AIGC輔助數據分析與數據化運營-場景化解決方案與案例分析 宋天龍著 9787111759638 【台灣高等教育出版社】

編輯推薦
適讀人群 ：數據分析、數據工程師、數據科學家、運營經理、產品經理、企業管理者和決策者。
（1）作者背景權威：作者是觸脈諮詢合伙人，Webtrekk（現隸屬於MAPP）中國區前技術和諮詢負責人，中國商業聯合會數據分析專業委員會專家組成員。
（2）作者經驗豐富：作者有15年數據分析相關工作經驗，是AIGC領域的佈道者，為SHEIN、聯合利華、順豐優選等企業提供服務。
（3）靈活運營各類AI工具：涵蓋了ChatGPT、Bing Copilot、Clarity Copilot、Edge Copilot等免費工具，同時深入介紹了付費版本的 ChatGPT-4。
（4）聚焦業務分析場景：緊密圍繞數據化運營的關鍵場景展開，包括市場及行業
分析、競爭分析、客戶運營分析、廣告分析、商品運營分析、促銷活動運營分析等， 使數據分析和運營主題與實際業務深度融合。
（5）多元 AI 交互方法：全面介紹多種與 AI 交互的方法，涵蓋高效提示詞撰寫、AI 交互反饋、多模態信息交互、個性化參數設定等，保證了AIGC 知識的完整性和實用性。
（6）以案例為導向：每小節都以具體的業務場景和案例為核心，通過詳細的步驟拆解和知識介紹，真實展示在實際工作場景中如何解決實際問題。
（7）豐富的輔助學習資源：本書提供了豐富的特色內容，包括示例、圖表、代碼和輸出，以及常見問題匯總和隨書附件等。

內容簡介

內容簡介
這是一本能從業務、方法、場景3個維度幫助讀者使用AI技術提升數據分析和數據化運營能力的著作。用紮實的理論框架、豐富的實踐案例、實用的操作技巧，全面展示了如何用AI延伸業務分析廣度、拓展業務分析深度、優化業務分析效能，從而達到幫助企業用智能的數據化運營實現業務持續增長的目的。
閱讀並實踐本書，你將有以下收穫：
（1）理解並掌握AI輔助數據分析的思路，以及應該具備的AI能力、方法和工具。
（2）系統掌握AI在數據分析報告中的創新應用，包括思維導圖生成、報告材料整理、核心內容撰寫以及報告試講和優化等。
（3）掌握AI在市場分析和行業分析中的應用，包括數據採集、宏觀分析、行業與市場概況分析、市場細分與目標市場定位、市場發展趨勢與市場風險分析。
（4）掌握AI在競爭分析中的應用，包括收集競爭分析報告與數據、競品調研、競爭識別與分析、競爭對手分析模型以及競爭對手事件跟蹤分析等。
（5）掌握AI在客戶運營分析中的應用，包括客戶標籤體系設計、客戶服務與管理分析、客戶全生命周期分析、社交管理分享、客戶輿論與口碑分析、客戶調研分析以及專題性客戶與社群分析等。
（6）掌握AIGC在廣告分析中的應用，包括廣告創意生成、廣告創意分析、廣告目標受眾選擇、廣告投放時機分析、廣告落地頁A/B測試與假設檢驗分析、廣告效果分析以及廣告價值因素解讀與投放預測等。
（7）掌握AI在商品運營分析中的應用，包括商品選品分析、爆款商品運營分析、商品庫存分析、商品定價分析、商品流量運營分析、商品銷售分析以及商品序列銷售分析等。
（8）掌握AI在促銷活動運營分析中的應用，包括優惠券分析、促銷活動營銷組合與引流分析、促銷活動頁面熱圖分析、促銷活動主會場流量來源與導流分析、促銷活動內容個性化推薦、促銷活動復盤與總結以及競品促銷活動信息分析等。
本書採用案例驅動的寫作方式，通過實際業務案例詳細拆解AI技術在各個場景中的應用步驟和技巧。語言簡潔易懂，理論與實踐結合，注重實用性和可操作性，幫助讀者快速掌握核心知識。提供豐富的實際案例和操作指南，涵蓋多種AI工具和交互技巧，確保讀者能夠學以致用。

