AIGC輔助數據分析與挖掘-基於ChatGPT的方法與實踐宋天龍 9787111744153 【台灣高等教育出版社】

Name: AIGC輔助數據分析與挖掘-基於ChatGPT的方法與實踐 宋天龍 9787111744153 【台灣高等教育出版社】
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書名：AIGC輔助數據分析與挖掘-基於ChatGPT的方法與實踐
ISBN：9787111744153
出版社：機械工業
著編譯者：宋天龍
叢書名：數據分析與決策技術叢書
頁數：340
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1616379
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內容簡介

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。

作者簡介

宋天龍（Tony Song），大數據技術專家，觸脈諮詢合伙人兼副總裁，前Webtrekk中國區技術和諮詢負責人（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，參与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。參与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》

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的行業標杆
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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