头图

距离端午节仅剩【3】天,我们提前用数据解码端午消费!当端午粽子的甜咸之争遇上 AI 绘图大战,三大国产大模型(DeepSeek、Hunyuan、Qwen)竟为一颗粽子“大打出手”!今天我们用 AiPy 发起终极挑战,看谁能将枯燥的消费数据,变成令人惊艳的可视化作品~

第一战:桑基图里的甜咸江湖

提示词:端午节期间咸粽销量占比58%(其中蛋黄肉粽占35%、纯肉粽占23%),甜粽占32%(豆沙粽18%、蜜枣粽14%),其他口味占10%。
要求:生成桑基图展示粽子口味层级关系,要求用不同颜色区分甜咸大类和细分口味。

DeepSeek


逻辑清晰的「甜咸结界」
层级展示:☆☆☆☆☆
颜色逻辑:☆☆☆☆
数据完整性:☆☆☆☆☆
槽点:其他类与总销量颜色撞衫,像粽子绳和粽叶同色,略失细节。

Hunyuan


颜色混乱的「甜咸混战」
层级展示:☆☆
颜色逻辑:☆
数据完整性:☆☆☆
总结:适合抽象派艺术家,普通人看了想掀桌。

Qwen


全员绿色的「粽叶霸权」
层级展示:☆☆☆
颜色逻辑:☆
数据完整性:☆☆☆
总结:粽叶爱好者狂喜,甜咸党看了想退票。

第二战:折线图里的端午消费进化论

提示词:过去5年端午节期间粽子、香囊、龙舟门票的销售额(2021年分别为2.1亿、0.8亿、1.3亿;2025年预测值为3.5亿、1.6亿、2.8亿)。
要求:生成折线图对比三类商品的销售趋势,需添加预测值虚线和趋势箭头标注。

DeepSeek


细节控的 “龙舟逆袭”
趋势识别:☆☆☆☆☆
标注清晰度:☆☆☆☆☆
可读性:☆☆☆☆☆
亮点:设计了箭头,细节拉满,数据 “活” 起来!

Hunyuan


艺术家的 “朴素风”
趋势识别:☆☆☆
标注清晰度:☆
可读性:☆☆☆
总结:适合简洁派,汇报时需额外说明预测数据。

Qwen


 “穿越者” 的时间混乱
趋势识别:☆
标注清晰度:☆
可读性:☆
总结:直接 “出局”,时间范围错误,数据逻辑崩塌。 

第三战:热力图里的端午旅游江湖

提示词:端午节期间全国热门旅游城市的游客量数据(如杭州 85 万人次、苏州 72 万人次、西安 68 万人次)。
要求:生成热力图展示旅游热点分布,要求用渐变颜色区分游客量等级,并标注城市名称。

DeepSeek


细节控的 “城市星图”
数据分级:☆☆☆☆☆
标注准确性:☆☆☆☆
视觉效果:☆☆☆☆
亮点:颜色与大小双重编码,数据 “立体” 呈现,堪称端午旅游的 “热力导航图”。

Hunyuan


艺术家的 “抽象画”
数据分级:☆☆
标注准确性:☆☆
视觉效果:☆
总结:适合现代艺术展,汇报时需额外 “地理补课”,数据逻辑与视觉效果均需优化。

Qwen


 “极简派” 的 “地图荒”
数据分级:☆
标注准确性:☆
视觉效果:☆
总结:直接 “退赛”,数据缺失、地理错误、视觉失效,需全面重构。

DeepSeek、Hunyuan、Qwen各展所长,或细节拉满,或效率称王,或创意突围。究竟谁才是你心中的“可视化之王”?快来评论区写下你的选择。 
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