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CHATGPT數(shù)據(jù)分析實(shí)踐

CHATGPT數(shù)據(jù)分析實(shí)踐

出版社：清華大學(xué)出版社出版時間：2024-11-01
開本： 32開 頁數(shù)： 616
中 圖 價:¥79.2(8.0折) 定價  ¥99.0 登錄后可看到會員價
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CHATGPT數(shù)據(jù)分析實(shí)踐 版權(quán)信息

CHATGPT數(shù)據(jù)分析實(shí)踐 本書特色

※ 深入剖析ChatGPT，掌握其在各領(lǐng)域的強(qiáng)大應(yīng)用，提升工作效率與創(chuàng)新思維！ 系統(tǒng)學(xué)習(xí)高效利用ChatGPT的策略，優(yōu)化復(fù)雜問題的解決過程，釋放潛能！ 構(gòu)建數(shù)據(jù)分析框架，借助ChatGPT提升數(shù)據(jù)處理精準(zhǔn)度，優(yōu)化決策制定。※ 利用ChatGPT處理海量數(shù)據(jù)，洞察數(shù)據(jù)背后的深刻含義，發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵趨勢！ 通過豐富案例，學(xué)習(xí)ChatGPT在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，將理論轉(zhuǎn)化為實(shí)戰(zhàn)技能，實(shí)現(xiàn)能力飛躍。

CHATGPT數(shù)據(jù)分析實(shí)踐 內(nèi)容簡介

本書從ChatGPT的基礎(chǔ)原理講起，逐步深入ChatGPT的基礎(chǔ)使用和插件功能，并結(jié)合各種數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)案例，重點(diǎn)介紹了ChatGPT在各種數(shù)據(jù)分析場景中的應(yīng)用方法，讓讀者不但可以系統(tǒng)地學(xué)習(xí)ChatGPT相關(guān)知識，而且能對ChatGPT在數(shù)據(jù)分析中的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用有更為深入的理解。本書分為12章，涵蓋的主要內(nèi)容有：ChatGPT簡介與基本原理；ChatGPT使用方法；ChatGPT插件應(yīng)用；ChatGPT構(gòu)建指標(biāo)體系、ChatGPT數(shù)據(jù)采集與清洗、ChatGPT探索性數(shù)據(jù)分析和可視化、ChatGPT推斷性統(tǒng)計分析、ChatGPT預(yù)測分析、ChatGPT文本分析、ChatGPT分類和聚類分析、ChatGPT推薦算法、ChatGPT行業(yè)數(shù)據(jù)分析等的應(yīng)用方法和實(shí)戰(zhàn)項目案例。
本書內(nèi)容通俗易懂、案例豐富、實(shí)用性強(qiáng)，特別適合對數(shù)據(jù)分析和人工智能感興趣的讀者，包括但不限于數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師、有數(shù)據(jù)分析需求的業(yè)務(wù)人員、研究人員、學(xué)生以及所有想要利用ChatGPT進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的讀者。另外，本書也適合作為相關(guān)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的教材使用。

