根据阿里达摩院和新加坡南洋理工大学的最新论文，GPT-4在替代初级和高级数据分析师方面的成本非常低。具体而言，替代初级数据分析师的成本仅为0.71%，而替代高级数据分析师的成本为0.45%。

这意味着，按照新加坡的行情，年薪在8.6万到9万美元之间（约合60到63万人民币）的高级数据分析师，使用GPT-4只需要支付三四百美元（约合2000多人民币）。

研究论文指出，GPT-4在大多数指标上能够与有6年工作经验的人类数据分析师相媲美，尽管在正确性方面稍逊于人类，但在复杂性和一致性方面表现优于人类。

论文进一步指出，与有5年工作经验的分析师相比，GPT-4在信息正确性、图表美观性和洞察复杂性等方面表现不如人类。然而，与有2年工作经验的初级分析师相比，GPT-4在正确性方面表现更好，并能够完成更多的工作。

此外，GPT-4在完成各种类型的任务时比人类要快得多。根据每月21个工作日，每天8小时的工作时间计算，结论得出了最终结果。

论文还重点考察了GPT-4作为数据分析师的几种能力，包括生成SQL和Python代码、执行代码获取数据和图表以及从数据和外部知识源中分析数据得出结论。

根据对200个样本的实验，GPT-4在绘制图表任务方面能够理解指令含义，并对图表类型有一定的背景知识，从而能够绘制正确的图表。大部分图表清晰可见，没有任何格式错误，图表美观性评分达到满分3分，平均得分为2.73。然而，在手工检查中仍然可以发现一些小错误，图表准确性评分平均为0.78，满分为1分。

对于数据分析任务，GPT-4在一致性和流畅性方面平均得到满分，验证了其能够生成流畅且语法正确的句子。有趣的是，相较于图表信息的准确性，GPT-4在数据分析方面的准确性要高得多，这表明尽管GPT-4可能绘制了错误的图表，但其分析得出的结论是正确的。

研究团队在案例分析中总结了GPT-4与人类数据分析师的三个主要区别。首先，人类分析师可以用个人思想和情感来表达，而GPT-4通常只关注提取到的数据本身。其次，人类分析师倾向于结合背景知识得出结论，而GPT-4则允许通过上网搜索实时在线信息来改善这一点。最后，在提供见解或建议时，人类分析师通常更保守，而GPT-4会直接给出自信的建议，而不会提及假设。

然而，由于预算有限，研究团队未能雇佣高级数据分析师与GPT-4进行全面对比，因此人工评估和数据标注的数量相对较少。

最终结论是，实验结果和分析表明，GPT-4在数据分析方面具有与人类相当的性能，但是否可以完全取代数据分析师需要进一步的研究。

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