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AIGC辅助数据分析与挖掘:基于ChatGPT的方法与实践
更新时间:2024-05-24 17:56:28
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这是一本能指导数据分析师和数据挖掘工程师在AIGC时代快速实现能力跃迁的著作,教会他们使用ChatGPT等AIGC工具,大幅提升数据分析与挖掘的能力和效率。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BingCopilot等AIGC工具来辅助提升效率。全书一共8章,内容可以分为四个部分:1.AIGC工具使用和Prompt撰写首先详细介绍了数据分析与挖掘能用到的各种AIGC工具的使用方法和注意事项,然后全面讲解了如何面向数据分析与挖掘场景构建高质量的Prompt,包括大量的方法和最佳实践。2.AIGC辅助Excel数据分析与挖掘方法角度,详细阐述了AIGC工具如何辅助Excel数据分析与挖掘,包括数据集生成、数据管理、数据处理、数据分析和数据展示等;实践角度,通过RFM分析、时间序列分析和相关性分析等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Excel在不同场景中的结合使用。3.AIGC辅助SQL数据分析与挖掘方法角度,详细讲解了AIGC工具如何辅助SQL数据分析与挖掘,包括数据准备、查询、清洗、转换、分析等;实践角度,通过广告渠道评估、归因报表、留存报表等3个方面的案例讲解了AIGC工具与SQL在不同场景中的结合使用。4.AIGC辅助Python数据分析与挖掘方法角度,详细讲解了AIGC工具如何辅助Python数据分析与挖掘,包括环境构建、数据探索、数据处理、AutoML等;实践角度,通过广告预测、商品分析和KPI监控等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Python在不同场景中的结合使用。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。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2024-03-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
AIGC辅助数据分析与挖掘:基于ChatGPT的方法与实践最新章节
查看全部- 封底
- 作者简介
- 8.3 AIGC+Python KPI监控:基于时间序列的异常检测
- 8.2 AIGC+Python商品分析:基于多维指标的波士顿矩阵分析
- 8.1 AIGC+Python广告预测:基于回归模型的广告效果预测
- 第8章 AIGC辅助Python数据分析与挖掘的实践
- 7.8 常见问题
- 7.7 利用AIGC解析机器学习:原理、机制与底层逻辑
- 7.6 AIGC+AutoML:智能自动化机器学习新纪元
- 7.5 AIGC驱动的自动化数据处理:简化数据准备过程
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