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利用ChatGPT进行数据分析

作者: 张俊红

出版社: 人民邮电出版社

出版时间: 2023-08

版次: 1

ISBN: 9787115620224

定价: 79.80

装帧: 平装

页数: 231页

字数: 315千字

分类: 计算机与互联网

22人买过

本书以简洁、通俗易懂的语言，详细介绍了如何利用ChatGPT来处理和分析数据，不仅为初学者提供了基础知识，也为有经验的数据分析师提供了新的手段。书中包含详细的指导和应用案例，旨在帮助读者从零开始构建数据分析流程，在实际工作中灵活运用ChatGPT来解决问题和提升效率。
  通过阅读本书，你将掌握利用ChatGPT进行数据分析的基本方法和技巧，挖掘ChatGPT的巨大潜力。无论你是想扩展和强化数据分析技能，还是希望掌握ChatGPT这一先进工具，本书都将是你的理想选择。张俊红

某互联网公司数据分析专家，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。前言    iii

第 1章　ChatGPT    1

1.1　ChatGPT简介    1

1.1.1　ChatGPT是什么    1

1.1.2　ChatGPT的发展    1

1.1.3　ChatGPT的设计目的及应用场景    2

1.2　ChatGPT的底层核心概念    2

1.2.1　词嵌入    2

1.2.2　Transformer    3

1.2.3　自注意力机制    3

1.2.4　预训练与微调    4

1.3　ChatGPT的结果是如何生成的    5

1.4　如何提出一个好的prompt    7

1.4.1　prompt是什么    7

1.4.2　如何提出一个有效的prompt    7

1.4.3　如何调整、优化prompt以获得更好的输出    8

1.4.4　针对不同任务类型的prompt示例    10

第 2章　ChatGPT在数据分析岗位了解阶段的应用    11

2.1　数据分析师的职责与技能要求    11

2.2　数据分析师的日常工作流程与挑战    13

2.3　数据分析师的职业发展路径    14

2.4　数据分析的应用领域与行业    17

2.5　数据分析师岗位的地域分布    18

第3章　ChatGPT在数据分析学习阶段的应用    21

3.1　制订学习计划    21

3.1.1　了解数据分析基本知识    21

3.1.2　确定学习目标和时间表    23

3.1.3　选择合适的学习路径    24

3.2　获取学习资料    25

3.3　利用ChatGPT高效学习    28

3.3.1　学习技巧与策略    28

3.3.2　应对困难和挑战    29

第4章　ChatGPT在数据分析面试阶段的应用    31

4.1　确定应聘目标    31

4.1.1　解读招聘信息    31

4.1.2　了解福利待遇和企业文化    33

4.2　简历书写与优化    35

4.2.1　简历结构和格式    35

4.2.2　优化简历内容    39

4.3　面试准备    41

4.3.1　常见面试问题预测    41

4.3.2　利用ChatGPT模拟面试    45

4.3.3　面试技巧和注意事项    50

第5章　ChatGPT在数据分析OKR计划中的应用    52

5.1　制订数据分析相关OKR计划    52

5.2　调整、优化OKR计划    54

5.3　复盘OKR计划    56

第6章　ChatGPT在数据处理中的应用    58

6.1　概览数据    59

6.1.1　ChatGPT帮我做    59

6.1.2　ChatGPT告诉我    61

6.2　数据预处理    62

6.2.1　ChatGPT帮我做    62

6.2.2　ChatGPT告诉我    64

6.3　数据选择    66

6.3.1　ChatGPT帮我做    66

6.3.2　ChatGPT告诉我    67

6.4　数值操作    67

6.4.1　ChatGPT帮我做    68

6.4.2　ChatGPT告诉我    69

