《巧用ChatGPT进行数据分析与挖掘》谢佳标

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《巧用ChatGPT进行数据分析与挖掘》谢佳标【文字版_PDF电子书_】

内容简介：

内容简介：

阅读完本书，你将掌握以下知识：(1)数据分析、数据挖掘以及机器学习算法的基础知识。(2)ChatGPT等AI工具的注册及使用，以及如何使用这些AI工具学习Python。(3)使用ChatGPT辅助各种常见的数据操作和数据预处理。(4)使用ChatGPT辅助静态数据可视化和数据交互可视化。(5)使用ChatGPT辅助聚类分析、关联规则分析、回归分析。(6)使用ChatGPT辅助学习降维算法、决策树算法、随机森林、k近邻算法、支持向量机算法、神经网络算法。(7)使用ChatGPT辅助数据建模以及对模型的性能进行评估和优化。本书采用由浅入深的写作方式，既确保了内容的可理解性，又保持了足够的深度，配有详细的代码示例和实践指导，确保每位读者能够轻松上手并从中获益，提升自己的分析效率和洞察能力。本书采用案例驱动的写作方式，通过实际业务案例详细拆解AI技术在各个场景中的应用步骤和技巧。语言简洁易懂，理论与实践结合，注重实用性和可操作性，帮助读者快速掌握核心知识。提供丰富的实际案例和操作指南，涵盖多种AI工具和交互技巧，确保读者能够学以致用。

作者简介：

谢佳标

资深数据挖掘专家，拥有超过16年数据分析与挖掘经验，擅长使用ChatGPT等AI工具辅助数据分析与挖掘。

曾就职于平安人寿，现就职于某国资寿险公司，负责数据化运营、数据挖掘及数据可视化相关工作的技术研发及团队管理工作。对如何利用R语言、Python等工具进行数据分析与挖掘有丰富的实战经验，在深度学习领域也有深厚的积累。

社会荣誉：

2017—2024年连续7年微软最具价值专家MVP;

中国现场统计研究会大数据统计分会第一届理事;

历届中国R语言大会演讲嘉宾;

2015—2017年WOT “互联网 ”大数据技术峰会演讲嘉宾;

