GPT-4 的数据分析功能是数据科学的重要工具，使用GPT-4我们可以分析拿到的科研数据。
在本案例中，我们将使用GPT-4的高级数据分析功能来分析Global Tree Cover Loss数据集，并通过简单的提示词，创建可视化结果，并进行初步分析，发现科学问题。
作为一名计算机+地学交叉学科研究方向的博士生，我非常喜欢人工智能的最新进展，尤其是 GPT-4
在数据科学中，将原始数据、表格、文字转化为有意义的数据视觉效果是一项艰巨的任务，特别是对于新手程序员而言。好在随着AI的发展，借助GPT-4***高级数据分析***工具（不要被名称所迷惑），新手程序员能够以图表和地图的形式生成有意义的表示，而无需编写任何代码。
更好的是，工作代码作为生成的解决方案的一部分也相应生成，可以根据需要进行修改和调整。
在 GPT-4 聊天窗口中，单击“+”图标上传我们的csv文件。
提示 GPT4：“请给我一个该数据集中字段的概述（返回中文结果）”GPT4响应：
为了确认这些字段是正确的，我们让 GPT-4 显示数据集的前 5 行。提示GPT4：“请显示该数据集的前5行”GPT4响应：
初步探索数据集，我们首先可视化全球每年的树木覆盖损失总量。这让我们对多年来全球范围内的树木覆盖损失模式有更广泛的了解，能让我们对该csv文件有清晰的认识。
提示 GPT4：“请生成全球每年树木覆盖损失总量的条形图可视化。”
从初步分析来看，即使在当前提倡绿色环保的时代，全球树木损失量似乎仍然总体呈上升趋势。
当 GPT-4 自动创建此数据视觉对象时，它使用 Python 的 matplotlib 库并生成图像结果，如果你想知道具体的代码，可以查看代码附录：
GPT的强大还不止于此，全球总体分析很方便，它为我们提供了一些大致的思路，但我们分析的核心在于更精细的方法——了解区域模式。GPT可以进一步通过分析不同国家的树木覆盖损失，我们可以深入了解哪些地区受影响最严重。为此，我们将生成一个分组条形图，显示选定年份（2000 年、2005 年、2010 年、2015 年和 2020 年）各个地区的树木覆盖损失。
提示 GPT4：请生成 2005 年、2010 年、2015 年和 2020 年的前 10 个国家树木覆盖损失的条形图。为每个条形提供不同的颜色以显示清晰的对比。GPT-4 响应：
GPT产生的图非常美观。条形图中的一个有趣的数据点是澳大利亚 2020 年的森林损失，这是由于2020年澳大利亚的森林大火，2430 万公顷森林被烧毁。展望历史上最近的时期，我们可以更密切地关注地区。这可能需要更紧急的干预措施。为此，我们将重点关注 2020 年树木覆盖损失最严重的地区。
提示 GPT4：请生成 2020 年树木覆盖损失最高的前 10 个国家的条形图。
从图中我们可以看到，中国的森林损失相当少，这是由于中国政府采取了环境保护和绿色发展的战略，效果显著。总之，通过这组数据可视化，我们能够更全面地了解全球树木覆盖损失模式。我们已经看到了全球总体趋势，研究了区域模式，确定了最近受影响最严重的区域。进一步发现科学问题，绘制图形~
我现在每天都离不开ChatGPT~
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