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125千字 字数
2023-08-01 发行日期
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主编推荐语

一本关于数据分析与ChatGPT应用的实用指南。

内容简介

本书旨在帮助读者了解数据分析的基础知识及利用ChatGPT进行高效的数据处理和分析。随着大数据时代的到来，数据分析已经成为现代企业和行业发展的关键驱动力，本书正是为了满足这一市场需求而诞生。

全书共分为8章，涵盖了从数据分析基础知识、常见的统计学方法到使用ChatGPT进行数据准备、数据清洗、数据特征提取、数据可视化、回归分析与预测建模、分类与聚类分析，以及深度学习和大数据分析等全面的内容。各章节详细介绍了运用ChatGPT在数据分析过程中解决实际问题，并提供了丰富的实例以帮助读者快速掌握相关技能。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 前言
  • 第1章 数据分析基础和ChatGPT简介
  • 1.1 数据分析的定义与重要性
  • 1.1.1 数据分析的定义
  • 1.1.2 数据分析的重要性
  • 1.2 数据分析流程
  • 1.2.1 问题定义
  • 1.2.2 数据收集
  • 1.2.3 数据预处理
  • 1.2.4 数据探索
  • 1.2.5 特征工程
  • 1.2.6 数据建模
  • 1.2.7 结果评估
  • 1.2.8 结果解释与展示
  • 1.3 常见的统计学方法
  • 1.3.1 描述统计分析
  • 1.3.2 探索性数据分析
  • 1.3.3 推断统计分析
  • 1.3.4 参数估计分析
  • 1.3.5 假设检验分析
  • 1.3.6 回归分析
  • 1.4 数据分析与机器学习方法
  • 1.4.1 监督学习
  • 1.4.2 无监督学习
  • 1.4.3 强化学习
  • 1.4.4 半监督学习
  • 1.5 常见的数据分析工具
  • 1.5.1 编程语言和库
  • 1.5.2 数据分析软件
  • 1.5.3 大数据处理框架
  • 1.5.4 云平台和数据分析服务
  • 1.6 ChatGPT简介
  • 1.6.1 如何使用ChatGPT
  • 1.6.2 ChatGPT的核心理念
  • 1.6.3 ChatGPT在数据分析中的应用
  • 1.7 小结
  • 第2章 使用ChatGPT准备数据
  • 2.1 使用ChatGPT编写数据收集脚本
  • 2.1.1 使用ChatGPT编写抓取新闻数据脚本
  • 2.1.2 使用ChatGPT编写抓取电影评论数据脚本
  • 2.1.3 使用ChatGPT编写抓取股票数据脚本
  • 2.1.4 使用ChatGPT编写抓取天气数据脚本
  • 2.1.5 使用ChatGPT编写抓取商品价格数据脚本
  • 2.1.6 使用ChatGPT编写抓取社交媒体数据脚本
  • 2.2 利用ChatGPT生成数据
  • 2.2.1 使用ChatGPT生成电影评论数据样本
  • 2.2.2 使用ChatGPT生成对话数据样本
  • 2.2.3 使用ChatGPT生成新闻标题数据样本
  • 2.2.4 使用ChatGPT生成产品描述数据集
  • 2.2.5 使用ChatGPT生成图像数据集
  • 2.3 小结
  • 第3章 使用ChatGPT清洗数据
  • 3.1 使用ChatGPT处理数据质量问题
  • 3.1.1 使用ChatGPT处理缺失值
  • 3.1.2 利用ChatGPT检测和处理异常值
  • 3.1.3 利用ChatGPT检测和删除重复数据
  • 3.2 利用ChatGPT处理数据结构问题
  • 3.2.1 使用ChatGPT进行数据格式化转换
  • 3.2.2 使用ChatGPT合并不同数据源的数据
  • 3.3 小结
  • 第4章 使用ChatGPT提取特征
  • 4.1 使用ChatGPT进行特征工程
  • 4.1.1 使用ChatGPT进行特征选择
  • 4.1.2 使用ChatGPT创建衍生特征
  • 4.2 使用ChatGPT进行特征降维
  • 4.2.1 使用ChatGPT实现主成分分析
  • 4.2.2 使用ChatGPT实现线性判别分析
  • 4.3 小结
  • 第5章 使用ChatGPT进行数据可视化
  • 5.1 使用ChatGPT创建基本图表
  • 5.1.1 使用ChatGPT绘制折线图和趋势图
  • 5.1.2 使用ChatGPT创建柱状图和条形图
  • 5.1.3 使用ChatGPT生成饼图和环形图
  • 5.1.4 使用ChatGPT绘制散点图和气泡图
  • 5.2 使用ChatGPT进行高级数据可视化
  • 5.2.1 使用ChatGPT创建热力图和相关性图
  • 5.2.2 使用ChatGPT生成并行坐标图和雷达图
  • 5.2.3 使用ChatGPT构建树形图和层次图
  • 5.3 小结
  • 第6章 使用ChatGPT进行回归分析与预测建模
  • 6.1 使用ChatGPT进行回归分析
  • 6.1.1 使用ChatGPT实现线性回归
  • 6.1.2 使用ChatGPT进行多项式回归
  • 6.1.3 使用ChatGPT实现岭回归与套索回归
  • 6.2 使用ChatGPT进行预测建模
  • 6.2.1 使用ChatGPT构建神经网络预测模型
  • 6.2.2 使用ChatGPT进行决策树和随机森林预测
  • 6.3 小结
  • 第7章 使用ChatGPT进行分类与聚类分析
  • 7.1 使用ChatGPT进行分类分析
  • 7.1.1 直接使用ChatGPT进行情感分类分析
  • 7.1.2 使用ChatGPT实现K-近邻分类
  • 7.1.3 使用ChatGPT进行朴素贝叶斯分类
  • 7.1.4 使用ChatGPT进行支持向量机分类
  • 7.2 使用ChatGPT进行聚类分析
  • 7.2.1 使用ChatGPT实现K-Means聚类
  • 7.2.2 使用ChatGPT进行层次聚类分析
  • 7.3 小结
  • 第8章 使用ChatGPT进行深度学习和大数据分析
  • 8.1 使用ChatGPT进行深度学习
  • 8.1.1 使用ChatGPT构建卷积神经网络
  • 8.1.2 使用ChatGPT构建循环神经网络与长短期记忆网络
  • 8.2 使用ChatGPT进行大数据分析
  • 8.2.1 使用ChatGPT与Hadoop集成进行数据存储与处理
  • 8.2.2 使用ChatGPT与Spark集成进行数据分析与机器学习
  • 8.3 小结
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出版方

北京大学出版社

北京大学出版社是在1979年，经国家出版事业管理局同意，教育部批准成立的，恢复了北京大学出版社建制。北京大学出版社依靠北大雄厚的教学、科研力量，同时积极争取国内外专家学者的合作支持，出版了大量高水平、高质量、适应多层次需要的优秀高等教育教材。 北大出版社注意对教材进行全面追踪，捕捉信息，及时修订，以跟上各学科的最新发展，反映该学科研究的最新成果，保持北大版教材的领先地位。