提示：本文的模型生成含量应该超过了 70% ，图表均由 GPT4 生成；Claude2 爬虫网页数据似乎比 GPT4 更好用，可能操作监管得还没那么严。

在 ChatGPT 的GPT4选项中， 有个专门的 PluginStore，是各种开发者给 GPT 构建的插件，供用户消费使用，有点像 APP Store。在最新的数据中，插件市场的插件应该有 124*8≈1000 个。

体验过程中，不禁想对这些插件的功能做些统计，数据是个热门的方向，于是对「ChatGPT 有多少个数据相关的插件？」这个问题找 GPT4分析与评述，它自己做了图和回答。过程中再一次惊叹 GPT4 的创作和生产能力，未来的 Agent 与 Agent 之间的自动沟通与创作就更加震撼了。

插件枚举（ GPT4+Claude2）

借助 Pluginpedia这个 GPT4插件 https://www.whatplugin.ai/ 这个插件汇总的博客，进行了插件的检索和信息爬虫，找到了 33 个所有和数据相关的插件，插件明细附在了文末。然后基于这 33 个插件的功能描述做了词云和词频统计。

  • 在这些词中，Google 异常显眼，主要是和这两家公司的广告数据有关，Facebook 出现也是同理，可以看后面的分类功能

  • 出现了不同类型的sheet的词，说明「表」依然是一个互通的最底层的形式

  • 还出现了 charts 和bar，和可视化相关

  • Database 和 SQL 也出现了，一定是 NL2SQL 了

插件分类（GPT4）

按照GPT4 自己的分类，分成了 7 个类别：

  • 数据可视化是最多的类别，顾名思义，就是生成各种图表

  • 电子表格交互与分析，是与 Excel、GoogleSheet 等直接对话交互操作

  • 数据库交互和查询，主要是查数，Query查询，同样是对话式查询

  • 广告和业务数据检索，这部分是比较超出预期的，没想到是在广告数据里 这部分的交互已经这么多了，可以对话分析 Google 和 Facebook 中的广告业务数据

  • 数据分析与处理，虽然也有好几个插件在做同样的事情，但是还是原生的 codeInterpreter 好用，现在改名叫Advanced Data Analysis了

  • 其他插件里，比较有特色的其实是 World Bank Data 这个插件，相当于链接了世界银行的公开数据，可以对这种公开数据做查询和可视化

**平台集成 （GPT4）

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过程中，GPT 提示到了这么个分析的视角，很多插件明确提到了与特定平台（如Google Analytics、Facebook Ads等）的集成，可以分析哪些平台或者功能更受欢迎。于是便有了这个图。

  • Google 确实很强，有专门的插件链接三款产品，即使 GPT 不是 Google 的，插件链接的还是 Google 的产品。

  • SQL再次出现，表达着 GPT 对转 SQL 取数这个场景的适配

  • Snoflake 出现了，但是竞品 Databricks 还没出现。

插件评述（GPT4）

当我们思考GPT及其在数据领域的应用时，首先需要明确GPT的核心能力和局限性。GPT是一个大型的文本生成模型，擅长理解和生成自然语言文本，但它并非一个传统的数据处理或分析工具。根据我们从上述插件和描述中获得的信息，以下是我对GPT在数据领域中的潜在应用和局限性的分析：

适合做的事情：

  • 1. 数据查询和简单分析 ：通过插件如"AI2sql"和"AskYourDatabase"，GPT可以帮助用户使用自然语言查询数据库，这对于不熟悉SQL的用户非常有帮助。

  • 2. 生成可视化 ：如"Visualize Your Data"和"AnyBarChart"等插件所示，GPT可以帮助用户快速生成数据可视化，提供即时的数据洞察。

  • 3. 交互式数据探索 ：通过与电子表格和数据库的对话，GPT可以实时地为用户提供关于数据的答案和洞察。

  • 4. 数据解释和洞察 ：例如，插件"A/B JUDGE"和"Sentiment Analysis"可以帮助用户理解A/B测试的结果或进行情感分析，这为非技术用户提供了强大的数据分析工具。

不适合的事情：

  • 1. 复杂数据分析 ：尽管GPT可以处理简单的数据查询和分析，但对于复杂的统计分析、预测建模等任务，它可能不是最佳选择。

  • 2. 大数据处理 ：GPT的核心是文本处理，而不是数据处理。对于大规模数据集的处理和分析，专业的数据处理工具可能更加合适。

  • 3. 数据的安全性和隐私 ：GPT的云端运行方式可能会引发数据安全性和隐私的问题，尤其是当涉及敏感或受保护的数据时。

附件：插件分类与明细

1. 广告和业务数据检索：

- Adzviser: 检索广告平台如Google广告、Facebook广告和Bing广告的实时性能数据。

- Avian: 连接Google分析、Google广告、Facebook广告等业务数据,提供全面业务洞察。

- A/B Analytics: 测试和分析Google分析、Facebook广告等数据。

- Analyze Act: 提供存储在Analyze Act中的宝贵Google分析数据。

2. Google 分析专用插件：

- GanalyticsAI: 通过简单提示连接Google分析并提取数据。

- AnalyticsAI: 通过简单提示连接Google分析并提取数据。

3. 数据可视化和图表创建：

- daigr.am: 绘制图表、图形和其他数据可视化。

- WizeCharts: 创建和分享多用途定制图表。

- Mermaid Chart: 创建和编辑Mermaid图表。

- Graph Constructor: 帮助创建蛛网图和条形图。

- Visualize Your Data: 将原始数据即时转换成洞察力强的可视化。

- MixerBox Diagrams: 通过对话创建、编辑和展示图表。

- Eraser: 可视化复杂概念。

- AnyBarChart: 轻松创建吸引人的条形图。

4. 电子表格交互和分析：

- Chat With Excel: 通过对话改变与分析电子表格的交互方式。

- A Spreadsheet Pal: 通过命令分析、过滤或可视化电子表格数据。

- Chat with GSheet: 对Google表格数据进行对话分析。

- Spreadsheets AI: 简化与电子表格交互。

- Datasheet.Chat: 与任何电子表格进行交互对话。

- Access Google Sheet: 直接访问Google表格并进行查询。

- Make A Sheet: Generate a csv file that can directly be imported into Google Sheets or MS Excel.

5. 数据库交互和查询：

- AI2sql: 将自然语言文本转换成可执行的SQL查询。

- AskYourDatabase: 不需要SQL代码即可与数据库对话。

- SingleStore: 用英语查询Snowflake数据库或CSV文件。

- AgentSQL: 用于Snowflake数据库或CSV文件的高效数据处理。

- Chat With Your Data: 通过对话分析数据库和电子表格,促进数据理解。

6. 数据分析和处理：

- A/B JUDGE: 帮助理解A/B测试结果是否更好。

- Sentiment Analysis: 进行情感分析相关命令。

- Data Interpreter: 利用Python解释器在安全隔离环境中进行数据分析。

- AI Data Analyst: 以前所未有的方式深入数据。

7. 其他数据工具：

- Noteable: 使用Python、SQL和Markdown创建笔记本来探索、可视化和分享数据。

- Lark Base Importer: 简化数据管理和展示。

- World Bank Data: Access global data on development, economics, demographics, and more from the World Bank Datasets using a query term.

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