《AI大模型助你轻松搞定数据分析》吴昙

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《AI大模型助你轻松搞定数据分析》吴昙【文字版_PDF电子书_】

内容简介：

本书旨在帮助读者掌握数据分析的专业技能，并详细讲解大模型(如DeepSeek、ChatGPT)在数据分析中的应用。全书分9章，内容从基础的指标体系建设、数据获取、数据处理，逐步深入常用的数据分析方法、商业分析方法、统计学模型、A/B实验、数据分析报告等，并特别强调大模型在数据分析中的应用。本书不仅系统地讲解数据分析的专业知识，还从提出关键问题、培养结构化思维等多方面入手，全方位激发读者的创造力，帮助读者提升数据思维能力，构建完善的数据分析知识体系。

此外，本书也是实用的职场宝典，不仅详细介绍数据分析不同岗位的职责，帮助读者根据自身兴趣和能力选择合适的职业发展方向，而且提供应对笔试和面试的策略，帮助读者在职场竞争中脱颖而出。

本书使用生动的对话体形式写作，融入大量真实工作场景案例，注重实际操作与应用，让读者仿佛置身于实际的工作场景中，适合数据分析初学者、高等学校相关专业的学生、职场中需要使用数据分析来支持决策的各类专业人士阅读。

作者简介：

吴昙，资深数据分析师，在互联网数据分析领域有10多年的行业经验，深知数据分析人员的痛点。深耕数据产品、数据运营、商业分析等多个领域，对各种数据岗位有着深刻的理解和丰富的实践经验。

