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全面讲解ChatGPT辅助Excel、SQL和Python数据分析与挖掘的方法与实践。
内容简介
全书围绕Excel、SQL和Python这3大常用的数据分析和挖掘工具展开，从方法和实践2个维度系统讲解了如何使用ChatGPT和Bing Copilot等AIGC工具来辅助提升效率。
全书一共八章，内容可以分为四个部分：AIGC工具使用和Prompt撰写，AIGC辅助Excel数据分析与挖掘，AIGC辅助SQL数据分析与挖掘，AIGC辅助Python数据分析与挖掘。
除此之外，本书还全面总结了用AIGC辅助这3种数据分析与挖掘工具时会遇到哪些问题以及有哪些注意事项。
作者简介
作者宋天龙，大数据领域的资深数据分析、挖掘和建模专家，精通端到端数据价值场景设计、业务需求转换、数据结构梳理、数据建模与学习，以及数据工程交付。曾任软通动力集团大数据研究院数据总监，Webtrekk（德国最大的网站数据分析服务提供商）中国区技术和咨询负责人，国美大数据中心经理。
拥有丰富的大数据项目工作经验，参与过集团和企业级大数据存储平台、大数据开发和集成平台、数据体系规划、大数据产品开发、网站流量系统建设、网站智能推荐、企业大数据智能等大型数据工作项目。参与实施客户案例包括Webpower、德国OTTO集团电子商务（中国），Esprit中国、猪八戒网、顺丰优选、乐视商城、泰康人寿、酒仙网，国美在线、迪信通等。合作培训及沙龙单位包括人民大学、数盟、萝卜网、Netconcepts、触脉、中商联数据分析委等。萝卜课堂、天善学院特邀讲师，百度文库认证作家，36大数据、站长之家、互联网分析沙龙专栏作家。著有《网站数据挖掘与分析：系统方法与商业实践》一书。
章节目录
版权信息
序
前言
第一部分 AIGC基础知识
第1章 AIGC赋能数据分析与挖掘
1.1 探索主流的AIGC产品
1.2 选择适合数据工作的AIGC产品
1.3 ChatGPT实操指南
1.4 New Bing Chat实操指南
1.5 AIGC驱动数据分析与挖掘变革
1.6 AIGC在数据工作中的注意事项
第2章 构建高质量Prompt的科学方法与最佳实践
2.1 Prompt的基本概念
2.2 Prompt对AIGC的影响和价值
2.3 Prompt输入的限制规则
2.4 高质量Prompt的基本结构
2.5 提升Prompt质量的关键要素
2.6 构建Prompt的最佳实践
2.7 精调Prompt示例：引爆AIGC优质内容
2.8 Prompt构建工具：轻松撰写提示词
2.9 常见问题
第二部分 AIGC辅助Excel数据分析与挖掘
第3章 AIGC辅助Excel数据分析与挖掘的方法
3.1 利用AIGC提升数据分析师的Excel技能
3.2 Excel应用中的Prompt核心要素
3.3 AIGC辅助生成数据集
3.4 数据高效管理：AIGC助力数据整合与拆分
3.5 数据处理助手：AIGC让Excel数据清洗更智能
3.6 AI驱动的数据分析：Excel用户的洞察利器
3.7 数据展现魔法：AIGC助力Excel数据展示
3.8 常见问题
第4章 AIGC辅助Excel数据分析与挖掘的实践
4.1 AIGC+Excel RFM分析与营销落地：提升客户生命周期价值
4.2 AIGC+Excel时间序列分析的妙用：发掘用户增长规律
4.3 AIGC+Excel相关性分析与热力图展示：揭示网站KPI指标的隐秘联系
第三部分 AIGC辅助SQL数据分析与挖掘
第5章 AIGC辅助SQL数据分析与挖掘的方法
5.1 利用AIGC提升SQL数据分析与挖掘能力
5.2 SQL数据库应用中的Prompt核心要素
5.3 AIGC辅助数据库构建：轻松完成环境准备
5.4 AIGC解决SQL复杂数据查询之谜
5.5 AIGC实现SQL高效数据清洗和转换
5.6 AIGC助力高阶数据分析：SQL数据分析大师
5.7 AIGC化解SQL困局：SQL解释、转换、排错、性能优化
5.8 常见问题
第6章 AIGC辅助SQL数据分析与挖掘的实践
6.1 AIGC优化广告渠道评估：构建客观、全面的评估体系
6.2 AIGC复现归因报表：揭示真实转化贡献
6.3 AIGC构建留存报表：发现用户增长的关键
第四部分 AIGC辅助Python数据分析与挖掘
第7章 AIGC辅助Python数据分析与挖掘的方法
7.1 利用AIGC提升Python数据分析与挖掘能力
7.2 Python应用中的Prompt核心要素
7.3 AIGC智能化环境构建：轻松搞定Python环境
7.4 AIGC驱动的智能数据探索：数据洞察的新途径
7.5 AIGC驱动的自动化数据处理：简化数据准备过程
7.6 AIGC+AutoML：智能自动化机器学习新纪元
7.7 利用AIGC解析机器学习：原理、机制与底层逻辑
7.8 常见问题
第8章 AIGC辅助Python数据分析与挖掘的实践
8.1 AIGC+Python广告预测：基于回归模型的广告效果预测
8.2 AIGC+Python商品分析：基于多维指标的波士顿矩阵分析
8.3 AIGC+Python KPI监控：基于时间序列的异常检测
AIGC辅助数据分析与挖掘：基于ChatGPT的方法与实践是2024年由机械工业出版社出版,作者宋天龙。
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