表示没有办法提供具体统计数据，但是却提供了与ChatGPT差不多的相关信息

　　小明更换角色，转为由我们提供数据，向Claude2.0获取可视化数据图：

　　图四：不同于ChatGPT，Claude2.0不能生成数据图，而是给出了代码

　　这串代码与电脑ChatGPT给出的代码大程度上相同，只是ChatGPT的代码更为详细，还添加了小标题。

　　能对答如流，提供用户需要的基本数据，若无法提供还会补充相关的讯息，并且当用户要求延伸资料时，也能给予用户额外的数据。

　　操作较简单，但是无论是电脑版还是手机版被要求制作可视化数据图时只能给予代码。

　　无论是手机版还是电脑版的Claude 2.0都暂时无法直接提供可视化数据图，只能提供数据图代码，仍然需要用户自行使用代码形成可视化数据图表。

　　如果用Poe的Claude 2.0免费，但有每日使用次数限制。如果要下载软件，则需要付费使用。

　　“还算不错，挺流畅，应该是一个聪明的AI。”这样想着，小明输入请求更多的数据的指令，结果却大跌眼镜。Notion AI把原本的数据覆盖了，并“贴心”地说：

　　图二：Notion AI提供了更多的数据，但并不完整，没有符合小明的要求

　　“算了算了，先往下推进吧。”当小明想向Notion AI获取由我们提供的数据制作的可视化数据图时，Nation AI表示：亲，听不懂用户的指令。

　　只能提供用户需要的基本数据，无法提供可视化数据图，甚至还把原本提供的数据覆盖了。

　　图二：当导入原有表格后Datawrapper并未完全理解表格内容，生成了一个内容有误的表格

　　能提供多种可视化方案，而且可以对数据图进行添加标注、布局、优化、调整颜色等操作。

　　软件可免费使用，但不支持语言交互，如需其他功能则另需花费额外的时间成本、人力成本等。

　　通过努力，小明终于打开了Chat Explore，不禁一阵感慨：“又是一款能够表示遗憾、与我共情的AI呢！”

　　小明发现，要想利用数据对Chat Explore进行交互，需要在“Prepare、Explore、Predict、Deploy、Report”的流程中进行探索，于是他提出了下面的问题：

　　图二：针对用户小明的需求，Chat Explore表示乐于服务，并提出将会制作出一个表格型的数据结构，根据数据结构再呈现出所需类型的表格。

　　小明将数据提供给Chat Explore，并向其提出制作可视化条形图的需求：

　　Chat Explore在对话框中及时地将小明给的文本数据转化成的可视化条形图：

　　小明发现Chat Explore可以将数据转化成条形图后，想继续探索该软件的智能化程度，于是将同样的数据以制作水平分布直方图的提问方式抛给Chat Explore:

　　Chat Explore得到小明输入的不同类型的数据图表生成的指令后，并未制作出风格多样的表格，而是像一个古板的小老头，一遍又一遍的给出颇具时代感的视图:

　　图六：面对不同指令下的相同数据，Chat Explore输出的可视化图表没有变化

　　说不上失望但的确有些落寞的小明给出了评分，不禁畅想：“电子AI能梦见用户的真正指令吗？”他决定在后面的日子好好地将“数据导入、数据分析、数据预测、分析结果展示”熟练应用到Chat Explore上。

　　根据用户的指令能够清晰的进行语言和图表的信息交互，信息反馈较精准。但面对未训练到的数据，不能第一时间挖掘和索引。

　　图一：Phind第一时间并未能给出用户小明所需的准确数据，直接将关键词句进行识别，通过已有的数据向小明提供了中国公安部公布的网络欺诈案例

　　此外，Phind还向小明提供了向有关当局保护公民财产的举报网址。数据请求Phind则选择视而不见。

　　“也许是我的指令不够明确？”面对真诚的Phind，小明尝试调整自己的指令。

　　图二：Phind根据小明的用户指令，继续对第一个问题中的关键词句进行数据层面的检索，结果仍受限于数据库

　　值得注意的是，Phind针对该问题给出了美国联邦调查局在2021年公布的报告，并抛出网民遇到网络诈骗的比例会因各种因素(意识水平、适当的安全措施、网民的整体网络行为等)的不同而有所不同。