目  录：

第1章 大模型助你成为数据分析师

1.1 什么是大模型

1.1.1 大模型概述

1.1.2 Transformer架构

1.1.3 训练一个自己的GPT大模型

1.2 为什么要用大模型

1.2.1 大模型能解决什么问题

1.2.2 大模型不能解决什么问题

1.2.3 使用大模型为工作提效

1.3 如何用大模型获取有效信息

1.3.1 运用乔哈里视窗提问

1.3.2 写提示词的10个技巧

1.3.3 使用AI搜索获取高质量内容

1.4 AI未来的发展趋势

1.4.1 生成式大模型的构建方式

1.4.2 大模型的分类和架构

1.4.3 AI Agent

1.5 数据思维：思维与认知决定你的未来

1.5.1 数据思维概述

1.5.2 舒适区模型助你认知自我

1.5.3 费曼学习法助你高效学习

1.5.4 达克效应助你思考升维

第2章 大模型助你建设指标体系

2.1 大模型助你搭建指标体系

2.1.1 如何找到好指标

2.1.2 如何找到北极星指标

2.1.3 如何搭建指标体系

2.2 使用大模型分析4种商业模式的指标体系

2.2.1 电子商务关键指标

2.2.2 内容媒体关键指标

2.2.3 双边市场关键指标

2.3 大模型助你利用指标体系做归因分析

2.3.1 如何找到异常指标

2.3.2 如何分析异常指标

2.3.3 归因分析实战

2.4 数据思维：知识体系扩展能力边界

第3章 大模型助你获取和处理数据

3.1 大模型助你高效获取数据

3.1.1 大数据平台的作用

3.1.2 获取内部数据的方法

3.1.3 获取外部数据的方法

3.2 大模型助你高效处理数据

3.2.1 SQL查询与NL2SQL

3.2.2 Excel瞬间提效的3个方法

3.2.3 利用大模型处理数据

3.3 数据思维：“概率+相关性+系统性”思维驱动业务增长

第4章 大模型助你掌握9个常用的数据分析方法

4.1 描述性分析：揭示数据背后的故事

4.2 对比分析：通过差异洞察数据

4.3 漏斗分析：优化转化路径

4.4 LTV分析：搞清客户终身价值

4.5 投放ROI分析：最大化广告效益

4.6 Aha时刻：发现用户增长的关键点

4.7 留存分析：提高用户忠诚度

4.8 RFM模型：细分用户群体

4.9 用户画像分析：构建全面的用户视图

4.10 数据思维：掌控工作节奏

第5章 大模型助你掌握6个常用的商业分析方法

5.1 商业分析概述

5.2 规模效应：商业世界的万有引力

5.3 范围效应：多元平台生态的助推器

5.4 网络效应：数字世界的价值乘数

5.5 STP分析：选择目标市场的利器

5.6 互联网时代4P分析：创新市场规则

5.7 波士顿矩阵：产品组合的罗盘针

5.8 数据思维：战略思维找到破局机会

第6章 大模型助你掌握5个常用的统计学模型

6.1 统计学模型与AIGC的联系

6.2 相关性分析：探索变量之间的联系

6.3 回归预测：构建预测模型

6.3.1 简单线性回归：一元预测的起点

6.3.2 多元线性回归：多变量的预测能力

6.3.3 多项式回归：处理复杂关系的利器

6.3.4 逻辑回归：分类问题的解决方案

6.4 时间序列预测：预测未来的波动

6.5 k均值聚类分析：发现数据的自然分组

6.6 决策树分类分析：构建直观的决策路径

6.7 数据思维：DIKW模型通往智慧之路

第7章 大模型助你做科学的A/B实验

7.1 大模型助你搞清什么时候做A/B实验

7.1.1 理解A/B实验的优势

7.1.2 做A/B实验的流程

7.1.3 哪些情况不能做实验

7.2 大模型助你进行A/B实验的用户分组

7.2.1 轻松搞定用户分组

7.2.2 什么是A/A实验

7.2.3 流量的使用

7.3 大模型助你选择A/B实验的评估指标

7.3.1 如何选择指标

7.3.2 如何定义指标

7.3.3 高效拆解指标

7.4 大模型助你理解A/B实验相关的统计学知识

7.4.1 假设检验概述

7.4.2 第一类错误和第二类错误的定义

7.4.3 计算A/B实验的最小样本量

7.5 大模型助你写一份专业的A/B实验报告

7.5.1 高效解读实验结果

7.5.2 实验报告的写法

7.6 数据思维：实验思维实现复利效应

第8章 大模型助你写出优秀的数据分析报告

8.1 大模型助你确定分析课题

8.2 大模型助你快速了解一个业务

8.2.1 了解业务的小技巧

8.2.2 善用共创会达成共识

8.2.3 快速上手数据分析的4个套路

8.3 大模型助你设计、撰写和呈现分析报告

8.3.1 数据分析报告万能模板

8.3.2 画图表的4个小技巧

8.3.3 做出高质量PPT的四大基本原则

8.4 大模型助你让分析价值被看到

8.4.1 让你的数据分析有效落地

8.4.2 做一次精彩的数据分析汇报

8.5 数据思维：金字塔原理提升结构思考力

第9章 大模型助力数据分析师持续成长

9.1 大模型助你选择公司和职位

9.2 大模型助你准备笔试和面试

9.3 大模型助你持续成长

9.4 数据思维：AI时代下如何塑造自我

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大模型 数据分析 职场成长

摘要：在数字化浪潮席卷各行各业的今天，数据分析已从“少数专家的专利”转变为“多数职场人的必修课”。《AI大模型助你轻松搞定数据分析》一书中，吴昙以通俗而系统的方式，深入阐述了AI大模型如何重塑数据分析的思维、方法与效率。全书不仅剖析了传统数据分析面临的门槛与瓶颈，还从技术原理、应用场景、实践路径与未来趋势等多个维度，展示了AI大模型为数据分析带来的颠覆式改变。通过大量贴近真实工作的案例，作者帮助读者理解如何借助AI大模型完成数据清洗、建模、洞察与决策支持，让“不会编程也能做分析”“普通人也能用数据说话”成为现实。本文将围绕该书核心思想，从AI大模型的技术基础、数据分析流程重构、实际应用价值以及对个人与组织的深远影响四个方面展开系统阐述，力求全面呈现吴昙对“AI赋能数据分析”的深刻洞见。