CHATGPT數(shù)據(jù)分析實(shí)踐 目錄

第1章 ChatGPT簡介與基本原理 1.1 ChatGPT簡介001 1.1.1 ChatGPT前世今生001 1.1.2 ChatGPT的特點(diǎn)003 1.2 ChatGPT和數(shù)據(jù)分析005 1.2.1 數(shù)據(jù)分析的基本概念005 1.2.2 ChatGPT在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用場景006 第2章 ChatGPT使用方法 2.1 基礎(chǔ)用法：從注冊賬號到談笑風(fēng)生008 2.1.1 注冊和登錄ChatGPT008 2.1.2 ChatGPT對話初體驗(yàn)011 2.1.3 識別和處理ChatGPT的錯誤輸出012 2.2 ChatGPT提示工程：prompt的藝術(shù)014 2.2.1 提示工程的概念014 2.2.2 提示的設(shè)計016 2.2.3 提示的優(yōu)化技巧018 2.3 實(shí)用ChatGPT應(yīng)用020 2.3.1 python簡介、下載安裝和環(huán)境配置020 2.3.2 ChatGPT輔助編程024 2.3.3 ChatGPT輔助文章生成028 第3章 ChatGPT插件應(yīng)用 3.1 插件的基本使用031 3.1.1 插件概述031 3.1.2 安裝和啟用插件032 3.2 Code Interpreter功能用法詳解034 3.2.1 Code Interpreter功能介紹034 3.2.2 Code Interpreter功能實(shí)戰(zhàn)037 3.3 其他數(shù)據(jù)分析常用插件介紹048 3.3.1 Noteable插件的基本使用048 3.3.2 其他常用插件介紹053 第4章 ChatGPT構(gòu)建指標(biāo)體系實(shí)戰(zhàn) 4.1 案例背景和任務(wù)055 4.2 指標(biāo)體系知識提要056 4.2.1 常用指標(biāo)056 4.2.2 指標(biāo)體系構(gòu)建方法061 4.2.3 指標(biāo)字典062 4.3 使用ChatGPT搭建指標(biāo)體系063 4.3.1 選擇北極星指標(biāo)064 4.3.2 搭建指標(biāo)體系065 4.3.3 輸出指標(biāo)字典070 4.4 ChatGPT指標(biāo)體系搭建實(shí)戰(zhàn)總結(jié)074 第5章 ChatGPT數(shù)據(jù)采集與清洗實(shí)戰(zhàn) 5.1 案例背景和任務(wù)077 5.2 數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)清洗知識提要078 5.2.1 數(shù)據(jù)采集概念078 5.2.2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲079 5.2.3 問卷調(diào)查081 5.2.4 其他常見數(shù)據(jù)采集方式082 5.2.5 數(shù)據(jù)清洗概念082 5.2.6 數(shù)據(jù)清洗主要方法083 5.3 ChatGPT數(shù)據(jù)采集實(shí)戰(zhàn)085 5.3.1 ChatGPT爬蟲實(shí)戰(zhàn)分析085 5.3.2 ChatGPT調(diào)查問卷設(shè)計實(shí)戰(zhàn)091 5.4 ChatGPT數(shù)據(jù)清洗實(shí)戰(zhàn)097 5.4.1 ChatGPT一致性檢查實(shí)戰(zhàn)097 5.4.2 使用ChatGPT處理缺失值＆重復(fù)數(shù)據(jù)100 5.5 ChatGPT數(shù)據(jù)采集和清洗實(shí)戰(zhàn)總結(jié)105 5.5.1 數(shù)據(jù)采集重點(diǎn)知識總結(jié)105 5.5.2 數(shù)據(jù)清洗重點(diǎn)知識總結(jié)105 5.5.3 重點(diǎn)實(shí)操總結(jié)105 第6章 ChatGPT探索性數(shù)據(jù)分析和可視化實(shí)戰(zhàn) 6.1 案例背景和任務(wù)107 6.2 探索性數(shù)據(jù)分析和可視化知識提要108 6.2.1 探索性數(shù)據(jù)分析概念108 6.2.2 探索性數(shù)據(jù)分析流程110 6.2.3 數(shù)據(jù)可視化圖表應(yīng)用112 6.3 ChatGPT探索性數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)113 6.3.1 ChatGPT數(shù)據(jù)解讀實(shí)戰(zhàn)113 6.3.2 ChatGPT描述性統(tǒng)計實(shí)戰(zhàn)116 6.3.3 ChatGPT相關(guān)性分析實(shí)戰(zhàn)123 6.3.4 ChatGPT數(shù)據(jù)可視化實(shí)戰(zhàn)125 6.3.5 ChatGPT探索性數(shù)據(jù)分析總結(jié)129 第7章 ChatGPT推斷性統(tǒng)計分析實(shí)戰(zhàn) 7.1 案例背景和任務(wù)131 7.2 推斷性統(tǒng)計分析知識回顧132 7.2.1 推斷性統(tǒng)計分析重點(diǎn)概念132 7.2.2 參數(shù)估計134 7.2.3 假設(shè)檢驗(yàn)和方差分析137 7.3 ChatGPT參數(shù)估計實(shí)戰(zhàn)139 7.3.1 ChatGPT點(diǎn)估計實(shí)戰(zhàn)139 7.3.2 ChatGPT區(qū)間估計實(shí)戰(zhàn)145 7.4 ChatGPT假設(shè)檢驗(yàn)和方差分析實(shí)戰(zhàn)148 7.4.1 ChatGPT假設(shè)檢驗(yàn)實(shí)戰(zhàn)148 7.4.2 ChatGPT方差分析實(shí)戰(zhàn)151 7.5 ChatGPT推斷性統(tǒng)計分析實(shí)戰(zhàn)總結(jié)154 第8章 ChatGPT預(yù)測分析實(shí)戰(zhàn) 8.1 案例背景和任務(wù)157 8.1.1 任務(wù)一157 8.1.2 任務(wù)二158 8.2 預(yù)測模型知識提要158 8.2.1 預(yù)測模型重點(diǎn)概念158 8.2.2 回歸分析步驟164 8.2.3 時間序列預(yù)測分析步驟166 8.2.