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276千字 字数
2024-12-01 发行日期
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主编推荐语

带你深入了解不同数据岗位的真实要求。

内容简介

本书旨在帮助读者掌握数据分析的专业技能，并详细讲解大模型（如DeepSeek、ChatGPT）在数据分析中的应用。全书分9章，内容从基础的指标体系建设、数据获取、数据处理，逐步深入常用的数据分析方法、商业分析方法、统计学模型、A/B实验、数据分析报告等，并特别强调大模型在数据分析中的应用。

本书不仅系统地讲解数据分析的专业知识，还从提出关键问题、培养结构化思维等多方面入手，全方位激发读者的创造力，帮助读者提升数据思维能力，构建完善的数据分析知识体系。此外，本书也是实用的职场宝典，不仅详细介绍数据分析不同岗位的职责，帮助读者根据自身兴趣和能力选择合适的职业发展方向，而且提供应对笔试和面试的策略，帮助读者在职场竞争中脱颖而出。

本书使用生动的对话体形式写作，融入大量真实工作场景案例，注重实际操作与应用，让读者仿佛置身于实际的工作场景中，适合数据分析初学者、高等学校相关专业的学生、职场中需要使用数据分析来支持决策的各类专业人士阅读。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 前言
  • 第1章 大模型助你成为数据分析师
  • 1.1 什么是大模型
  • 1.1.1 大模型概述
  • 1.1.2 Transformer架构
  • 1.1.3 训练一个自己的GPT大模型
  • 1.2 为什么要用大模型
  • 1.2.1 大模型能解决什么问题
  • 1.2.2 大模型不能解决什么问题
  • 1.2.3 使用大模型为工作提效
  • 1.3 如何用大模型获取有效信息
  • 1.3.1 运用乔哈里视窗提问
  • 1.3.2 写提示词的10个技巧
  • 1.3.3 使用AI搜索获取高质量内容
  • 1.4 AI未来的发展趋势
  • 1.4.1 生成式大模型的构建方式
  • 1.4.2 大模型的分类和架构
  • 1.4.3 AI Agent
  • 1.5 数据思维：思维与认知决定你的未来
  • 1.5.1 数据思维概述
  • 1.5.2 舒适区模型助你认知自我
  • 1.5.3 费曼学习法助你高效学习
  • 1.5.4 达克效应助你思考升维
  • 第2章 大模型助你建设指标体系
  • 2.1 大模型助你搭建指标体系
  • 2.1.1 如何找到好指标
  • 2.1.2 如何找到北极星指标
  • 2.1.3 如何搭建指标体系
  • 2.2 使用大模型分析4种商业模式的指标体系
  • 2.2.1 电子商务关键指标
  • 2.2.2 内容媒体关键指标
  • 2.2.3 双边市场关键指标
  • 2.3 大模型助你利用指标体系做归因分析
  • 2.3.1 如何找到异常指标
  • 2.3.2 如何分析异常指标
  • 2.3.3 归因分析实战
  • 2.4 数据思维：知识体系扩展能力边界
  • 第3章 大模型助你获取和处理数据
  • 3.1 大模型助你高效获取数据
  • 3.1.1 大数据平台的作用
  • 3.1.2 获取内部数据的方法
  • 3.1.3 获取外部数据的方法
  • 3.2 大模型助你高效处理数据
  • 3.2.1 SQL查询与NL2SQL
  • 3.2.2 Excel瞬间提效的3个方法
  • 3.2.3 利用大模型处理数据
  • 3.3 数据思维：“概率+相关性+系统性”思维驱动业务增长
  • 第4章 大模型助你掌握9个常用的数据分析方法
  • 4.1 描述性分析：揭示数据背后的故事
  • 4.2 对比分析：通过差异洞察数据
  • 4.3 漏斗分析：优化转化路径
  • 4.4 LTV分析：搞清客户终身价值
  • 4.5 投放ROI分析：最大化广告效益
  • 4.6 Aha时刻：发现用户增长的关键点
  • 4.7 留存分析：提高用户忠诚度
  • 4.8 RFM模型：细分用户群体
  • 4.9 用户画像分析：构建全面的用户视图
  • 4.10 数据思维：掌控工作节奏
  • 第5章 大模型助你掌握6个常用的商业分析方法
  • 5.1 商业分析概述
  • 5.2 规模效应：商业世界的万有引力
  • 5.3 范围效应：多元平台生态的助推器
  • 5.4 网络效应：数字世界的价值乘数
  • 5.5 STP分析：选择目标市场的利器
  • 5.6 互联网时代4P分析：创新市场规则
  • 5.7 波士顿矩阵：产品组合的罗盘针
  • 5.8 数据思维：战略思维找到破局机会
  • 第6章 大模型助你掌握5个常用的统计学模型
  • 6.1 统计学模型与AIGC的联系
  • 6.2 相关性分析：探索变量之间的联系
  • 6.3 回归预测：构建预测模型
  • 6.3.1 简单线性回归：一元预测的起点
  • 6.3.2 多元线性回归：多变量的预测能力
  • 6.3.3 多项式回归：处理复杂关系的利器
  • 6.3.4 逻辑回归：分类问题的解决方案
  • 6.4 时间序列预测：预测未来的波动
  • 6.5 k均值聚类分析：发现数据的自然分组
  • 6.6 决策树分类分析：构建直观的决策路径
  • 6.7 数据思维：DIKW模型通往智慧之路
  • 第7章 大模型助你做科学的A/B实验
  • 7.1 大模型助你搞清什么时候做A/B实验
  • 7.1.1 理解A/B实验的优势
  • 7.1.2 做A/B实验的流程
  • 7.1.3 哪些情况不能做实验
  • 7.2 大模型助你进行A/B实验的用户分组
  • 7.2.1 轻松搞定用户分组
  • 7.2.2 什么是A/A实验
  • 7.2.3 流量的使用
  • 7.3 大模型助你选择A/B实验的评估指标
  • 7.3.1 如何选择指标
  • 7.3.2 如何定义指标
  • 7.3.3 高效拆解指标
  • 7.4 大模型助你理解A/B实验相关的统计学知识
  • 7.4.1 假设检验概述
  • 7.4.2 第一类错误和第二类错误的定义
  • 7.4.3 计算A/B实验的最小样本量
  • 7.5 大模型助你写一份专业的A/B实验报告
  • 7.5.1 高效解读实验结果
  • 7.5.2 实验报告的写法
  • 7.6 数据思维：实验思维实现复利效应
  • 第8章 大模型助你写出优秀的数据分析报告
  • 8.1 大模型助你确定分析课题
  • 8.2 大模型助你快速了解一个业务
  • 8.2.1 了解业务的小技巧
  • 8.2.2 善用共创会达成共识
  • 8.2.3 快速上手数据分析的4个套路
  • 8.3 大模型助你设计、撰写和呈现分析报告
  • 8.3.1 数据分析报告万能模板
  • 8.3.2 画图表的4个小技巧
  • 8.3.3 做出高质量PPT的四大基本原则
  • 8.4 大模型助你让分析价值被看到
  • 8.4.1 让你的数据分析有效落地
  • 8.4.2 做一次精彩的数据分析汇报
  • 8.5 数据思维：金字塔原理提升结构思考力
  • 第9章 大模型助力数据分析师持续成长
  • 9.1 大模型助你选择公司和职位
  • 9.2 大模型助你准备笔试和面试
  • 9.3 大模型助你持续成长
  • 9.4 数据思维：AI时代下如何塑造自我
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出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。