作者簡介
宋天龍(TonySong)，觸脈諮詢合伙人，Webtrekk中國區前技術和諮詢負責人。在數據領域工作15年，積累了大量的數據工作經驗、案例、場景和方法，並且在數據分析領域頗有口碑。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。在跨境、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、標籤和畫像系統、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、企業大數據智能營銷與應用等。服務客戶包括聯合利華、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。著作成果：《AIGC輔助數據分析與挖掘：基於ChatGPT的方法與實踐》《Python數據分析與數據化運營》《企業大數據系統構建實戰：技術、架構、實施與應用》《網站數據挖掘與分析：系統方法與商業實踐》等。

目錄
目 錄 Contents
前言
第一部分 數據分析基礎
與報告交付
第1章 AIGC輔助數據分析2
1 1 AIGC在數據分析中的應用2
1 1 1 應用背景2
1 1 2 應用價值3
1 1 3 應用流程5
1 2 利用AI的邏輯推理能力進行
因果分析6
1 2 1 因果分析的場景和價值7
1 2 2 互動式因果分析過程8
1 2 3 AI輔助因果分析案例8
1 2 4 設計和實施因果實驗10
1 2 5 AI輔助因果實驗案例11
1 3 利用AI的智能思維進行異常
診斷分析13
1 3 1 異常診斷的場景和價值13
1 3 2 發現和識別異常問題14
1 3 3 構建和完善分析思路14
1 3 4 定位和解決異常根源15
1 3 5 分享同類型問題的解決思路16
1 4 利用AI的資深經驗完善數據
分析思維17
1 4 1 從業務需求到數據分析目標17
1 4 2 從數據分析目標到數據分析
框架17
1 4 3 從數據分析框架到數據分析
方法18
1 4 4 從數據分析方法到數據分析
結論18
1 4 5 從數據分析結論到業務落地19
1 5 利用AI知識推薦合適的數據
分析工具19
1 5 1 市場分析類工具推薦19
1 5 2 競爭分析類工具推薦20
1 5 3 數據分析、挖掘與建模類
工具推薦21
1 5 4 數據可視化分析類工具推薦22
第2章 AIGC輔助數據分析
報告撰寫24
2 1 AIGC在數據分析報告撰寫中
的應用24
2 1 1 應用背景24
2 1 2 應用價值25
2 1 3 應用流程26
2 2 生成數據分析報告的思維導圖27
2 2 1 思維導圖在報告中的多重
用途27
2 2 2 利用AIGC引導生成分析
思路27
2 2 3 使用開源工具Markmap將
AIGC內容轉化為思維導圖29
2 2 4 使用商業工具Xmind將AIGC
內容轉化為思維導圖30
2 3 生成數據分析報告所需的材料32
2 3 1 利用AIGC生成報告模板33
2 3 2 利用AIGC生成自定義數據
表格34
2 3 3 利用AIGC生成數據圖形35
2 4 撰寫數據分析報告的核心內容36
2 4 1 從零開始創建數據分析報告36
2 4 2 擴展已有數據分析報告的內容38
2 4 3 提供支撐觀點的事實論據40
2 4 4 提煉核心要點41
2 4 5 提煉報告摘要41
2 4 6 給出有價值的行動建議44
2 4 7 潤色和優化報告表達45
2 4 8 生成多語言類型的報告47
2 5 數據分析報告試講與優化48
2 5 1 報告試講的價值和主要應用
場景49
2 5 2 如何通過與AI交互試講報告49
2 5 3 為AI定義目標受眾角色51
2 5 4 準備報告試講的腹稿52
2 5 5 模擬報告試講的過程53
第二部分 外部業務場景分析
第3章 AIGC輔助市場及行業分析60
3 1 AIGC在市場及行業分析中的應用60
3 1 1 應用背景60
3 1 2 應用價值61
3 1 3 應用流程61
3 2 數據採集與宏觀分析62
3 2 1 尋找可靠的宏觀分析數據源62
3 2 2 有效收集宏觀分析數據64
3 2 3 利用AIGC清洗宏觀數據65
3 3 行業與市場概況分析66
3 3 1 行業概況分析66
3 3 2 競爭格局分析69
3 3 3 消費者洞察分析70
3 3 4 市場PEST分析72
3 4 市場細分與目標市場定位分析73
3 4 1 市場細分分析73
3 4 2 目標市場定位分析76
3 4 3 目標市場生命周期分析78
3 5 市場發展與趨勢研究80
3 5 1 分析市場影響因素80
3 5 2 掌握行業最新趨勢82
3 5 3 發現行業熱點話題83
3 5 4 持續追蹤行業熱點85
3 6 市場風險分析86
3 6 1 分析行業內的潛在風險87
3 6 2 分析跨行業的潛在風險87
第4章 AIGC輔助競爭分析89
4 1 AIGC在競爭分析中的應用89
4 1 1 應用背景89
4 1 2 應用價值90
4 1 3 應用流程90
4 2 收集競爭分析報告與數據91
4 2 1 尋找競爭分析的數據源91
4 2 2 尋找公開的競爭分析報告93
4 3 利用Edge瀏覽器的Copilot
進行競品調研95
4 3 1 利用「聊天」功能提煉網頁
報告概要95
4 3 2 利用「見解」功能分析競爭
對手網站98
4 4 競爭識別與分析101
4 4 1 識別並分析競爭對手101
4 4 2 識別並分析競爭產品或服務103
4 5 競爭對手分析模型105
4 5 1 SWOT分析105
4 5 2 波特五力分析108
4 5 3 GE/McKinsey矩陣分析112
4 6 競爭對手事件跟蹤分析118
4 6 1 發現競爭對手重大事件118
4 6 2 持續跟蹤競爭對手事件的
進展120
第三部分 企業內部運營分析
第5章 AIGC輔助客戶運營分析124
5 1 AIGC在客戶運營分析中的應用124
5 1 1 應用背景124
5 1 2 應用價值125

