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185千字 字数
2024-10-01 发行日期
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主编推荐语

带你全面掌握ChatGPT的分析技巧。

内容简介

本书从ChatGPT的基础原理讲起，逐步深入ChatGPT的基础使用和插件功能，并结合各种数据分析实战案例，重点介绍了ChatGPT在各种数据分析场景中的应用方法，让读者不但可以系统地学习ChatGPT相关知识，而且能对ChatGPT在数据分析中的实战应用有更为深入的理解。

本书分为12章，涵盖的主要内容有：ChatGPT简介与基本原理；ChatGPT使用方法；ChatGPT插件应用；ChatGPT构建指标体系、ChatGPT数据采集与清洗、ChatGPT探索性数据分析和可视化、ChatGPT推断性统计分析、ChatGPT预测分析、ChatGPT文本分析、ChatGPT分类和聚类分析、ChatGPT推荐算法、ChatGPT行业数据分析等的应用方法和实战项目案例。

目录

  • 版权信息
  • 作者简介
  • 内容简介
  • 前言
  • 第1章 ChatGPT简介与基本原理
  • 1.1 ChatGPT简介
  • 1.1.1 ChatGPT前世今生
  • 1.1.2 ChatGPT的特点
  • 1.2 ChatGPT和数据分析
  • 1.2.1 数据分析的基本概念
  • 1.2.2 ChatGPT在数据分析中的应用场景
  • 第2章 ChatGPT使用方法
  • 2.1 基础用法：从注册账号到谈笑风生
  • 2.1.1 注册和登录ChatGPT
  • 2.1.2 ChatGPT对话初体验
  • 2.1.3 识别和处理ChatGPT的错误输出
  • 2.2 ChatGPT提示工程：prompt的艺术
  • 2.2.1 提示工程的概念
  • 2.2.2 提示的设计
  • 2.2.3 提示的优化技巧
  • 2.3 实用ChatGPT应用
  • 2.3.1 python简介、下载安装和环境配置
  • 2.3.2 ChatGPT辅助编程
  • 2.3.3 ChatGPT辅助文章生成
  • 第3章 ChatGPT插件应用
  • 3.1 插件的基本使用
  • 3.1.1 插件概述
  • 3.1.2 安装和启用插件
  • 3.2 Code Interpreter功能用法详解
  • 3.2.1 Code Interpreter功能介绍
  • 3.2.2 Code Interpreter功能实战
  • 3.3 其他数据分析常用插件介绍
  • 3.3.1 Noteable插件的基本使用
  • 3.3.2 其他常用插件介绍
  • 第4章 ChatGPT构建指标体系实战
  • 4.1 案例背景和任务
  • 4.2 指标体系知识提要
  • 4.2.1 常用指标
  • 4.2.2 指标体系构建方法
  • 4.2.3 指标字典
  • 4.3 使用ChatGPT搭建指标体系
  • 4.3.1 选择北极星指标
  • 4.3.2 搭建指标体系
  • 4.3.3 输出指标字典
  • 4.4 ChatGPT指标体系搭建实战总结
  • 第5章 ChatGPT数据采集与清洗实战
  • 5.1 案例背景和任务
  • 5.2 数据采集和数据清洗知识提要
  • 5.2.1 数据采集概念
  • 5.2.2 网络爬虫
  • 5.2.3 问卷调查
  • 5.2.4 其他常见数据采集方式
  • 5.2.5 数据清洗概念
  • 5.2.6 数据清洗主要方法
  • 5.3 ChatGPT数据采集实战
  • 5.3.1 ChatGPT爬虫实战分析
  • 5.3.2 ChatGPT调查问卷设计实战
  • 5.4 ChatGPT数据清洗实战
  • 5.4.1 ChatGPT一致性检查实战
  • 5.4.2 使用ChatGPT处理缺失值＆重复数据
  • 5.5 ChatGPT数据采集和清洗实战总结
  • 5.5.1 数据采集重点知识总结
  • 5.5.2 数据清洗重点知识总结
  • 5.5.3 重点实操总结
  • 第6章 ChatGPT探索性数据分析和可视化实战
  • 6.1 案例背景和任务
  • 6.2 探索性数据分析和可视化知识提要
  • 6.2.1 探索性数据分析概念
  • 6.2.2 探索性数据分析流程
  • 6.2.3 数据可视化图表应用
  • 6.3 ChatGPT探索性数据分析实战
  • 6.3.1 ChatGPT数据解读实战
  • 6.3.2 ChatGPT描述性统计实战
  • 6.3.3 ChatGPT相关性分析实战
  • 6.3.4 ChatGPT数据可视化实战