6.5　数值运算    70

6.5.1　ChatGPT帮我做    70

6.5.2　ChatGPT告诉我    72

6.6　数据分组    73

6.6.1　ChatGPT帮我做    73

6.6.2　ChatGPT告诉我    74

6.7　时间序列分析    75

6.7.1　ChatGPT帮我做    75

6.7.2　ChatGPT帮我做    77

第7章　ChatGPT在综合数据处理中的应用    78

7.1　案例1：多条件数据匹配合并    78

7.2　案例2：分类排序    80

7.3　案例3：多表合并与拆分    83

7.4　案例4：累计销量计算    88

7.5　案例5：用户留存率计算    88

7.6　案例6：用户连续活跃天数获取    92

7.7　案例7：用户共同好友数获取    96

7.8　案例8：表格样式设置    97

7.9　案例9：数据脱敏处理    98

7.10　案例10：自动发送邮件    101

第8章　ChatGPT在数据可视化中的应用    103

8.1　选择合适的图表类型    103

8.2　提供可视化建议    106

8.3　指导生成图表    107

8.4　解读图表    110

8.5　故事化呈现    112

第9章　ChatGPT在常用的数据分析方法中的应用    113

9.1　对比分析    113

9.2　分组分析    117

9.3　交叉分析    119

9.4　同期群分析    122

9.5　漏斗分析    125

9.6　相关性分析    128

9.7　热力图分析    131

9.8　象限分析    134

9.9　SWOT分析    137

9.10　PEST分析    140

第 10章　ChatGPT在专题分析中的应用    143

10.1　搭建数据指标体系    145

10.2　探索性分析    152

10.3　数据异常归因专题分析    153

10.4　用户流失专题分析    157

10.5　用户行为路径专题分析    164

10.6　用户细分专题分析    170

10.7　营销活动效果评估专题分析    175

10.8　商品销售专题分析    179

10.9　用户生命周期专题分析    184

10.10　内容消费专题分析    190

10.11　社交网络专题分析    195

10.12　学习专题分析方法    202

第 11章　ChatGPT在A/B实验中的应用    206

11.1　形成实验假设    207

11.2　明确实验目的    207

11.3　确定实验对象和分组策略    208

11.4　计算最小样本量及分组比例    209

11.5　确定实验周期    212

11.6　对实验对象进行随机分流    213

11.6.1　ChatGPT帮我做    213

11.6.2　ChatGPT告诉我    214

11.7　搭建实验评估指标体系    216

11.8　评估实验效果与统计显著性    218

11.8.1　ChatGPT帮我做    218

11.8.2　ChatGPT告诉我    220

11.9　撰写实验报告与总结    222

第 12章　ChatGPT时代数据分析行业的展望    228

12.1　ChatGPT对数据分析行业的影响    228

12.2　ChatGPT时代数据分析师岗位职责的新要求    230
内容简介:
本书以简洁、通俗易懂的语言，详细介绍了如何利用ChatGPT来处理和分析数据，不仅为初学者提供了基础知识，也为有经验的数据分析师提供了新的手段。书中包含详细的指导和应用案例，旨在帮助读者从零开始构建数据分析流程，在实际工作中灵活运用ChatGPT来解决问题和提升效率。
通过阅读本书，你将掌握利用ChatGPT进行数据分析的基本方法和技巧，挖掘ChatGPT的巨大潜力。无论你是想扩展和强化数据分析技能，还是希望掌握ChatGPT这一先进工具，本书都将是你的理想选择。
作者简介:
张俊红

某互联网公司数据分析专家，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。
目录:
前言    iii