广深两地微软 MVP – SQL 技术沙龙专家。

撰写书籍：

《Keras深度学习：入门、实战与进阶》

《深度学习从入门到精通：基于 Keras》

《R语言数据分析及挖掘(微课版)》

《R语言游戏数据分析与挖掘》

《R语言与数据挖掘》

目  录：

目　录 Contents

前　言

第1章　数据分析及ChatGPT概述1

1.1　数据分析概述1

1.1.1　用ChatGPT快速了解数据分析1

1.1.2　数据分析与数据挖掘4

1.1.3　机器学习算法概述5

1.2　常用AIGC工具的注册及使用6

1.2.1　如何使用OpenAI的GPT-3.56

1.2.2　如何使用百度的文心一言10

1.2.3　如何使用科大讯飞的星火认知大模型14

1.3　使用ChatGPT辅助工具安装16

1.3.1　Anaconda的安装16

1.3.2　Jupyter Notebook的使用17

1.4　使用ChatGPT辅助Python入门18

1.4.1　使用ChatGPT学习Python数据对象19

1.4.2　使用ChatGPT学习NumPy23

1.4.3　使用ChatGPT学习Pandas25

1.5　本章小结28

第2章　使用ChatGPT学习数据操作29

2.1　使用ChatGPT学习数据的基本管理29

2.1.1　数据去重29

2.1.2　数据排序33

2.1.3　数据合并35

2.1.4　数据分箱38

2.2　使用ChatGPT学习描述统计分析40

2.2.1　描述统计分析概述41

2.2.2　中心趋势分析42

2.2.3　离散程度分析45

2.2.4　分布形状分析48

2.2.5　频数分布分析50

2.3　使用ChatGPT学习中文文本操作52

2.3.1　Jieba分词52

2.3.2　添加自定义词典55

2.3.3　关键词提取57

2.3.4　词性标注60

2.4　使用ChatGPT学习图像数据操作62

2.4.1　图像的读取、显示及保存62

2.4.2　图像像素的获取和编辑64

2.4.3　图像的几何变换操作65

2.5　本章小结68

第3章　使用ChatGPT学习数据预处理69

3.1　使用ChatGPT学习数据抽样69

3.1.1　常用的数据抽样方法69

3.1.2　简单随机抽样70

3.1.3　数据分区73

3.1.4　分层随机抽样76

3.1.5　数据类失衡处理79

3.2　使用ChatGPT学习数据清洗82

3.2.1　缺失值的识别及处理82

3.2.2　异常值的识别及处理89

3.3　使用ChatGPT学习数据变换91

3.3.1　数据标准化处理91

3.3.2　数据独热编码处理94

3.4　本章小结96

第4章　使用ChatGPT学习数据静态可视化97

4.1　使用ChatGPT了解数据可视化工具97

4.2　使用ChatGPT学习Matplotlib数据可视化98

4.2.1　Matplotlib绘图基础99

4.2.2　使用Matplotlib绘制图形111

4.3　使用ChatGPT学习Pandas数据可视化130

4.3.1　Pandas绘图方法130

4.3.2　使用Pandas绘制图形132

4.4　使用ChatGPT学习Seaborn数据可视化138

4.4.1　Seaborn绘图方法139

4.4.2　使用Seaborn绘制图形140

4.5　使用ChatGPT学习plotnine数据可视化154

4.5.1　plotnine绘图方法154

4.5.2　使用plotnine绘制图形156

4.6　本章小结158

第5章　使用ChatGPT学习交互数据可视化159

5.1　使用ChatGPT学习Plotly数据可视化159

5.1.1　Plotly交互可视化绘图方法160

5.1.2　使用graph_objs进行交互可视化161

5.1.3　使用express进行交互可视化174

5.2　使用ChatGPT学习Bokeh数据可视化180

5.2.1　Bokeh交互可视化绘图方法181

5.2.2　使用Bokeh进行交互可视化182

5.3　使用ChatGPT学习Pyecharts数据可视化187

5.3.1　Pyecharts交互可视化绘图方法187

5.3.2　使用Pyecharts进行交互可视化188

5.4　本章小结200

第6章　使用ChatGPT学习聚类分析201

6.1　使用ChatGPT了解无监督学习201

6.2　聚类分析方法概述203

6.3　k均值聚类205

6.3.1　k均值聚类的原理205

6.3.2　k均值聚类的Python实现206

6.3.3　案例：对iris数据集进行k均值聚类208

6.3.4　使用统计方法寻找最佳聚类簇数210

6.4　层次聚类215

6.4.1　层次聚类的原理215

6.4.2　层次聚类的Python实现217

6.4.3　案例：对USArrests数据集进行层次聚类218

6.4.4　使用轮廓系数寻找最佳聚类簇数222

6.5　密度聚类223

6.5.1　密度聚类的原理223

6.5.2　密度聚类的Python实现225

6.5.3　案例：对multishapes数据集进行密度聚类226

6.6　本章小结230

第7章　使用ChatGPT学习降维算法及关联规则分析231

7.1　使用ChatGPT了解降维算法231

7.2　主成分分析 233

7.2.1　主成分分析的原理 233

7.2.2　 主成分分析的Python实现 234

7.2.3　 案例：对iris 数据集进行主成分分析 236

7.3　关联规则分析 239

7.3.1　关联规则分析的原理 239

7.3.2　 关联规则分析的Python实现 241

7.3.3　 案例：对用户购买物品的行为进行关联规则分析 242

7.4　本章小结 249

第8章　 使用ChatGPT学习回归分析 250

8.1　 使用ChatGPT 了解常用的有监督学习算法 250

8.2　一元线性回归 252

8.2.1　一元线性回归的原理 252

8.2.2　 使用scikit-learn 实现一元线性回归 254

