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AIGC輔助數據分析與挖掘(基於ChatGPT的方法與實踐)/數據分析與決策技術叢書

  • 作者：宋天龍|責編:楊福川
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111744153
  • 出版日期：2024/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：340
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    這是一本能指導數據分析師和數據挖掘工程師在AIGC時代快速實現能力躍遷的著作，教會他們使用ChatGPT等AIGC工具，大幅提升數據分析與挖掘的能力和效率。
    全書圍繞Excel、SQL和Python這3大常用的數據分析和挖掘工具展開，從方法和實踐2個維度系統講解了如何使用ChatGPT和Bing Copilot等AIGC工具來輔助提升效率。
    全書一共8章，內容可以分為四個部分：
    1.AIGC工具使用和Prompt撰寫
    首先詳細介紹了數據分析與挖掘能用到的各種AIGC工具的使用方法和注意事項，然後全面講解了如何面向數據分析與挖掘場景構建高質量的Prompt，包括大量的方法和最佳實踐。
    2.AIGC輔助Excel數據分析與挖掘
    方法角度，詳細闡述了AIGC工具如何輔助Excel數據分析與挖掘，包括數據集生成、數據管理、數據處理、數據分析和數據展示等；實踐角度，通過RFM分析、時間序列分析和相關性分析等3個方面的案例講解了AIGC工具與Excel在不同場景中的結合使用。
    3.AIGC輔助SQL數據分析與挖掘
    方法角度，詳細講解了AIGC工具如何輔助SQL數據分析與挖掘，包括數據準備、查詢、清洗、轉換、分析等；實踐角度，通過廣告渠道評估、歸因報表、留存報表等3個方面的案例講解了AIGC工具與SQL在不同場景中的結合使用。
    4.AIGC輔助Python數據分析與挖掘    方法角度，詳細講解了AIGC工具如何輔助Python數據分析與挖掘，包括環境構建、數據探索、數據處理、AutoML等；實踐角度，通過廣告預測、商品分析和KPI監控等3個方面的案例講解了AIGC工具與Python在不同場景中的結合使用。
    除此之外，本書還全面總結了用AIGC輔助這3種數據分析與挖掘工具時會遇到哪些問題以及有哪些注意事項。
作者介紹
宋天龍|責編:楊福川
    宋天龍（Tony Song），大數據技術專家，觸脈咨詢合夥人兼副總裁，前Webtrekk中國區技術和咨詢負責人（Webtrekk，德國最大的在線數據分析服務提供商）。擅長數據挖掘、建模、分析與運營，精通端到端數據價值場景設計、業務需求轉換、數據結構梳理、數據建模與學習以及數據工程交付。在電子商務、零售、銀行、保險等多個行業擁有豐富的數據項目工作經驗，參與過集團和企業級數據體系規劃、DMP與數據倉庫建設、大數據產品開發、網站流量系統建設、個性化智能推薦與精準營銷、企業大數據智能等。參與實施客戶案例包括聯合利華、Webpower、德國OTTO集團電子商務（中國）、Esprit中國、豬八戒網、順豐優選、樂視商城、泰康人壽、酒仙網、國美在線、迪信通等。     著有多部暢銷書：     《Python數據分析與數據化運營》     《網站數據挖掘與分析：系統方法與商業實踐》     《企業大數據系統構建實戰：技術、架構、實施與應用》
目錄
序
前言
第一部分  AIGC基礎知識
  第1章  AIGC賦能數據分析與挖掘
    1.1  探索主流的AIGC產品
      1.1.1  ChatGPT：AIGC的行業標桿
      1.1.2  New Bing Chat：Bing聊天助手
      1.1.3  GitHub Copilot：智能編程夥伴
      1.1.4  Microsoft 365 Copilot：Microsoft一站式辦公AI
      1.1.5  Azure OpenAI：Azure雲平台服務
      1.1.6  Claude：Anthropic AI工具
      1.1.7  Google Bard：Google AI對話工具
      1.1.8  文心一言：百度AI工具
      1.1.9  通義千問：阿里AI工具
    1.2  選擇適合數據工作的AIGC產品
      1.2.1  產品選擇攻略：應用場景與關鍵要素
      1.2.2  應用集成AIGC：一站式AI助手
      1.2.3  SaaS模式AIGC：靈活的AI as a Service
      1.2.4  私有化部署AIGC：企業定製版AI
    1.3  ChatGPT實操指南
      1.3.1  ChatGPT的常用技巧
      1.3.2  ChatGPT的高級功能
    1.4  New Bing Chat實操指南
      1.4.1  New Bing Chat的常用技巧
      1.4.2  New Bing Chat的高級功能
    1.5  AIGC驅動數據分析與挖掘變革
      1.5.1  技能要求：數據從業者的技能演進
      1.5.2  應用場景：數據工作的加速器
      1.5.3  人機協作：數據工作的新範式
    1.6  AIGC在數據工作中的注意事項
      1.6.1  基於最新知識的推理限制
      1.6.2  「一致性」觀點的挑戰
      1.6.3  數據結果審查與驗證
      1.6.4  數據安全、數據隱私與合規問題
      1.6.5  知識產權及版權問題
      1.6.6  社會認知偏差影響數據推理
      1.6.7  難以解決大型任務的統籌與複雜依賴問題
      1.6.8  垂直領域數據和知識缺失問題
  ……
第二部分  AIGC輔助Excel數據分析與挖掘
第三部分  AIGC輔助SQL數據分析與挖掘
第四部分  AIGC輔助Python數據分析與挖掘

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