AIGC辅助数据分析与挖掘：基于ChatGPT的方法与实践

作者简介

8.3 AIGC+Python KPI监控：基于时间序列的异常检测

8.2 AIGC+Python商品分析：基于多维指标的波士顿矩阵分析

8.1 AIGC+Python广告预测：基于回归模型的广告效果预测

第8章 AIGC辅助Python数据分析与挖掘的实践

7.8 常见问题

7.7 利用AIGC解析机器学习：原理、机制与底层逻辑

7.6 AIGC+AutoML：智能自动化机器学习新纪元

7.5 AIGC驱动的自动化数据处理：简化数据准备过程

7.4 AIGC驱动的智能数据探索：数据洞察的新途径

7.3 AIGC智能化环境构建：轻松搞定Python环境

7.2 Python应用中的Prompt核心要素

7.1 利用AIGC提升Python数据分析与挖掘能力

第7章 AIGC辅助Python数据分析与挖掘的方法

第四部分 AIGC辅助Python数据分析与挖掘

6.3 AIGC构建留存报表：发现用户增长的关键

6.2 AIGC复现归因报表：揭示真实转化贡献

6.1 AIGC优化广告渠道评估：构建客观、全面的评估体系

第6章 AIGC辅助SQL数据分析与挖掘的实践

5.8 常见问题

5.7 AIGC化解SQL困局：SQL解释、转换、排错、性能优化

5.6 AIGC助力高阶数据分析：SQL数据分析大师

5.5 AIGC实现SQL高效数据清洗和转换

5.4 AIGC解决SQL复杂数据查询之谜

5.3 AIGC辅助数据库构建：轻松完成环境准备

5.2 SQL数据库应用中的Prompt核心要素

5.1 利用AIGC提升SQL数据分析与挖掘能力

第5章 AIGC辅助SQL数据分析与挖掘的方法

第三部分 AIGC辅助SQL数据分析与挖掘

4.3 AIGC+Excel相关性分析与热力图展示：揭示网站KPI指标的隐秘联系

4.2 AIGC+Excel时间序列分析的妙用：发掘用户增长规律

4.1 AIGC+Excel RFM分析与营销落地：提升客户生命周期价值

第4章 AIGC辅助Excel数据分析与挖掘的实践

3.8 常见问题

3.7 数据展现魔法：AIGC助力Excel数据展示

3.6 AI驱动的数据分析：Excel用户的洞察利器

3.5 数据处理助手：AIGC让Excel数据清洗更智能

3.4 数据高效管理：AIGC助力数据整合与拆分

3.3 AIGC辅助生成数据集

3.2 Excel应用中的Prompt核心要素

3.1 利用AIGC提升数据分析师的Excel技能

第3章 AIGC辅助Excel数据分析与挖掘的方法

第二部分 AIGC辅助Excel数据分析与挖掘

2.9 常见问题

2.8 Prompt构建工具：轻松撰写提示词

2.7 精调Prompt示例：引爆AIGC优质内容

2.6 构建Prompt的最佳实践

2.5 提升Prompt质量的关键要素

2.4 高质量Prompt的基本结构

2.3 Prompt输入的限制规则

2.2 Prompt对AIGC的影响和价值

2.1 Prompt的基本概念

第2章 构建高质量Prompt的科学方法与最佳实践

1.6 AIGC在数据工作中的注意事项

1.5 AIGC驱动数据分析与挖掘变革

1.4 New Bing Chat实操指南

1.3 ChatGPT实操指南

1.2 选择适合数据工作的AIGC产品

1.1 探索主流的AIGC产品

第1章 AIGC赋能数据分析与挖掘

第一部分 AIGC基础知识

前言

序

内容简介

版权信息

封面

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版权信息

内容简介

序

前言

第一部分 AIGC基础知识

第1章 AIGC赋能数据分析与挖掘

1.1 探索主流的AIGC产品

1.2 选择适合数据工作的AIGC产品

1.3 ChatGPT实操指南

1.4 New Bing Chat实操指南

1.5 AIGC驱动数据分析与挖掘变革

1.6 AIGC在数据工作中的注意事项

第2章 构建高质量Prompt的科学方法与最佳实践

2.1 Prompt的基本概念

2.2 Prompt对AIGC的影响和价值

2.3 Prompt输入的限制规则

2.4 高质量Prompt的基本结构

2.5 提升Prompt质量的关键要素

2.6 构建Prompt的最佳实践

2.7 精调Prompt示例：引爆AIGC优质内容

2.8 Prompt构建工具：轻松撰写提示词

2.9 常见问题

第二部分 AIGC辅助Excel数据分析与挖掘

第3章 AIGC辅助Excel数据分析与挖掘的方法

3.1 利用AIGC提升数据分析师的Excel技能

3.2 Excel应用中的Prompt核心要素

3.3 AIGC辅助生成数据集

3.4 数据高效管理：AIGC助力数据整合与拆分

3.5 数据处理助手：AIGC让Excel数据清洗更智能

3.6 AI驱动的数据分析：Excel用户的洞察利器

3.7 数据展现魔法：AIGC助力Excel数据展示

3.8 常见问题

第4章 AIGC辅助Excel数据分析与挖掘的实践

4.1 AIGC+Excel RFM分析与营销落地：提升客户生命周期价值

4.2 AIGC+Excel时间序列分析的妙用：发掘用户增长规律

4.3 AIGC+Excel相关性分析与热力图展示：揭示网站KPI指标的隐秘联系

第三部分 AIGC辅助SQL数据分析与挖掘

第5章 AIGC辅助SQL数据分析与挖掘的方法

5.1 利用AIGC提升SQL数据分析与挖掘能力

5.2 SQL数据库应用中的Prompt核心要素

5.3 AIGC辅助数据库构建：轻松完成环境准备

5.4 AIGC解决SQL复杂数据查询之谜

5.5 AIGC实现SQL高效数据清洗和转换

5.6 AIGC助力高阶数据分析：SQL数据分析大师

5.7 AIGC化解SQL困局：SQL解释、转换、排错、性能优化

5.8 常见问题

第6章 AIGC辅助SQL数据分析与挖掘的实践

6.1 AIGC优化广告渠道评估：构建客观、全面的评估体系

6.2 AIGC复现归因报表：揭示真实转化贡献

6.3 AIGC构建留存报表：发现用户增长的关键

第四部分 AIGC辅助Python数据分析与挖掘

第7章 AIGC辅助Python数据分析与挖掘的方法

7.1 利用AIGC提升Python数据分析与挖掘能力

7.2 Python应用中的Prompt核心要素

7.3 AIGC智能化环境构建：轻松搞定Python环境

7.4 AIGC驱动的智能数据探索：数据洞察的新途径

7.5 AIGC驱动的自动化数据处理：简化数据准备过程

7.6 AIGC+AutoML：智能自动化机器学习新纪元

7.7 利用AIGC解析机器学习：原理、机制与底层逻辑

7.8 常见问题

第8章 AIGC辅助Python数据分析与挖掘的实践

8.1 AIGC+Python广告预测：基于回归模型的广告效果预测

8.2 AIGC+Python商品分析：基于多维指标的波士顿矩阵分析

8.3 AIGC+Python KPI监控：基于时间序列的异常检测

作者简介