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带你全面掌握ChatGPT的分析技巧。
内容简介
本书从ChatGPT的基础原理讲起，逐步深入ChatGPT的基础使用和插件功能，并结合各种数据分析实战案例，重点介绍了ChatGPT在各种数据分析场景中的应用方法，让读者不但可以系统地学习ChatGPT相关知识，而且能对ChatGPT在数据分析中的实战应用有更为深入的理解。
本书分为12章，涵盖的主要内容有：ChatGPT简介与基本原理；ChatGPT使用方法；ChatGPT插件应用；ChatGPT构建指标体系、ChatGPT数据采集与清洗、ChatGPT探索性数据分析和可视化、ChatGPT推断性统计分析、ChatGPT预测分析、ChatGPT文本分析、ChatGPT分类和聚类分析、ChatGPT推荐算法、ChatGPT行业数据分析等的应用方法和实战项目案例。
作者简介
作者史浩然，浙江大学硕士，具有多年数据分析工作经验，曾先后在阿里巴巴、高露洁等公司从事数据分析、数据科学等相关工作，现为某世界500强企业数据分析专家。在数据分析和数据挖掘等领域有深厚的理论基础和丰富的实战经验，同时曾参与多部数字化转型相关教材的编写和审稿，并参与人力资源社会保障部人工智能训练师考试题目编写。
章节目录
版权信息
作者简介
内容简介
前言
第1章 ChatGPT简介与基本原理
1.1 ChatGPT简介
1.1.1 ChatGPT前世今生
1.1.2 ChatGPT的特点
1.2 ChatGPT和数据分析
1.2.1 数据分析的基本概念
1.2.2 ChatGPT在数据分析中的应用场景
第2章 ChatGPT使用方法
2.1 基础用法：从注册账号到谈笑风生
2.1.1 注册和登录ChatGPT
2.1.2 ChatGPT对话初体验
2.1.3 识别和处理ChatGPT的错误输出
2.2 ChatGPT提示工程：prompt的艺术
2.2.1 提示工程的概念
2.2.2 提示的设计
2.2.3 提示的优化技巧
2.3 实用ChatGPT应用
2.3.1 python简介、下载安装和环境配置
2.3.2 ChatGPT辅助编程
2.3.3 ChatGPT辅助文章生成
第3章 ChatGPT插件应用
3.1 插件的基本使用
3.1.1 插件概述
3.1.2 安装和启用插件
3.2 Code Interpreter功能用法详解
3.2.1 Code Interpreter功能介绍
3.2.2 Code Interpreter功能实战
3.3 其他数据分析常用插件介绍
3.3.1 Noteable插件的基本使用
3.3.2 其他常用插件介绍
第4章 ChatGPT构建指标体系实战
4.1 案例背景和任务
4.2 指标体系知识提要
4.2.1 常用指标
4.2.2 指标体系构建方法
4.2.3 指标字典
4.3 使用ChatGPT搭建指标体系
4.3.1 选择北极星指标
4.3.2 搭建指标体系
4.3.3 输出指标字典
4.4 ChatGPT指标体系搭建实战总结
第5章 ChatGPT数据采集与清洗实战
5.1 案例背景和任务
5.2 数据采集和数据清洗知识提要
5.2.1 数据采集概念
5.2.2 网络爬虫
5.2.3 问卷调查
5.2.4 其他常见数据采集方式
5.2.5 数据清洗概念
5.2.6 数据清洗主要方法
5.3 ChatGPT数据采集实战
5.3.1 ChatGPT爬虫实战分析
5.3.2 ChatGPT调查问卷设计实战
5.4 ChatGPT数据清洗实战
5.4.1 ChatGPT一致性检查实战
5.4.2 使用ChatGPT处理缺失值＆重复数据
5.5 ChatGPT数据采集和清洗实战总结
5.5.1 数据采集重点知识总结
5.5.2 数据清洗重点知识总结
5.5.3 重点实操总结
第6章 ChatGPT探索性数据分析和可视化实战
6.1 案例背景和任务
6.2 探索性数据分析和可视化知识提要