一、AI大模型的技术基础

在《AI大模型助你轻松搞定数据分析》中，吴昙首先从技术层面对AI大模型进行了清晰而不晦涩的讲解。他指出，大模型的核心并不在于“神秘算法”，而在于大规模数据训练、深度神经网络结构以及强大的泛化能力。这种能力使模型能够理解自然语言、识别模式，并在复杂数据中提炼有价值的信息。

作者进一步强调，AI大模型之所以能在数据分析领域大放异彩，是因为它们打破了“规则驱动”的传统分析模式。以往的数据分析往往依赖人工设定指标和假设，而大模型可以通过学习历史数据，自主发现变量之间潜藏的关系，从而为分析提供更全面的视角。

此外，吴昙还特别提到算力与平台生态的重要性。云计算与开源框架的成熟，使得个人和中小企业也能低成本地调用强大的AI模型。这种技术民主化，为数据分析能力的普及奠定了坚实基础，也为后续应用创造了可能。

二、数据分析流程的重构

在传统流程中，数据分析往往从数据采集、清洗到建模、可视化，每一步都高度依赖专业技能。《AI大模型助你轻松搞定数据分析》指出，AI大模型正在重构这一流程，让“复杂步骤自动化，核心洞察前置化”成为现实。

书中通过实例说明，大模型可以自动完成数据清洗和异常检测，大幅减少分析师在重复性工作上的时间消耗。过去需要反复调试代码才能解决的问题，现在通过自然语言指令即可完成，这种转变显著提升了分析效率。

更重要的是，吴昙认为AI大模型让“提出好问题”比“写好代码”更加重要。分析者可以将精力集中在业务理解和决策目标上，由模型协助完成技术实现，从而使数据分析真正服务于业务，而非被技术细节所绑架。

三、实际应用中的价值体现

在应用层面，吴昙从多个行业案例出发，展示了AI大模型在数据分析中的实际价值。无论是市场营销中的用户画像分析，还是金融领域的风险预测，大模型都能快速整合多源数据，提供更具前瞻性的洞察。

书中提到，在企业决策场景中，AI大模型不仅能生成分析结果，还能以自然语言形式解释结论来源。这种“可解释性”降低了管理者理解数据的门槛，使数据分析成果更容易被采纳并转化为行动。

同时，吴昙也没有回避现实问题。他提醒读者，在应用大模型时仍需关注数据质量、隐私保护与结果验证。只有在人机协同的框架下，才能真正发挥AI大模型在数据分析中的长期价值。

四、对个人与组织的影响

从个人角度看，《AI大模型助你轻松搞定数据分析》传递出一个明确信号：数据分析不再是少数技术精英的专属技能。借助AI大模型，普通职场人也可以快速获得数据洞察能力，从而提升自身竞争力。

对于组织而言，吴昙认为AI大模型将推动数据文化的形成。当更多员工能够直接使用数据进行思考和沟通，企业的决策将更加理性、透明，也更具响应速度。

作者还展望了未来趋势，指出随着模型能力不断提升，数据分析将从“事后分析”走向“实时智能决策”。在这一过程中，个人与组织都需要不断学习，与AI共同进化，才能把握时代机遇。

总结：

总体来看，《AI大模型助你轻松搞定数据分析》不仅是一本技术入门书，更是一部关于思维转变的作品。吴昙通过系统梳理AI大模型的原理与应用，帮助读者理解数据分析正在发生的深刻变革，并提供了切实可行的实践路径。

在AI与数据深度融合的时代背景下，本书为个人成长与组织升级提供了重要启示。它提醒我们，真正的价值不在于是否掌握复杂工具，而在于是否善于借助新技术，将数据转化为洞察与行动。

本文由nayona.cn整理

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