8.2.3　 案例：对women 数据集进行一元线性回归 255

8.3　多元线性回归 258

8.3.1　多元线性回归的原理 259

8.3.2　 案例：对个人医疗费用进行多元线性回归 259

8.4　 对自变量中有定性变量的数据集进行线性回归 263

8.4.1　 对自变量中有定性变量的数据集建立线性回归模型 263

8.4.2　 回归模型的效果评估 267

8.5　 通过逐步回归寻找最优模型 270

8.6　 逻辑回归 272

8.6.1　 逻辑回归的原理 272

8.6.2　 逻辑回归的Python 实现 274

8.6.3　 案例：对iris 数据集进行逻辑回归 275

8.7　 本章小结 276

第9章　 使用ChatGPT学习决策树算法及随机森林算法 277

9.1　 决策树算法的原理 277

9.1.1　 决策树算法概述 277

9.1.2　 常用的决策树算法 280

9.2　 决策树算法的Python 实现 288

9.2.1　 实现决策树算法的常用库 288

9.2.2　 基于scikit-learn 实现决策树分类 289

9.3　 案例：对iris 数据集进行决策树分类 290

9.3.1　 构建决策树 290

9.3.2　 查看生成的决策规则 291

9.3.3　 决策树可视化 293

9.3.4　 绘制决策边界 295

9.4　 案例：对乳腺癌数据集进行决策树分类 299

9.4.1　 构建决策树分类模型 299

9.4.2　 对决策树分类模型进行调优 304

9.5　 随机森林算法的原理及实现 305

9.5.1　 常用的集成学习算法 305

9.5.2　 基于scikit-learn 实现随机森林分类 307

9.5.3　 案例：对乳腺癌数据集进行随机森林分类 309

9.6　 本章小结 311

第10章　 使用ChatGPT学习k近邻算法及支持向量机算法 312

10.1　 k 近邻算法的原理 312

10.1.1　 k 近邻算法的思想 312

10.1.2　 k 近邻算法的推导过程 313

10.1.3　 距离的度量方法 315

10.2　 k 近邻算法的Python 实现 316

10.2.1　 基于scikit-learn 实现k 近邻分类 316

10.2.2　 案例：对乳腺癌数据集进行k 近邻分类 318

10.3　 支持向量机算法的原理 322

10.3.1　 了解支持向量机 323

10.3.2　 常见的支持向量机模型 325

10.4　 支持向量机算法的Python实现 326

10.4.1　 基于scikit-learn 实现支持向量机分类 326

10.4.2　 案例：对乳腺癌数据集进行支持向量机分类 328

10.5　 本章小结 331

第11章　 使用ChatGPT学习神经网络算法 332

11.1　 神经网络算法的理论基础 332

11.1.1　 了解神经网络算法 332

11.1.2　 神经网络的拓扑结构 333

11.1.3　 常用的激活函数 335

11.1.4　 常用的神经网络模型 338

11.2　 前馈神经网络 339

11.2.1　 了解前馈神经网络 339

11.2.2　 前馈神经网络的scikit-learn实现 341

11.2.3　 案例：对乳腺癌数据集进行前馈神经网络分类 342

11.3　 卷积神经网络 346

11.3.1　 卷积神经网络的原理 346

11.3.2　 卷积层的原理 349

11.3.3　 卷积层的TensorFlow实现 352

11.3.4　 池化层的原理 357

11.3.5　 池化层的TensorFlow实现 359

11.3.6　 全连接层 361

11.3.7　 案例：使用卷积神经网络实现手写数字识别 362

11.4　 本章小结 368

第12章　 使用ChatGPT学习模型性能评估及优化 369

12.1　 模型性能评估 369

12.1.1　 数值预测的评估方法及其scikit-learn 实现 369

12.1.2　 分类预测的评估方法及其scikit-learn 实现 371

12.2　 模型参数优化 375

12.2.1　 正则化 375

12.2.2　 数据分区 377

12.2.3　 K 折交叉验证 378

12.2.4　 网格搜索 379

12.2.5　 Dropout 381

12.2.6　 梯度下降法 382

12.3　 案例：对乳腺癌数据集寻找最优模型 385

12.4　 本章小结 389

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ChatGPT 数据分析 数据挖掘技巧

摘要：《巧用ChatGPT进行数据分析与挖掘》谢佳标围绕人工智能技术与数据分析实践的深度融合展开系统阐述，全面展示了ChatGPT在数据处理、数据挖掘、业务分析以及决策支持等领域的应用价值。随着数字化转型不断深入，海量数据成为企业发展的重要资源，而如何高效地从复杂数据中发现规律、提取价值，已经成为管理者和分析人员关注的重要课题。本书通过丰富的案例与实践经验，介绍了利用ChatGPT辅助完成数据整理、数据清洗、数据建模、趋势预测以及报告生成等工作的方法，使传统数据分析流程得到显著优化。与此同时，书中还探讨了人工智能技术在提升分析效率、降低学习门槛以及促进数据价值转化方面的重要意义。通过理论与实践相结合的方式，全面展现了ChatGPT赋能数据分析与挖掘工作的广阔前景，为企业管理人员、数据分析师以及数字化转型实践者提供了具有参考价值的思路和方法。

ChatGPT赋能数据分析

在数字经济快速发展的背景下，数据已经成为推动企业创新与管理升级的重要生产要素。《巧用ChatGPT进行数据分析与挖掘》谢佳标从实际应用角度出发，详细介绍了ChatGPT在数据分析领域中的功能定位与应用场景，使读者能够更加全面地理解人工智能技术对数据工作的影响。

传统数据分析往往需要掌握统计学知识、编程语言以及专业分析工具，对于初学者而言存在较高门槛。而ChatGPT凭借自然语言交互能力，可以帮助用户通过对话形式完成分析任务，大幅降低数据分析学习难度，提高工作效率。