　　图三：Phind建议个人随时了解当前的诈骗行为，在网上分享个人信息时应谨慎，并向有关当局报告任何可疑活动

　　根据Phind在图二对更多数据要求的回答偏差，小明进一步优化文字指令，Phind仍未能给出“2021-2022年网民遭遇各类网络诈骗问题的比例”的准确数据，却转向给小明输出了较相关的数据来源，供其借鉴。

　　Phind在进行数据可视化的智能编程时，精密的计算让小明的CPU开始燃烧：

　　图五：由于算力和问题的复杂程度，可能会出现智能设备CPU 的高温风险，如进行大量商业精算过程中，容易使得有关设备宕机，使用成本上升

　　小明经过几分钟的等待后，Phind在可视化编程的基础上显示出了2021-2022年12月份的数据对比。

　　图六：由于该软件的语言识别能力和算法差异出现了数据堆叠显示的问题，数据可视化无效，交互结果失败

　　当小明就可视化数据图出现的数据堆叠问题进行优化指令的输入后，Phind当即表示可以满足用户要求。

　　在点击“Run on Replit”进行二次编程和网页跳转后，小明得到了不明朗的输出结果，数据可视化未能呈现。

　　用户提供给Phind准确数据后，软件界面首先由字符编程的形式呈现出来，与Chat GPT直接由语言交互生成数据图表不同，操作步骤增加，操作性偏低。

　　Phind自称是为开发人员而生的AI搜索引擎，由大语言模型（Large Language Model (LLM)）驱动，在本次非开发人员的问题回答中，数据可视化未能准确呈现，看不到多样性的体现。

　　Phind软件面向广大用户免费，数据编码过程直观，可直接生成数据工程文件，最终转化成可视化数据图则需用户漫长等待，如用户有快速生成且完美呈现的刚需则要另外付费，使用成本高。

　　Taskade可以即时生成任务列表、思维导图、会议议程和自定义工作流程。同时，在任务过程中，可以与人工智能助理互动，更好地完成任务。

　　虽然没能给出数据，但还是挺有人文关怀的吗！没办法，直接把数据“投喂”给它吧。小明显然已将心态放平：

　　虽然提出的问题是一样的，但可能因为被追问了，Taskade的回答不同于上次，试着做了一个“皇帝的”横向柱状图。虽然还是没画出图，但看得出态度端正，于是小明决定再push它一次：

　　小明本以为这便是Taskade的“可视化”极限了，但灵机一动，新建了一个项目并直接输入数据后，Taskade之前没能回答出问题的歉意一扫而空，给出了一个出乎小明意料的回答：

　　惊喜之余，小明希望能直接同比比较一下两年的网络诈骗问题比例，于是让其将两个柱状图合二为一，Taskade给出了差强人意的答案：

　　Taskade理解了小明的比较意图，但表格的排版对不齐。为了区分，小编希望给其中一年的数据换个颜色，但Taskade显然有自己的想法：

　　可以直接交流对话，多次提问也能尽力修改先前的回答。但是数据库没能及时更新，而且调试次数较多。

　　首款人工智能图表制作工具，能免费制作专业图表。只需几秒钟就能制作自定义条形图、散点图、饼图、直方图和折线图。

　　暂时无法与AI对话？那就选择蓝色背景的“Drop CSV here or browse”，点击加了下划线的“browse”导入数据试试吧：

　　细心的小明发现，数据表多了最上面一行，并且时间列数据成了乱码。小明赶紧检查自己Excel里的数据：

　　看来，第一行表标题是不需要的。时间列则需要修改表的格式为文本，并输入“2021/12”和“2022/12”。

　　几次对话发现，Graphmaker AI无法响应总括性的“绘制柱状图”类描述语言，于是小明决定描述得再详细一点：

　　虽然Graphmaker AI画出了柱状图，但结果受限，一是只有一年的数据，二是图表中尚存在刻度线。当小明想进一步优化结果时：

　　到达试用上限的声明无情地击碎了他的期望。小明摸了摸扁扁的钱包，留下了无奈的泪水。

　　上传数据时有比较苛刻的格式要求，需要用户不断校正指令。其余操作较简单，提问即可。

　　有免费使用次数，但超出次数后需要付费。有一定的使用门槛，且需要多步骤操作。

　　Flourish是一个不需要编程的AI图表制作工具。阅读完介绍后，小明与Flourish展开交流。

　　可以看到，Flourish的用户界面还是很清晰的。左上角可以选择“可视化”和“创建故事”。小明根据自己的需求，先选择创建可视化图表。Flourish可以选择的图样非常丰富！从柱状图、点状图、地图到各类动态图应有尽有，这一点小明很是满意。