前言/序言
Preface 前 言
為何寫作本書
在前作《AIGC輔助數據分析與挖掘：基於ChatGPT的方法與實踐》取得良好反響后，我再次懷著激動之情與你分享新作。前作側重於AIGC在數據分析和挖掘工作中的工具、技術、產品運用，強調實施層面的數據分析和挖掘工程。本書則聚焦于AIGC在數據分析與數據化運營中的實際應用，從業務、方法和場景三個維度深入探討。也就是說，如何在企業日常運營的各個場景下，充分利用AIGC解決實際業務難題。在這個過程中，特別關注以下三個核心方向。
AI延伸業務分析的廣度：探索如何運用AIGC技術拓寬業務分析的視野，特別是補充、延伸、拓展、增強人類思維層面的應用，從而發現更多業務機會和風險。
AI拓展業務分析的深度：詳細討論利用AI進行深層數據挖掘的方法，甚至直接利用AI獲取圖片、非結構化數據等領域的數據結論，以提供更加精準、深入的業務洞察。
AI優化業務分析的效能：詳細展示如何充分利用AIGC工具，提升在數據採集、處理、分析、報告撰寫以及決策支持方面的效率；同時，涵蓋基於AI的數據結論提取、自動數據洞察與異常發現方法，通過這些方法優化數據分析的效率和效果。
本書著眼於市場及行業分析、競爭分析、客戶運營分析、廣告分析、商品運營分析、促銷活動運營分析等多個關鍵運營領域，在每個領域中，不僅提供理論框架，更重視實際案例的分析和操作技巧的分享。
本書旨在幫助讀者全面理解並掌握AIGC在關鍵業務領域的實際應用，助力其在激烈的市場競爭和個人晉陞環境中找到新的突破口。通過深入閱讀，讀者將能夠有效地利用AIGC技術，不僅能提升自身在競爭激烈的市場中的地位，也能為企業帶來創新的數據運營策略，最終實現企業業務的持續增長和個人的成功。
本書主要特點
靈活運用多元化AIGC工具：本書充分探討了最流行的AIGC工具，涵蓋了免費工具如ChatGPT、Bing Copilot、Clarity Copilot、Edge Copilot，同時深入介紹了付費版本的ChatGPT-4，展示了其強大的文生圖、Data Analysis、GPT等核心能力。讀者可根據需求選擇最適合的工具進行業務分析