《ChatGPT数据分析实践》史浩然

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《ChatGPT数据分析实践》史浩然【文字版_PDF电子书_】

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。

本书内容通俗易懂、案例丰富、实用性强，特别适合对数据分析和人工智能感兴趣的读者，包括但不限于数据分析师、数据科学家、数据工程师、有数据分析需求的业务人员、研究人员、学生以及所有想要利用ChatGPT进行数据分析的读者。另外，本书也适合作为相关培训机构的教材使用。

作者简介：

史浩然：浙江大学硕士，具有多年数据分析工作经验，曾先后在阿里巴巴、高露洁等公司从事数据分析、数据科学等相关工作，现为某世界500强企业数据分析专家。在数据分析和数据挖掘等领域有深厚的理论基础和丰富的实战经验，同时曾参与多部数字化转型相关教材的编写和审稿，并参与人力资源社会保障部人工智能训练师考试题目编写。 赵辛：博士，入选《福布斯》科技榜U30、深圳市孔雀计划海外高层次人才，人工智能产业协会专家，高级工程师。新南威尔士大学全奖博士，SCI论文10余篇，授权专利20余项。带领团队成功研发了全球首台“手、脑、眼、脚”一体化纺织络筒机器人，曾与全球知名企业如埃森哲、富士康、固高科技等合作开展AI研究项目10余项，致力于AI赋能工业与新能源电力行业。

吴志成：平安科技高级算法工程师，6年人工智能与数据分析开发经验，从事机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的项目开发工作。

目  录：

第1章 ChatGPT简介与基本原理

1.1　ChatGPT简介 001

1.1.1　ChatGPT前世今生 001

1.1.2　ChatGPT的特点 003

1.2　ChatGPT和数据分析 005

1.2.1　数据分析的基本概念 005

1.2.2　ChatGPT在数据分析中的应用场景 006

第2章 ChatGPT使用方法

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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ChatGPT 数据分析 人工智能应用

摘要：本文以《ChatGPT数据分析实践》史浩然为核心线索，对该作品的思想内涵、方法体系、实践价值以及行业影响进行系统梳理与深入阐述。文章首先从整体视角概括全书的写作背景与核心主旨，指出其在人工智能与数据分析融合趋势下的重要意义。随后，正文从四个方面展开论述，分别探讨作者的创作理念、ChatGPT在数据分析中的方法论创新、实际应用场景中的实践路径，以及该书对学习者与行业发展的启示。通过多角度、多层次的分析，本文力图呈现《ChatGPT数据分析实践》在理论与实践之间架起桥梁的独特价值，展现史浩然在人工智能应用领域的深度思考与前瞻判断。全文最后结合现实背景进行总结归纳，强调该书在当下与未来数据分析领域中的持续影响力。

一、作者视角与创作初衷

《ChatGPT数据分析实践》一书的创作，源于史浩然对人工智能技术快速演进的长期观察。在大模型技术不断突破的背景下，作者敏锐地意识到，传统数据分析方法正在经历深刻变革，而ChatGPT正是这一变革的重要推动力量。

从作者视角来看，史浩然并未将ChatGPT简单视为工具，而是将其放在“认知协作”的高度来理解。他强调，人类分析师与智能模型之间并非替代关系，而是一种互补与增强的关系，这一理念贯穿全书始终。

在创作初衷上，史浩然希望通过通俗而系统的方式，帮助读者理解并掌握ChatGPT在数据分析中的实际用法。他并不局限于理论阐述，而是力求让读者“看得懂、学得会、用得上”。

此外，作者还特别关注学习门槛问题。面对大量非技术背景的数据需求者，史浩然尝试用结构化思路和清晰示例，降低AI数据分析的使用难度，使更多人能够参与到数据驱动决策中来。

二、ChatGPT分析方法创新

在方法论层面，《ChatGPT数据分析实践》对传统数据分析流程进行了重新梳理。史浩然将ChatGPT引入数据清洗、探索性分析、假设验证等多个环节，展示了智能语言模型的独特优势。

作者提出“对话式分析”这一概念，强调通过连续提问与反馈，不断逼近分析目标。这种方式突破了以往依赖固定脚本和代码的分析路径，使分析过程更加灵活和可迭代。

在具体方法上，书中详细介绍了如何设计高质量提示语（Prompt），以引导ChatGPT输出更符合分析需求的结果。这种提示工程思维，成为全书的重要技术亮点之一。

同时，史浩然并未回避ChatGPT在分析中的局限性。他通过对比案例，提醒读者在结果解读时保持批判性思维，避免对模型输出的盲目信任，从而形成更加稳健的方法体系。

三、实践应用与案例解析

实践性是《ChatGPT数据分析实践》的突出特征之一。史浩然通过大量真实或近真实的案例，展示ChatGPT在商业分析、运营优化和用户研究等领域中的应用方式。

在商业数据分析场景中，作者演示了如何利用ChatGPT快速生成分析思路、指标框架和初步结论，大幅缩短从数据到洞察的时间。这对快节奏决策环境尤为重要。

在日常工作实践中，史浩然还展示了ChatGPT在自动化报告撰写、数据解读说明等方面的价值。这种应用不仅提升效率，也改善了数据分析成果的沟通效果。

通过这些案例，读者能够清晰看到ChatGPT从“辅助工具”走向“分析伙伴”的过程，也能理解其在不同业务阶段中所扮演的多重角色。

四、学习价值与行业影响

从学习角度看，《ChatGPT数据分析实践》为初学者和进阶者都提供了明确路径。初学者可以借助ChatGPT建立数据思维，而进阶者则能通过书中的方法优化自身分析流程。

史浩然特别强调“以问题为中心”的学习方式。他认为，掌握工具本身并非终点，真正重要的是学会如何提出好问题，这一点对数据分析人才培养具有深远意义。

在行业层面，该书反映了数据分析岗位能力结构的变化趋势。未来的数据分析师，不仅需要数据处理能力，还需要与AI协作、评估模型输出的综合素养。

因此，《ChatGPT数据分析实践》不仅是一本工具书，更像是一份行业指南，为个人职业发展和组织数字化转型提供了可参考的方向。

总结：

总体而言，《ChatGPT数据分析实践》史浩然以清晰的逻辑结构和务实的写作风格，系统呈现了ChatGPT在数据分析领域中的应用全貌。它既回应了技术发展的现实需求，也为读者提供了可操作的实践框架。

在人工智能不断融入各行各业的今天，该书所传递的协作理念与方法思维，具有长期价值。无论是学习者还是从业者，都能从中获得启发，并在实际工作中持续受益。

本文由nayona.cn整理

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