第 1章　ChatGPT    1

1.1　ChatGPT简介    1

1.1.1　ChatGPT是什么    1

1.1.2　ChatGPT的发展    1

1.1.3　ChatGPT的设计目的及应用场景    2

1.2　ChatGPT的底层核心概念    2

1.2.1　词嵌入    2

1.2.2　Transformer    3

1.2.3　自注意力机制    3

1.2.4　预训练与微调    4

1.3　ChatGPT的结果是如何生成的    5

1.4　如何提出一个好的prompt    7

1.4.1　prompt是什么    7

1.4.2　如何提出一个有效的prompt    7

1.4.3　如何调整、优化prompt以获得更好的输出    8

1.4.4　针对不同任务类型的prompt示例    10

第 2章　ChatGPT在数据分析岗位了解阶段的应用    11

2.1　数据分析师的职责与技能要求    11

2.2　数据分析师的日常工作流程与挑战    13

2.3　数据分析师的职业发展路径    14

2.4　数据分析的应用领域与行业    17

2.5　数据分析师岗位的地域分布    18

第3章　ChatGPT在数据分析学习阶段的应用    21

3.1　制订学习计划    21

3.1.1　了解数据分析基本知识    21

3.1.2　确定学习目标和时间表    23

3.1.3　选择合适的学习路径    24

3.2　获取学习资料    25

3.3　利用ChatGPT高效学习    28

3.3.1　学习技巧与策略    28

3.3.2　应对困难和挑战    29

第4章　ChatGPT在数据分析面试阶段的应用    31

4.1　确定应聘目标    31

4.1.1　解读招聘信息    31

4.1.2　了解福利待遇和企业文化    33

4.2　简历书写与优化    35

4.2.1　简历结构和格式    35

4.2.2　优化简历内容    39

4.3　面试准备    41

4.3.1　常见面试问题预测    41

4.3.2　利用ChatGPT模拟面试    45

4.3.3　面试技巧和注意事项    50

第5章　ChatGPT在数据分析OKR计划中的应用    52

5.1　制订数据分析相关OKR计划    52

5.2　调整、优化OKR计划    54

5.3　复盘OKR计划    56

第6章　ChatGPT在数据处理中的应用    58

6.1　概览数据    59

6.1.1　ChatGPT帮我做    59

6.1.2　ChatGPT告诉我    61

6.2　数据预处理    62

6.2.1　ChatGPT帮我做    62

6.2.2　ChatGPT告诉我    64

6.3　数据选择    66

6.3.1　ChatGPT帮我做    66

6.3.2　ChatGPT告诉我    67

6.4　数值操作    67

6.4.1　ChatGPT帮我做    68

6.4.2　ChatGPT告诉我    69

6.5　数值运算    70

6.5.1　ChatGPT帮我做    70

6.5.2　ChatGPT告诉我    72

6.6　数据分组    73

6.6.1　ChatGPT帮我做    73

6.6.2　ChatGPT告诉我    74

6.7　时间序列分析    75

6.7.1　ChatGPT帮我做    75

6.7.2　ChatGPT帮我做    77

第7章　ChatGPT在综合数据处理中的应用    78

7.1　案例1：多条件数据匹配合并    78

7.2　案例2：分类排序    80

7.3　案例3：多表合并与拆分    83

7.4　案例4：累计销量计算    88

7.5　案例5：用户留存率计算    88

7.6　案例6：用户连续活跃天数获取    92

7.7　案例7：用户共同好友数获取    96

7.8　案例8：表格样式设置    97

7.9　案例9：数据脱敏处理    98

7.10　案例10：自动发送邮件    101

第8章　ChatGPT在数据可视化中的应用    103

8.1　选择合适的图表类型    103

8.2　提供可视化建议    106

8.3　指导生成图表    107

8.4　解读图表    110

8.5　故事化呈现    112

第9章　ChatGPT在常用的数据分析方法中的应用    113

9.1　对比分析    113

9.2　分组分析    117

9.3　交叉分析    119

9.4　同期群分析    122

9.5　漏斗分析    125

9.6　相关性分析    128

9.7　热力图分析    131

9.8　象限分析    134

9.9　SWOT分析    137

9.10　PEST分析    140

第 10章　ChatGPT在专题分析中的应用    143

10.1　搭建数据指标体系    145

10.2　探索性分析    152

10.3　数据异常归因专题分析    153

10.4　用户流失专题分析    157

10.5　用户行为路径专题分析    164

10.6　用户细分专题分析    170

10.7　营销活动效果评估专题分析    175

10.8　商品销售专题分析    179

10.9　用户生命周期专题分析    184

10.10　内容消费专题分析    190

10.11　社交网络专题分析    195

10.12　学习专题分析方法    202

第 11章　ChatGPT在A/B实验中的应用    206

11.1　形成实验假设    207

11.2　明确实验目的    207

11.3　确定实验对象和分组策略    208

11.4　计算最小样本量及分组比例    209

11.5　确定实验周期    212

11.6　对实验对象进行随机分流    213

11.6.1　ChatGPT帮我做    213

11.6.2　ChatGPT告诉我    214

11.7　搭建实验评估指标体系    216

11.8　评估实验效果与统计显著性    218

11.8.1　ChatGPT帮我做    218

11.8.2　ChatGPT告诉我    220

11.9　撰写实验报告与总结    222

第 12章　ChatGPT时代数据分析行业的展望    228

12.1　ChatGPT对数据分析行业的影响    228

12.2　ChatGPT时代数据分析师岗位职责的新要求    230

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