　　小明根据需求选择bar chart后点击data选项卡，在这里小明可以导入excel中的数据啦！

　　导入数据后问题就出现了：小明发现Flourish并不能主动识别并调整表中文本以匹配制图机制，所以第一次做出的图——根本没图。

　　显然，Flourish无法在用户上传数据后对其中的文本信息进行分析，并将数据处理为适合制图的形式。小明需要修改表格排版！修改表格后，Flourish生成的横向柱状图如下：

　　这张图与CNNIC发布的图表很相近，并且还可以在图表右侧的设置框内对表中各项细节进行美化。小明表示很nice：“这就是我的‘心头好’！”

　　跟中国互联网络信息中心（以下简称“CNNIC”）发布的图表相比较，Flourish生成的图表与其差别不大，在美观性上和人工制图可以媲美。加上其丰富的颜色、个性化的图表参数设置及表中信息位置，Flourish的图表还是非常美观易懂的。

　　Flourish作为一个图表制作工具，基本没有如回答问题等的交互功能。仅支持小明将手中的数据上传，并进行制图。也没有对图表分析阐释的文字性内容。综上，Flourish是不支持通过文本和数据解决用户个性化问题的。

　　2.出表后可以在右侧栏目中手动调试已生成表格，可以个性化调试非常多细节，并且有模板参考。小明可以根据自己的需求美化做好的表，如：修改配色、行高、横纵轴上信息的位置等。如果小明对AI作图的审美不满意，可以手动操作。

　　1.制表前处理信息能力较弱。Flourish对于表中的文本信息不能进行理解，只支持根据表格中的数据制图。这导致用户在制图后可能会面临对表格进行多处修改以适配Flourish

　　3.还是需要用户有处理数据的背景，需要用户及时分析制表不成功的原因并对其修改，纯“喂数据”会出现“不消化”的问题。

　　作为可视化图表生成工具，Flourish在图表多样性上的表现还是非常优秀的。据统计，Flourish总共有41大类图表，每一个大类下又有数个小类，可以选择的图表类型多而全，可以满足各种制图需求。

　　在41类图表中，只有8类属于付费图表，其他都可以免费使用。免费图表类型丰富花样繁多，涵盖了我们日常生活见到的数据新闻内容中使用的图表，所以免费图表对于绝大多数用户而言已经足够，使用成本比较低。

　　美观性评分最高的为Flourish，其次是Datawrapper，排名第三的是Notion AI。可见，在美观性方面，传统的数据可视化工具更胜一筹。

　　交互性评分最高的为ChatGPT和Phind，其次是Claude，排名第三的是Chat Explore。可见，在交互性方面，AI工具更胜一筹。

　　操作性评分最高的为Taskade，其次是Phind和Chat Explore，排名第三的是flourish和ChatGPT。可见，在操作性方面，AI工具更胜一筹，只需要对话就可以得到数据图，操作门槛不算很高。

　　多样性评分最高的为Flourish，其次是Datawrapper，排名第三的是ChatGPT。在多样性方面，传统的数据可视化工具占据强大优势。

　　性价比评分最高的为Flourish、Datawrapper和Chat Explore。因为大多数AI工具都存在付费情况，且调试体验不佳，综合价格及使用体验，传统的数据可视化工具余威犹在。

　　以上就是9款AI软件的使用测评，它们各有所长，而且都适合新手小白使用。如果想要交互性更强、直接向AI获取数据并使用的话，推荐首选ChatGPT。

　　如果已经掌握了数据，想要快速制作精美的数据可视化图表，则推荐首选Flourish和Datawrapper 。

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