掃一掃
關注中圖網
官方微博
本類五星書更多>
-
>
全國計算機等級考試最新真考題庫模擬考場及詳解·二級MSOffice高級應用
-
>
決戰行測5000題(言語理解與表達)
-
>
軟件性能測試.分析與調優實踐之路
-
>
第一行代碼Android
-
>
JAVA持續交付
-
>
EXCEL最強教科書(完全版)(全彩印刷)
-
>
深度學習
CHATGPT數據分析實踐 版權信息
- ISBN：9787302674740
- 條形碼：9787302674740 ; 978-7-302-67474-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
CHATGPT數據分析實踐 本書特色
※ 深入剖析ChatGPT，掌握其在各領域的強大應用，提升工作效率與創新思維。※ 系統學習高效利用ChatGPT的策略，優化復雜問題的解決過程，釋放潛能。※ 構建數據分析框架，借助ChatGPT提升數據處理精準度，優化決策制定。※ 利用ChatGPT處理海量數據，洞察數據背后的深刻含義，發現關鍵趨勢。※ 通過豐富案例，學習ChatGPT在數據分析中的應用，將理論轉化為實戰技能，實現能力飛躍。
CHATGPT數據分析實踐 內容簡介
本書從ChatGPT的基礎原理講起，逐步深入ChatGPT的基礎使用和插件功能，并結合各種數據分析實戰案例，重點介紹了ChatGPT在各種數據分析場景中的應用方法，讓讀者不但可以系統地學習ChatGPT相關知識，而且能對ChatGPT在數據分析中的實戰應用有更為深入的理解。本書分為12章，涵蓋的主要內容有：ChatGPT簡介與基本原理；ChatGPT使用方法；ChatGPT插件應用；ChatGPT構建指標體系、ChatGPT數據采集與清洗、ChatGPT探索性數據分析和可視化、ChatGPT推斷性統計分析、ChatGPT預測分析、ChatGPT文本分析、ChatGPT分類和聚類分析、ChatGPT推薦算法、ChatGPT行業數據分析等的應用方法和實戰項目案例。
本書內容通俗易懂、案例豐富、實用性強，特別適合對數據分析和人工智能感興趣的讀者，包括但不限于數據分析師、數據科學家、數據工程師、有數據分析需求的業務人員、研究人員、學生以及所有想要利用ChatGPT進行數據分析的讀者。另外，本書也適合作為相關培訓機構的教材使用。
CHATGPT數據分析實踐 目錄
第1章 ChatGPT簡介與基本原理
1.1 ChatGPT簡介001
1.1.1 ChatGPT前世今生001
1.1.2 ChatGPT的特點003
1.2 ChatGPT和數據分析005
1.2.1 數據分析的基本概念005
1.2.2 ChatGPT在數據分析中的應用場景006
第2章 ChatGPT使用方法
2.1 基礎用法：從注冊賬號到談笑風生008
2.1.1 注冊和登錄ChatGPT008
2.1.2 ChatGPT對話初體驗011
2.1.3 識別和處理ChatGPT的錯誤輸出012
2.2 ChatGPT提示工程：prompt的藝術014
2.2.1 提示工程的概念014
2.2.2 提示的設計016
2.2.3 提示的優化技巧018
2.3 實用ChatGPT應用020
2.3.1 python簡介、下載安裝和環境配置020
2.3.2 ChatGPT輔助編程024
2.3.3 ChatGPT輔助文章生成028
第3章 ChatGPT插件應用
3.1 插件的基本使用031
3.1.1 插件概述031
3.1.2 安裝和啟用插件032
3.2 Code Interpreter功能用法詳解034
3.2.1 Code Interpreter功能介紹034
3.2.2 Code Interpreter功能實戰037
3.3 其他數據分析常用插件介紹048
3.3.1 Noteable插件的基本使用048
3.3.2 其他常用插件介紹053
第4章 ChatGPT構建指標體系實戰
4.1 案例背景和任務055
4.2 指標體系知識提要056
4.2.1 常用指標056
4.2.2 指標體系構建方法061
4.2.3 指標字典062
4.3 使用ChatGPT搭建指標體系063
4.3.1 選擇北極星指標064
4.3.2 搭建指標體系065
4.3.3 輸出指標字典070
4.4 ChatGPT指標體系搭建實戰總結074
第5章 ChatGPT數據采集與清洗實戰
5.1 案例背景和任務077
5.2 數據采集和數據清洗知識提要078
5.2.1 數據采集概念078
5.2.2 網絡爬蟲079
5.2.3 問卷調查081
5.2.4 其他常見數據采集方式082
5.2.5 數據清洗概念082
5.2.6 數據清洗主要方法083
5.3 ChatGPT數據采集實戰085
5.3.1 ChatGPT爬蟲實戰分析085
5.3.2 ChatGPT調查問卷設計實戰091
5.4 ChatGPT數據清洗實戰097
5.4.1 ChatGPT一致性檢查實戰097
5.4.2 使用ChatGPT處理缺失值＆重復數據100
5.5 ChatGPT數據采集和清洗實戰總結105
5.5.1 數據采集重點知識總結105
5.5.2 數據清洗重點知識總結105
5.5.3 重點實操總結105
第6章 ChatGPT探索性數據分析和可視化實戰
6.1 案例背景和任務107
6.2 探索性數據分析和可視化知識提要108
6.2.1 探索性數據分析概念108