  • 6.3.5 ChatGPT探索性数据分析总结
  • 第7章 ChatGPT推断性统计分析实战
  • 7.1 案例背景和任务
  • 7.2 推断性统计分析知识回顾
  • 7.2.1 推断性统计分析重点概念
  • 7.2.2 参数估计
  • 7.2.3 假设检验和方差分析
  • 7.3 ChatGPT参数估计实战
  • 7.3.1 ChatGPT点估计实战
  • 7.3.2 ChatGPT区间估计实战
  • 7.4 ChatGPT假设检验和方差分析实战
  • 7.4.1 ChatGPT假设检验实战
  • 7.4.2 ChatGPT方差分析实战
  • 7.5 ChatGPT推断性统计分析实战总结
  • 第8章 ChatGPT预测分析实战
  • 8.1 案例背景和任务
  • 8.1.1 任务一
  • 8.1.2 任务二
  • 8.2 预测模型知识提要
  • 8.2.1 预测模型重点概念
  • 8.2.2 回归分析步骤
  • 8.2.3 时间序列预测分析步骤
  • 8.2.4 神经网络预测分析步骤
  • 8.2.5 决策树和随机森林预测分析步骤
  • 8.3 ChatGPT数据预测实战
  • 8.3.1 ChatGPT回归分析实战
  • 8.3.2 ChatGPT时间序列分析实战
  • 8.3.3 ChatGPT神经网络预测分析实战
  • 8.3.4 ChatGPT决策树和随机森林分析实战
  • 8.4 ChatGPT预测分析实战总结
  • 8.4.1 重点概念总结
  • 8.4.2 重点实操总结
  • 第9章 ChatGPT文本分析实战
  • 9.1 案例背景和任务
  • 9.2 文本分析知识提要
  • 9.2.1 文本预处理
  • 9.2.2 文本特征工程
  • 9.2.3 文本情感分析
  • 9.2.4 文本关键词分析和主题建模
  • 9.3 ChatGPT评论文本分析实战
  • 9.3.1 评论数据预处理
  • 9.3.2 评论数据关键词分析
  • 9.3.3 评论数据主题建模
  • 9.3.4 评论数据情感分析
  • 9.4 ChatGPT文本分析实战总结
  • 9.4.1 文本预处理重点概念
  • 9.4.2 文本特征工程重点概念
  • 9.4.3 文本情感分析重点概念
  • 9.4.4 文本关键词分析和主题建模重点概念
  • 9.4.5 重点实操总结
  • 第10章 ChatGPT分类和聚类分析实战
  • 10.1 案例背景和任务
  • 10.1.1 任务一
  • 10.1.2 任务二
  • 10.2 分类和聚类知识提要
  • 10.2.1 分类方法概述
  • 10.2.2 分类方法评估指标
  • 10.2.3 聚类方法概述和效果评价
  • 10.3 ChatGPT分类和聚类分析应用实战
  • 10.3.1 ChatGPT分类任务实战
  • 10.3.2 ChatGPT聚类任务实战
  • 10.4 ChatGPT分类和聚类分析实战总结
  • 第11章 ChatGPT推荐算法实战
  • 11.1 案例背景和任务
  • 11.1.1 任务一
  • 11.1.2 任务二
  • 11.2 推荐算法知识提要
  • 11.2.1 基于内容的推荐算法
  • 11.2.2 协同过滤推荐
  • 11.3 ChatGPT推荐算法应用实战
  • 11.3.1 ChatGPT基于内容的推荐算法实战
  • 11.3.2 ChatGPT协同过滤推荐实战
  • 11.4 ChatGPT推荐算法实战总结
  • 11.4.1 重点概念总结
  • 11.4.2 重点实操总结
  • 第12章 ChatGPT行业数据分析实战
  • 12.1 电商行业分析实战
  • 12.1.1 分析方法回顾
  • 12.1.2 用户分析
  • 12.1.3 商品分析
  • 12.2 金融行业分析实战
  • 12.2.1 股价预测分析
  • 12.2.2 投资组合分析
  • 12.3 ChatGPT行业数据分析实战总结
  • 12.3.1 分析方法总结
  • 12.3.2 重点实操总结
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出版方

清华大学出版社

清华大学出版社成立于1980年6月，是由教育部主管、清华大学主办的综合出版单位。植根于“清华”这座久负盛名的高等学府，秉承清华人“自强不息，厚德载物”的人文精神，清华大学出版社在短短二十多年的时间里，迅速成长起来。清华大学出版社始终坚持弘扬科技文化产业、服务科教兴国战略的出版方向，把出版高等学校教学用书和科技图书作为主要任务，并为促进学术交流、繁荣出版事业设立了多项出版基金，逐渐形成了以出版高水平的教材和学术专著为主的鲜明特色，在教育出版领域树立了强势品牌。