利用ChatGPT進行數據分析

張俊紅

利用ChatGPT進行數據分析 預覽內頁
  • 出版商: 人民郵電
  • 出版日期: 2024-10-01
  • 售價: $479
  • 貴賓價: 9.5 折 $455
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 231
  • ISBN: 7115620229
  • ISBN-13: 9787115620224
  • 相關分類: ChatGPT、Data Science

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商品描述

本書以簡潔、通俗易懂的語言，詳細介紹瞭如何利用ChatGPT來處理和分析數據，不僅為初學者提供了基礎知識，也為有經驗的數據分析師提供了新的手段。書中包含詳細的指導和應用案例，旨在幫助讀者從零開始構建數據分析流程，在實際工作中靈活運用ChatGPT來解決問題和提升效率。

通過閱讀本書，你將掌握利用ChatGPT進行數據分析的基本方法和技巧，挖掘ChatGPT的巨大潛力。無論你是想擴展和強化數據分析技能，還是希望掌握ChatGPT這一先進工具，本書都將是你的理想選擇。

作者簡介

张俊红

某互联网公司数据分析专业人士，热销书作家。《对比Excel》系列图书作者，代表作《对比Excel，轻松学习Python数据分析》累计销量超过10万册。喜欢分享，致力于做一个数据科学路上的终身学习者、实践者、分享者。自媒体“俊红的数据分析之路”运营者。知识星球“ChatGPT与数据分析”星主。

目錄大綱

前言 iii

第 1章　ChatGPT 1

1.1　ChatGPT簡介 1

1.1.1　ChatGPT是什麽 1

1.1.2　ChatGPT的發展 1

1.1.3　ChatGPT的設計目的及應用場景 2

1.2　ChatGPT的底層核心概念 2

1.2.1　詞嵌入 2

1.2.2　Transformer 3

1.2.3　自註意力機制 3

1.2.4　預訓練與微調 4

1.3　ChatGPT的結果是如何生成的 5

1.4　如何提出一個好的prompt 7

1.4.1　prompt是什麽 7

1.4.2　如何提出一個有效的prompt 7

1.4.3　如何調整、優化prompt以獲得更好的輸出 8

1.4.4　針對不同任務類型的prompt示例 10

第 2章　ChatGPT在數據分析崗位瞭解階段的應用 11

2.1　數據分析師的職責與技能要求 11

2.2　數據分析師的日常工作流程與挑戰 13

2.3　數據分析師的職業發展路徑 14

2.4　數據分析的應用領域與行業 17

2.5　數據分析師崗位的地域分佈 18

第3章　ChatGPT在數據分析學習階段的應用 21

3.1　制訂學習計劃 21

3.1.1　瞭解數據分析基本知識 21

3.1.2　確定學習目標和時間表 23

3.1.3　選擇合適的學習路徑 24

3.2　獲取學習資料 25

3.3　利用ChatGPT高效學習 28

3.3.1　學習技巧與策略 28

3.3.2　應對困難和挑戰 29

第4章　ChatGPT在數據分析面試階段的應用 31

4.1　確定應聘目標 31

4.1.1　解讀招聘信息 31

4.1.2　瞭解福利待遇和企業文化 33

4.2　簡歷書寫與優化 35

4.2.1　簡歷結構和格式 35

4.2.2　優化簡歷內容 39

4.3　面試準備 41

4.3.1　常見面試問題預測 41

4.3.2　利用ChatGPT模擬面試 45

4.3.3　面試技巧和註意事項 50

第5章　ChatGPT在數據分析OKR計劃中的應用 52

5.1　制訂數據分析相關OKR計劃 52

5.2　調整、優化OKR計劃 54

5.3　復盤OKR計劃 56

第6章　ChatGPT在數據處理中的應用 58

6.1　概覽數據 59

6.1.1　ChatGPT幫我做 59

6.1.2　ChatGPT告訴我 61

6.2　數據預處理 62

6.2.1　ChatGPT幫我做 62

6.2.2　ChatGPT告訴我 64

6.3　數據選擇 66

6.3.1　ChatGPT幫我做 66

6.3.2　ChatGPT告訴我 67

6.4　數值操作 67

6.4.1　ChatGPT幫我做 68

6.4.2　ChatGPT告訴我 69

6.5　數值運算 70

6.5.1　ChatGPT幫我做 70

6.5.2　ChatGPT告訴我 72

6.6　數據分組 73

6.6.1　ChatGPT幫我做 73

6.6.2　ChatGPT告訴我 74

6.7　時間序列分析 75

6.7.1　ChatGPT幫我做 75

6.7.2　ChatGPT幫我做 77

第7章　ChatGPT在綜合數據處理中的應用 78

7.1　案例1：多條件數據匹配合並 78

7.2　案例2：分類排序 80

7.3　案例3：多表合並與拆分 83

7.4　案例4：累計銷量計算 88

7.5　案例5：用戶留存率計算 88

7.6　案例6：用戶連續活躍天數獲取 92

7.7　案例7：用戶共同好友數獲取 96

7.8　案例8：表格樣式設置 97

7.9　案例9：數據脫敏處理 98

7.10　案例10：自動發送郵件 101

第8章　ChatGPT在數據可視化中的應用 103

8.1　選擇合適的圖表類型 103

8.2　提供可視化建議 106

8.3　指導生成圖表 107

8.4　解讀圖表 110

8.5　故事化呈現 112

第9章　ChatGPT在常用的數據分析方法中的應用 113

9.1　對比分析 113

9.2　分組分析 117

9.3　交叉分析 119

9.4　同期群分析 122

9.5　漏鬥分析 125

9.6　相關性分析 128

9.7　熱力圖分析 131

9.8　象限分析 134

9.9　SWOT分析 137

9.10　PEST分析 140

第 10章　ChatGPT在專題分析中的應用 143

10.1　搭建數據指標體系 145

10.2　探索性分析 152

10.3　數據異常歸因專題分析 153

10.4　用戶流失專題分析 157

10.5　用戶行為路徑專題分析 164

10.6　用戶細分專題分析 170

10.7　營銷活動效果評估專題分析 175

10.8　商品銷售專題分析 179

10.9　用戶生命周期專題分析 184

10.10　內容消費專題分析 190

10.11　社交網絡專題分析 195

10.12　學習專題分析方法 202

第 11章　ChatGPT在A/B實驗中的應用 206

11.1　形成實驗假設 207

11.2　明確實驗目的 207

11.3　確定實驗對象和分組策略 208

11.4　計算最小樣本量及分組比例 209

11.5　確定實驗周期 212

11.6　對實驗對象進行隨機分流 213

11.6.1　ChatGPT幫我做 213

11.6.2　ChatGPT告訴我 214

11.7　搭建實驗評估指標體系 216

11.8　評估實驗效果與統計顯著性 218

11.8.1　ChatGPT幫我做 218

11.8.2　ChatGPT告訴我 220

11.9　撰寫實驗報告與總結 222

第 12章　ChatGPT時代數據分析行業的展望 228

12.1　ChatGPT對數據分析行業的影響 228

12.2　ChatGPT時代數據分析師崗位職責的新要求 230

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