6.2.1 探索性数据分析概念
6.2.2 探索性数据分析流程
6.2.3 数据可视化图表应用
6.3 ChatGPT探索性数据分析实战
6.3.1 ChatGPT数据解读实战
6.3.2 ChatGPT描述性统计实战
6.3.3 ChatGPT相关性分析实战
6.3.4 ChatGPT数据可视化实战
6.3.5 ChatGPT探索性数据分析总结
第7章 ChatGPT推断性统计分析实战
7.1 案例背景和任务
7.2 推断性统计分析知识回顾
7.2.1 推断性统计分析重点概念
7.2.2 参数估计
7.2.3 假设检验和方差分析
7.3 ChatGPT参数估计实战
7.3.1 ChatGPT点估计实战
7.3.2 ChatGPT区间估计实战
7.4 ChatGPT假设检验和方差分析实战
7.4.1 ChatGPT假设检验实战
7.4.2 ChatGPT方差分析实战
7.5 ChatGPT推断性统计分析实战总结
第8章 ChatGPT预测分析实战
8.1 案例背景和任务
8.1.1 任务一
8.1.2 任务二
8.2 预测模型知识提要
8.2.1 预测模型重点概念
8.2.2 回归分析步骤
8.2.3 时间序列预测分析步骤
8.2.4 神经网络预测分析步骤
8.2.5 决策树和随机森林预测分析步骤
8.3 ChatGPT数据预测实战
8.3.1 ChatGPT回归分析实战
8.3.2 ChatGPT时间序列分析实战
8.3.3 ChatGPT神经网络预测分析实战
8.3.4 ChatGPT决策树和随机森林分析实战
8.4 ChatGPT预测分析实战总结
8.4.1 重点概念总结
8.4.2 重点实操总结
第9章 ChatGPT文本分析实战
9.1 案例背景和任务
9.2 文本分析知识提要
9.2.1 文本预处理
9.2.2 文本特征工程
9.2.3 文本情感分析
9.2.4 文本关键词分析和主题建模
9.3 ChatGPT评论文本分析实战
9.3.1 评论数据预处理
9.3.2 评论数据关键词分析
9.3.3 评论数据主题建模
9.3.4 评论数据情感分析
9.4 ChatGPT文本分析实战总结
9.4.1 文本预处理重点概念
9.4.2 文本特征工程重点概念
9.4.3 文本情感分析重点概念
9.4.4 文本关键词分析和主题建模重点概念
9.4.5 重点实操总结
第10章 ChatGPT分类和聚类分析实战
10.1 案例背景和任务
10.1.1 任务一
10.1.2 任务二
10.2 分类和聚类知识提要
10.2.1 分类方法概述
10.2.2 分类方法评估指标
10.2.3 聚类方法概述和效果评价
10.3 ChatGPT分类和聚类分析应用实战
10.3.1 ChatGPT分类任务实战
10.3.2 ChatGPT聚类任务实战
10.4 ChatGPT分类和聚类分析实战总结
第11章 ChatGPT推荐算法实战
11.1 案例背景和任务
11.1.1 任务一
11.1.2 任务二
11.2 推荐算法知识提要
11.2.1 基于内容的推荐算法
11.2.2 协同过滤推荐
11.3 ChatGPT推荐算法应用实战
11.3.1 ChatGPT基于内容的推荐算法实战
11.3.2 ChatGPT协同过滤推荐实战
11.4 ChatGPT推荐算法实战总结
11.4.1 重点概念总结
11.4.2 重点实操总结
第12章 ChatGPT行业数据分析实战
12.1 电商行业分析实战
12.1.1 分析方法回顾
12.1.2 用户分析
12.1.3 商品分析
12.2 金融行业分析实战
12.2.1 股价预测分析
12.2.2 投资组合分析
12.3 ChatGPT行业数据分析实战总结
12.3.1 分析方法总结
12.3.2 重点实操总结
ChatGPT数据分析实践是2024年由清华大学出版社出版,作者史浩然。
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