《ChatGPT数据分析实践》内容简介与阅读建议

Name: ChatGPT数据分析实践
Author: 史浩然/赵辛/吴志成
ISBN: 9787302674740

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作者: 史浩然/赵辛/吴志成
分类: 科技技术
出版年份: 2024
出版社: 清华大学出版社
语言: 中文

《ChatGPT数据分析实践》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。

《ChatGPT数据分析实践》书籍信息摘要

《ChatGPT数据分析实践》内容简介与阅读建议，作者史浩然/赵辛/吴志成，科技技术，2024年。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题：ChatGPT、数据分析、人工智能应用、计算机类。

作者：史浩然/赵辛/吴志成
分类：科技技术
出版年份：2024
出版社：清华大学出版社
语言：中文
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《ChatGPT数据分析实践》适合哪些读者？

适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。

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2.1　基础用法：从注册账号到谈笑风生 008
2.1.1　注册和登录ChatGPT 008
2.1.2　ChatGPT对话初体验 011
2.1.3　识别和处理ChatGPT的错误输出 012
2.2　ChatGPT提示工程：prompt的艺术 014
2.2.1　提示工程的概念 014
2.2.2　提示的设计 016
2.2.3　提示的优化技巧 018
2.3　实用ChatGPT应用 020
2.3.1　python简介、下载安装和环境配置 020
2.3.2　ChatGPT辅助编程 024
2.3.3　ChatGPT辅助文章生成 028
第3章 ChatGPT插件应用
3.1　插件的基本使用 031
3.1.1　插件概述 031
3.1.2　安装和启用插件 032
3.2　Code Interpreter功能用法详解 034
3.2.1　Code Interpreter功能介绍 034
3.2.2　Code Interpreter功能实战 037
3.3　其他数据分析常用插件介绍 048
3.3.1　Noteable插件的基本使用 048
3.3.2　其他常用插件介绍 053
第4章 ChatGPT构建指标体系实战
4.1　案例背景和任务 055
4.2　指标体系知识提要 056
4.2.1　常用指标 056
4.2.2　指标体系构建方法 061
4.2.3　指标字典 062
4.3　使用ChatGPT搭建指标体系 063
4.3.1　选择北极星指标 064
4.3.2　搭建指标体系 065
4.3.3　输出指标字典 070
4.4　ChatGPT指标体系搭建实战总结 074
第5章 ChatGPT数据采集与清洗实战
5.1　案例背景和任务 077
5.2　数据采集和数据清洗知识提要 078
5.2.1　数据采集概念 078
5.2.2　网络爬虫 079
5.2.3　问卷调查 081
5.2.4　其他常见数据采集方式 082
5.2.5　数据清洗概念 082
5.2.6　数据清洗主要方法 083
5.3　ChatGPT数据采集实战 085
5.3.1　ChatGPT爬虫实战分析 085
5.3.2　ChatGPT调查问卷设计实战 091
5.4　ChatGPT数据清洗实战 097
5.4.1　ChatGPT一致性检查实战 097
5.4.2　使用ChatGPT处理缺失值&重复数据 100
5.5　ChatGPT数据采集和清洗实战总结 105
5.5.1　数据采集重点知识总结 105
5.5.2　数据清洗重点知识总结 105
5.5.3　重点实操总结 105
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 107
6.2　探索性数据分析和可视化知识提要 108
6.2.1　探索性数据分析概念 108
6.2.2　探索性数据分析流程 110
6.2.3　数据可视化图表应用 112
6.3　ChatGPT探索性数据分析实战 113
6.3.1　ChatGPT数据解读实战 113
6.3.2　ChatGPT描述性统计实战 116
6.3.3　ChatGPT相关性分析实战 123
6.3.4　ChatGPT数据可视化实战 125
6.3.5　ChatGPT探索性数据分析总结 129
第7章 ChatGPT推断性统计分析实战