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測分析步驟166 8.2.5決策樹和隨機(jī)森林預(yù)測分析步驟167 8.3ChatGPT數(shù)據(jù)預(yù)測實(shí)戰(zhàn)168 8.3.1 ChatGPT回歸分析實(shí)戰(zhàn)168 8.3.2 ChatGPT時間序列分析實(shí)戰(zhàn)177 8.3.3 ChatGPT神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測分析實(shí)戰(zhàn)184 8.3.4 ChatGPT決策樹和隨機(jī)森林分析實(shí)戰(zhàn)189 8.4 ChatGPT預(yù)測分析實(shí)戰(zhàn)總結(jié)193 8.4.1 重點(diǎn)概念總結(jié)193 8.4.2 重點(diǎn)實(shí)操總結(jié)194 第9章 ChatGPT文本分析實(shí)戰(zhàn) 9.1 案例背景和任務(wù)197 9.2 文本分析知識提要198 9.2.1 文本預(yù)處理198 9.2.2 文本特征工程199 9.2.3 文本情感分析201 9.2.4 文本關(guān)鍵詞分析和主題建模202 9.3 ChatGPT評論文本分析實(shí)戰(zhàn)205 9.3.1 評論數(shù)據(jù)預(yù)處理205 9.3.2 評論數(shù)據(jù)關(guān)鍵詞分析206 9.3.3 評論數(shù)據(jù)主題建模210 9.3.4 評論數(shù)據(jù)情感分析212 9.4 ChatGPT文本分析實(shí)戰(zhàn)總結(jié)216 9.4.1 文本預(yù)處理重點(diǎn)概念216 9.4.2 文本特征工程重點(diǎn)概念217 9.4.3 文本情感分析重點(diǎn)概念217 9.4.4 文本關(guān)鍵詞分析和主題建模重點(diǎn)概念218 9.4.5 重點(diǎn)實(shí)操總結(jié)218 0章 ChatGPT分類和聚類分析實(shí)戰(zhàn) 10.1 案例背景和任務(wù)220 10.1.1 任務(wù)一220 10.1.2 任務(wù)二221 10.2 分類和聚類知識提要221 10.2.1 分類方法概述221 10.2.2 分類方法評估指標(biāo)225 10.2.3 聚類方法概述和效果評價228 10.3 ChatGPT分類和聚類分析應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)232 10.3.1 ChatGPT分類任務(wù)實(shí)戰(zhàn)232 10.3.2 ChatGPT聚類任務(wù)實(shí)戰(zhàn)241 10.4 ChatGPT分類和聚類分析實(shí)戰(zhàn)總結(jié)248 1章 ChatGPT 算法實(shí)戰(zhàn) 11.1 案例背景和任務(wù)250 11.1.1 任務(wù)一250 11.1.2 任務(wù)二251 11.2 算法知識提要251 11.2.1 基于內(nèi)容的 算法251 11.2.2 協(xié)同過濾 254 11.3 ChatGPT 算法應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)255 11.3.1 ChatGPT基于內(nèi)容的 算法實(shí)戰(zhàn)255 11.3.2 ChatGPT協(xié)同過濾 實(shí)戰(zhàn)261 11.4 ChatGPT 算法實(shí)戰(zhàn)總結(jié)267 11.4.1 重點(diǎn)概念總結(jié)267 11.4.2 重點(diǎn)實(shí)操總結(jié)268 2章 ChatGPT行業(yè)數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn) 12.1 電商行業(yè)分析實(shí)戰(zhàn)269 12.1.1 分析方法回顧269 12.1.2 用戶分析271 12.1.3 商品分析280 12.2 金融行業(yè)分析實(shí)戰(zhàn)286 12.2.1 股價預(yù)測分析286 12.2.2 投資組合分析289 12.3 ChatGPT行業(yè)數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)總結(jié)291 12.3.1 分析方法總結(jié)291 12.3.2 重點(diǎn)實(shí)操總結(jié)292
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CHATGPT數(shù)據(jù)分析實(shí)踐 作者簡介

史浩然，浙江大學(xué)碩士，具有多年數(shù)據(jù)分析工作經(jīng)驗(yàn)，曾先后在阿里巴巴、高露潔等公司從事數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)工作，現(xiàn)為某世界500強(qiáng)企業(yè)數(shù)據(jù)分析專家。在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域有深厚的理論基礎(chǔ)和豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，同時曾參與多部數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)教材的編寫和審稿，并參與人力資源社會保障部人工智能訓(xùn)練師考試題目編寫。 趙辛，博士，入選《福布斯》科技榜U30、深圳市孔雀計劃海外高層次人才，人工智能產(chǎn)業(yè)協(xié)會專家， 工程師。新南威爾士大學(xué)全獎博士，SCI論文10余篇，授權(quán)專利20余項。帶領(lǐng)團(tuán)隊成功研發(fā)了 首臺“手、腦、眼、腳”一體化紡織絡(luò)筒機(jī)器人，曾與 知名企業(yè)如埃森哲、富士康、固高科技等合作開展AI研究項目10余項，致力于AI賦能工業(yè)與新能源電力行業(yè)。吳志成：平安科技 算法工程師，6年人工智能與數(shù)據(jù)分析開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，從事機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等領(lǐng)域的項目開發(fā)工作。

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