6.2.2 探索性數據分析流程110
6.2.3 數據可視化圖表應用112
6.3 ChatGPT探索性數據分析實戰113
6.3.1 ChatGPT數據解讀實戰113
6.3.2 ChatGPT描述性統計實戰116
6.3.3 ChatGPT相關性分析實戰123
6.3.4 ChatGPT數據可視化實戰125
6.3.5 ChatGPT探索性數據分析總結129
第7章 ChatGPT推斷性統計分析實戰
7.1 案例背景和任務131
7.2 推斷性統計分析知識回顧132
7.2.1 推斷性統計分析重點概念132
7.2.2 參數估計134
7.2.3 假設檢驗和方差分析137
7.3 ChatGPT參數估計實戰139
7.3.1 ChatGPT點估計實戰139
7.3.2 ChatGPT區間估計實戰145
7.4 ChatGPT假設檢驗和方差分析實戰148
7.4.1 ChatGPT假設檢驗實戰148
7.4.2 ChatGPT方差分析實戰151
7.5 ChatGPT推斷性統計分析實戰總結154
第8章 ChatGPT預測分析實戰
8.1 案例背景和任務157
8.1.1 任務一157
8.1.2 任務二158
8.2 預測模型知識提要158
8.2.1 預測模型重點概念158
8.2.2 回歸分析步驟164
8.2.3 時間序列預測分析步驟166
8.2.4神經網絡預測分析步驟166
8.2.5決策樹和隨機森林預測分析步驟167
8.3ChatGPT數據預測實戰168
8.3.1 ChatGPT回歸分析實戰168
8.3.2 ChatGPT時間序列分析實戰177
8.3.3 ChatGPT神經網絡預測分析實戰184
8.3.4 ChatGPT決策樹和隨機森林分析實戰189
8.4 ChatGPT預測分析實戰總結193
8.4.1 重點概念總結193
8.4.2 重點實操總結194
第9章 ChatGPT文本分析實戰
9.1 案例背景和任務197
9.2 文本分析知識提要198
9.2.1 文本預處理198
9.2.2 文本特征工程199
9.2.3 文本情感分析201
9.2.4 文本關鍵詞分析和主題建模202
9.3 ChatGPT評論文本分析實戰205
9.3.1 評論數據預處理205
9.3.2 評論數據關鍵詞分析206
9.3.3 評論數據主題建模210
9.3.4 評論數據情感分析212
9.4 ChatGPT文本分析實戰總結216
9.4.1 文本預處理重點概念216
9.4.2 文本特征工程重點概念217
9.4.3 文本情感分析重點概念217
9.4.4 文本關鍵詞分析和主題建模重點概念218
9.4.5 重點實操總結218
0章 ChatGPT分類和聚類分析實戰
10.1 案例背景和任務220
10.1.1 任務一220
10.1.2 任務二221
10.2 分類和聚類知識提要221
10.2.1 分類方法概述221
10.2.2 分類方法評估指標225
10.2.3 聚類方法概述和效果評價228
10.3 ChatGPT分類和聚類分析應用實戰232
10.3.1 ChatGPT分類任務實戰232
10.3.2 ChatGPT聚類任務實戰241
10.4 ChatGPT分類和聚類分析實戰總結248
1章 ChatGPT 算法實戰
11.1 案例背景和任務250
11.1.1 任務一250
11.1.2 任務二251
11.2 算法知識提要251
11.2.1 基于內容的 算法251
11.2.2 協同過濾 254
11.3 ChatGPT 算法應用實戰255
11.3.1 ChatGPT基于內容的 算法實戰255
11.3.2 ChatGPT協同過濾 實戰261
11.4 ChatGPT 算法實戰總結267
11.4.1 重點概念總結267
11.4.2 重點實操總結268
2章 ChatGPT行業數據分析實戰
12.1 電商行業分析實戰269
12.1.1 分析方法回顧269
12.1.2 用戶分析271
12.1.3 商品分析280
12.2 金融行業分析實戰286
12.2.1 股價預測分析286
12.2.2 投資組合分析289
12.3 ChatGPT行業數據分析實戰總結291
12.3.1 分析方法總結291
12.3.2 重點實操總結292
展開全部
CHATGPT數據分析實踐 作者簡介
史浩然，浙江大學碩士，具有多年數據分析工作經驗，曾先后在阿里巴巴、高露潔等公司從事數據分析、數據科學等相關工作，現為某世界500強企業數據分析專家。在數據分析和數據挖掘等領域有深厚的理論基礎和豐富的實戰經驗，同時曾參與多部數字化轉型相關教材的編寫和審稿，并參與人力資源社會保障部人工智能訓練師考試題目編寫。 趙辛，博士，入選《福布斯》科技榜U30、深圳市孔雀計劃海外高層次人才，人工智能產業協會專家， 工程師。新南威爾士大學全獎博士，SCI論文10余篇，授權專利20余項。帶領團隊成功研發了 首臺“手、腦、眼、腳”一體化紡織絡筒機器人，曾與 知名企業如埃森哲、富士康、固高科技等合作開展AI研究項目10余項，致力于AI賦能工業與新能源電力行業。吳志成：平安科技 算法工程師，6年人工智能與數據分析開發經驗，從事機器學習、深度學習、自然語言處理等領域的項目開發工作。
書友推薦
- >
我從未如此眷戀人間
- >
巴金－再思錄
- >
回憶愛瑪儂
- >
中國歷史的瞬間
- >
我與地壇
- >
史學評論
- >
小考拉的故事-套裝共3冊
- >
自卑與超越
本類暢銷
