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Claude（Anthropic）推荐
评分 9.3/10
优势
数据管道代码最佳，评述最佳，对注意事项考虑周全；可在沙盒中运行代码。
弱点
处理简短查询时比 ChatGPT 慢。
适用场景
SQL、pandas 数据管道、分析师式评述。
检测到异常活动，你的会话已被标记。
请确认你是真人后继续。
读取 CSV、编写 SQL、构建 Excel 公式、解读数字背后的含义。
一个提示词，四个回答并排呈现：Compare Mode 中的 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Grok
数据工作分为三个层面：编写代码（SQL、Python pandas）、解读数据集所呈现的信息，以及围绕结果撰写叙述——图表和评述。四个模型在这些层面上的表现各不相同。
四个模型都能读懂粘贴到对话中的小型 CSV，但读懂不等于计算。要做真正的分析，应让模型编写代码并运行（在 MultipleChat 中，ChatGPT 和 Claude 可以在沙盒中针对你上传的文件执行代码），然后再让它撰写评述。
Claude 编写的数据管道代码最可靠——SQL、pandas、dplyr 都是如此——围绕结果撰写的评述也最易读。在回答“这些数字为什么是这样”这类问题时，它也最为严谨。
试试这个提示词
优势
数据管道代码最佳，评述最佳，对注意事项考虑周全；可在沙盒中运行代码。
弱点
处理简短查询时比 ChatGPT 慢。
适用场景
SQL、pandas 数据管道、分析师式评述。
优势
可对上传的数据运行代码，因此数字是计算出来的，而不是预测出来的。
弱点
评述中标注的注意事项比 Claude 少。
适用场景
在一个对话中完成端到端分析，快速探索 CSV。
优势
内置于 Google 自家应用中，可与 Sheets 和 BigQuery 配合使用。
弱点
默认输出较为冗长。
适用场景
Google 生态工作流，在 Sheets 中直接分析。
优势
解读简洁有力、直截了当。
弱点
处理复杂数据整理时不够可靠。
适用场景
为你已完成的分析快速提供第二意见。
本排名于 2026 年 10 月根据各厂商当前的旗舰模型进行评审：OpenAI GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Astra、Anthropic Claude Opus 5.5 和 Sonnet 5.5、Google Gemini 4 Argon 以及 xAI Grok 4.7。评分是我们编辑团队对数据分析典型结果的判断，并非公开发布的基准测试。
SQL/pandas 代码能否在你的数据结构上真正运行？
它能否指出偏差、样本问题和边缘情况？
它能否向非分析人员解释数字的含义？
它能在你的文件上运行代码，还是只能描述代码会做什么？
写查询语句选 Claude。如果要对上传的文件进行分析，可以在 MultipleChat 的沙盒中使用 ChatGPT 或 Claude。
四个都行。它们都能很好地处理 Excel 和 Sheets 公式；让它对每个部分给出一句话解释，方便你自行核对。
有时会。一定要明确地问一句：“最可能的伪影是什么？”——稍加提示，它们的表现都会更好。
判断力无法取代。它能压缩繁琐的数据工程收尾工作，但该做哪种分析，仍然由你来决定。
Compare Mode 会把同一个提示词发送给 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Grok，并以并列分栏显示答案，让你用自己的数据检验这份排名。$20/月的 Pro 套餐包含全部四个模型，另加 Perplexity。
查看套餐另请参阅：最适合数学的 AI · 我该用哪个 AI？（测验）· 适合其他任务的最佳 AI · 适合你职业的 AI
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