书中指出，ChatGPT不仅能够帮助分析人员理解复杂的数据结构，还能够协助完成数据字段解释、指标定义以及业务逻辑梳理等工作。在面对复杂业务问题时，用户可以通过提问获得分析思路，从而快速建立分析框架。

随着人工智能技术不断成熟，数据分析工作正在由工具驱动逐步向智能驱动转变。ChatGPT作为新型智能助手，能够在数据处理过程中提供实时支持，为企业的数据价值挖掘创造更多可能性。

数据整理清洗实践方法

数据质量直接影响分析结果的准确性，因此数据整理与清洗始终是数据分析工作的重要环节。《巧用ChatGPT进行数据分析与挖掘》谢佳标对此进行了深入讲解，帮助读者掌握高效的数据预处理技巧。

在实际工作中，原始数据常常存在缺失值、重复值、异常值以及格式不统一等问题。传统处理方式需要耗费大量时间进行人工检查，而借助ChatGPT的辅助能力，用户可以快速获取数据清洗方案，提高处理效率。

书中通过大量案例展示了如何利用ChatGPT识别数据异常情况，并根据不同业务需求制定相应处理策略。例如在销售数据分析过程中，可以通过智能分析发现异常订单记录，从而避免错误数据对分析结果产生干扰。

此外，ChatGPT还能够帮助用户编写数据处理脚本，生成清洗流程说明文档，甚至优化数据处理逻辑。通过将人工经验与智能分析相结合，数据预处理工作的质量和效率都得到了明显提升。

智能挖掘模型构建路径

数据挖掘的核心目标在于从海量数据中发现潜在规律与价值信息。《巧用ChatGPT进行数据分析与挖掘》谢佳标重点探讨了利用人工智能辅助开展数据挖掘工作的具体路径，为读者提供了系统化的方法指导。

在数据挖掘过程中，模型选择往往决定最终分析效果。对于经验不足的用户而言，面对众多算法和模型容易产生困惑。ChatGPT能够根据业务场景特点推荐适合的数据挖掘方法，并解释相关原理，帮助用户完成模型筛选。

书中详细介绍了分类分析、聚类分析、关联规则分析以及预测分析等常见数据挖掘技术，并结合实际案例说明如何借助ChatGPT完成模型构建与参数优化，提高分析结果的准确性和可解释性。

与此同时，ChatGPT还能够帮助分析人员理解模型输出结果，对关键指标进行解释和总结。通过自然语言描述复杂分析结论，使数据挖掘成果更容易被管理层理解和采纳，从而提升数据应用价值。

企业决策应用价值探索

数据分析与挖掘的最终目标是服务企业决策。《巧用ChatGPT进行数据分析与挖掘》谢佳标从企业管理实践角度出发，深入分析了ChatGPT在决策支持领域的广泛应用前景。

现代企业每天都会产生大量经营数据，包括销售数据、客户数据、财务数据以及市场数据等。如何从这些数据中发现趋势并形成有效决策，是企业管理的重要课题。ChatGPT能够帮助管理者快速提炼关键信息，提高决策效率。

在市场分析方面，ChatGPT可以辅助开展消费者行为研究、竞争对手分析以及行业趋势预测工作。通过对多维数据进行综合分析，为企业制定营销策略提供更加科学的依据。

在人力资源管理、供应链优化以及客户关系管理等领域，ChatGPT同样展现出强大的应用潜力。通过自动生成分析报告、总结经营状况以及预测未来发展趋势，帮助企业建立更加智能化的管理体系。

随着人工智能与大数据技术持续融合，企业决策模式正在发生深刻变革。ChatGPT不仅提高了信息处理速度，也增强了数据洞察能力，使管理者能够更加及时地把握市场机会和经营风险。

总结：

《巧用ChatGPT进行数据分析与挖掘》谢佳标系统展示了人工智能技术在数据分析领域中的创新应用价值。从数据分析基础认知到数据整理清洗，从模型构建到数据挖掘，再到企业经营决策支持，全书构建了完整的知识体系，为读者提供了清晰的实践路径。通过丰富案例与应用场景分析，使抽象的数据分析理论转化为可操作的方法体系，帮助读者快速提升数据应用能力。

面对数字化转型浪潮，数据价值开发能力已经成为组织竞争力的重要组成部分。本书不仅介绍了ChatGPT的技术优势，更强调了人工智能与业务实践深度融合的重要意义。通过科学运用ChatGPT辅助数据分析与挖掘工作，能够有效提升工作效率、优化决策质量，并推动数据资产向商业价值转化，为企业和个人创造更大的发展空间。

本文由nayona.cn整理

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