ChatGPT數據分析實踐
史浩然、趙辛、吳志成
- 出版商: 清華大學
- 出版日期: 2024-11-01
- 定價: $594
- 售價: 8.5 折 $505
- 語言: 簡體中文
- ISBN: 7302674744
- ISBN-13: 9787302674740
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相關分類:
ChatGPT、Data Science
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商品描述
目錄大綱
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:從註冊賬號到談笑風生 008
2.1.1 註冊和登錄ChatGPT 008
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數據採集與清洗實戰
5.1 案例背景和任務 077
5.2 數據採集和數據清洗知識提要 078
5.2.1 數據採集概念 078
5.2.2 網絡爬蟲 079
5.2.3 問捲調查 081
5.2.4 其他常見數據採集方式 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數據採集實戰 085
5.3.1 ChatGPT爬蟲實戰分析 085
5.3.2 ChatGPT調查問捲設計實戰 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數據採集和清洗實戰總結 105
5.5.1 數據採集重點知識總結 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 文本特徵工程 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 文本特徵工程重點概念 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
第10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
第11章 ChatGPT推薦算法實戰
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 推薦算法知識提要 251
11.2.1 基於內容的推薦算法 251
11.2.2 協同過濾推薦 254
11.3 ChatGPT推薦算法應用實戰 255
11.3.1 ChatGPT基於內容的推薦算法實戰 255
11.3.2 ChatGPT協同過濾推薦實戰 261
11.4 ChatGPT推薦算法實戰總結 267
11.4.1 重點概念總結 267
11.4.2 重點實操總結 268
第12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