数据可视化是将数据转换为图形或图表的过程，以便更好地理解和分析数据。在问卷分析中，数据可视化可以帮助我们更好地理解调查结果，发现数据中的趋势和模式，并支持我们做出更准确的决策。

以下是一些常用的数据可视化方法：

1. 条形图：用于比较不同类别之间的频数或百分比。例如，可以使用条形图比较不同年龄组的受访者数量。
2. 饼图：用于显示不同类别的百分比。例如，可以使用饼图显示不同性别的受访者比例。
3. 折线图：用于显示随时间变化的趋势。例如，可以使用折线图显示不同年份或月份的受访者满意度。
4. 散点图：用于显示两个变量之间的关系。例如，可以使用散点图显示年龄和收入之间的相关性。
5. 热力图：用于显示多个变量之间的关系。例如，可以使用热力图显示不同职业和教育水平之间的相关性。
6. 柱状图：用于比较不同类别之间的频数或百分比，并可以同时显示多个变量。例如，可以使用堆叠柱状图比较不同性别和年龄组的受访者数量。

根据下列数据进行描述性分析，并给出Python语句：张三在购买智能医疗时，考虑数据安全性、技术准确性、结果可靠性、价格合理性的占比分别达到96%、92%、99%、92%；而李四在购买智能医疗时，考虑数据安全性、技术准确性、结果可靠性、价格合理性的占比分别达到93%、89%、95%、83%。

输出如下：

根据提供的数据，我们可以进行描述性分析来比较张三和李四在购买智能医疗时对不同因素的重视程度。

首先，我们可以计算出张三和李四对每个因素的平均重视程度。

张三的平均重视程度为：(96% + 92% + 99% + 92%) / 4 = 94.75%

李四的平均重视程度为：(93% + 89% + 95% + 83%) / 4 = 90%

从平均重视程度来看，张三对智能医疗的各个因素的重视程度要高于李四。

接下来，我们可以比较张三和李四在每个因素上的具体占比。

张三的数据安全性占比为96%，技术准确性占比为92%，结果可靠性占比为99%，价格合理性占比为92%。

李四的数据安全性占比为93%，技术准确性占比为89%，结果可靠性占比为95%，价格合理性占比为83%。

根据具体占比来看，张三对数据安全性、结果可靠性和价格合理性的重视程度高于李四，而在技术准确性方面，两者的重视程度相差不大。

下面是用Python语句计算和比较的示例：

# 张三的占比

zhangsan_data_security = 96

zhangsan_technical_accuracy = 92

zhangsan_result_reliability = 99

zhangsan_price_reasonableness = 92

# 李四的占比

lisi_data_security = 93

lisi_technical_accuracy = 89

lisi_result_reliability = 95

lisi_price_reasonableness = 83

# 计算平均重视程度

zhangsan_avg = (zhangsan_data_security + zhangsan_technical_accuracy + zhangsan_result_reliability + zhangsan_price_reasonableness) / 4

lisi_avg = (lisi_data_security + lisi_technical_accuracy + lisi_result_reliability + lisi_price_reasonableness) / 4

# 打印平均重视程度

print("张三的平均重视程度：", zhangsan_avg)

print("李四的平均重视程度：", lisi_avg)

请注意，上述示例只计算了平均重视程度。如果需要进一步分析其他统计指标，例如标准差、最小值、最大值等，可以使用Python中的统计分析库（如NumPy、Pandas）来进行计算。

根据下列数据给出可视化建议，并给出Python语句，突出张三和李四之间的差异：张三在购买智能医疗时，考虑数据安全性、技术准确性、结果可靠性、价格合理性的占比分别达到96%、92%、99%、92%；而李四在购买智能医疗时，考虑数据安全性、技术准确性、结果可靠性、价格合理性的占比分别达到93%、89%、95%、83%。

根据提供的数据，您可以使用条形图来可视化张三和李四之间的差异。每个人的四个因素可以在同一张图中以不同的颜色进行比较。

以下是使用Python的matplotlib库绘制条形图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据

zhangsan = [96, 92, 99, 92]

lisi = [93, 89, 95, 83]

factors = ['数据安全性', '技术准确性', '结果可靠性', '价格合理性']

# 绘制条形图

x = range(len(factors))

width = 0.35

fig, ax = plt.subplots()

rects1 = ax.bar(x, zhangsan, width, label='张三')

rects2 = ax.bar([i + width for i in x], lisi, width, label='李四')

# 添加标签和标题

ax.set_ylabel('占比 (%)')

ax.set_title('张三和李四在购买智能医疗时的考虑因素占比')

ax.set_xticks([i + width/2 for i in x])

ax.set_xticklabels(factors)

ax.legend()

# 添加数值标签

def autolabel(rects):

    for rect in rects:

        height = rect.get_height()

        ax.annotate('{}'.format(height),

                    xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height),

                    xytext=(0, 3),  # 3 points vertical offset

                    textcoords="offset points",

                    ha='center', va='bottom')

autolabel(rects1)

autolabel(rects2)

plt.show()

这段代码将生成一个条形图，其中张三和李四的考虑因素占比进行了可视化，并通过数值标签突出了差异。

总的来看，ChatGPT在用户研究的多个环节中均有着扮演“配菜员”的潜力，如分析访谈记录、问卷数据，总结其中的关键信息，或者就研究方案、访谈提纲、问卷题目等提供建议。从目前的效果来看，ChatGPT的答案并不是真正可用的方案、提纲、问卷、洞察等，但确实可以提高效率，例如总结访谈记录、分析问卷数据的效率，为研究员进一步分析，得出更高价值的洞察提供了丰富的原材料。

通过本案例的探索，我们看到ChatGPT在未来的用户研究工作中，可能成为降本增效的辅助工具：作为高效的搜索引擎，提升获取知识的效率；也可以作为能力多样的“配菜员”，提供诸如访谈初步总结、数据分析结果、访谈大纲等内容，辅助研究员完成研究设计、洞察分析等；还能作为内容的润色工具，修改错别字、转换不同表达风格等；最后也显示了其作为主持人执行访谈或者扮演典型用户接受访谈的潜力。

当然，ChatGPT距离真正可用的用户研究辅助工具还有一段距离，比如需要用户研究领域的知识对模型进行微调以提升答案质量，再比如需要定制化的交互方式，以提升在用户研究工作中，与ChatGPT交互的体验和效率等。