7.1　案例背景和任务 131
7.2　推断性统计分析知识回顾 132
7.2.1　推断性统计分析重点概念 132
7.2.2　参数估计 134
7.2.3　假设检验和方差分析 137
7.3　ChatGPT参数估计实战 139
7.3.1　ChatGPT点估计实战 139
7.3.2　ChatGPT区间估计实战 145
7.4　ChatGPT假设检验和方差分析实战 148
7.4.1　ChatGPT假设检验实战 148
7.4.2　ChatGPT方差分析实战 151
7.5　ChatGPT推断性统计分析实战总结 154
第8章 ChatGPT预测分析实战
8.1　案例背景和任务 157
8.1.1　任务一 157
8.1.2　任务二 158
8.2　预测模型知识提要 158
8.2.1　预测模型重点概念 158
8.2.2　回归分析步骤 164
8.2.3　时间序列预测分析步骤 166
8.2.4神经网络预测分析步骤 166
8.2.5决策树和随机森林预测分析步骤 167
8.3ChatGPT数据预测实战 168
8.3.1　ChatGPT回归分析实战 168
8.3.2　ChatGPT时间序列分析实战 177
8.3.3　ChatGPT神经网络预测分析实战 184
8.3.4　ChatGPT决策树和随机森林分析实战 189
8.4　ChatGPT预测分析实战总结 193
8.4.1　重点概念总结 193
8.4.2　重点实操总结 194
第9章 ChatGPT文本分析实战
9.1　案例背景和任务 197
9.2　文本分析知识提要 198
9.2.1　文本预处理 198
9.2.2　文本特征工程 199
9.2.3　文本情感分析 201
9.2.4　文本关键词分析和主题建模 202
9.3　ChatGPT评论文本分析实战 205
9.3.1　评论数据预处理 205
9.3.2　评论数据关键词分析 206
9.3.3　评论数据主题建模 210
9.3.4　评论数据情感分析 212
9.4　ChatGPT文本分析实战总结 216
9.4.1　文本预处理重点概念 216
9.4.2　文本特征工程重点概念 217
9.4.3　文本情感分析重点概念 217
9.4.4　文本关键词分析和主题建模重点概念 218
9.4.5　重点实操总结 218
第10章 ChatGPT分类和聚类分析实战
10.1　案例背景和任务 220
10.1.1　任务一 220
10.1.2　任务二 221
10.2　分类和聚类知识提要 221
10.2.1　分类方法概述 221
10.2.2　分类方法评估指标 225
10.2.3　聚类方法概述和效果评价 228
10.3　ChatGPT分类和聚类分析应用实战 232
10.3.1　ChatGPT分类任务实战 232
10.3.2　ChatGPT聚类任务实战 241
10.4　ChatGPT分类和聚类分析实战总结 248
第11章 ChatGPT推荐算法实战
11.1　案例背景和任务 250
11.1.1　任务一 250
11.1.2　任务二 251
11.2　推荐算法知识提要 251
11.2.1　基于内容的推荐算法 251
11.2.2　协同过滤推荐 254
11.3　ChatGPT推荐算法应用实战 255
11.3.1　ChatGPT基于内容的推荐算法实战 255
11.3.2　ChatGPT协同过滤推荐实战 261
11.4　ChatGPT推荐算法实战总结 267
11.4.1　重点概念总结 267
11.4.2　重点实操总结 268
第12章 ChatGPT行业数据分析实战
12.1　电商行业分析实战 269
12.1.1　分析方法回顾 269
12.1.2　用户分析 271
12.1.3　商品分析 280
12.2　金融行业分析实战 286
12.2.1　股价预测分析 286
12.2.2　投资组合分析 289
12.3　ChatGPT行业数据分析实战总结 291
12.3.1　分析方法总结 291
12.3.2　重点实操总结 292

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常见问题

《ChatGPT数据分析实践》适合谁读？

适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。

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《ChatGPT数据分析实践》纸质书值得买吗？

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《ChatGPT数据分析实践》哪个版本更适合？

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