销售心理学
兰华
已完结· 1867字
[中国纺织出版社]
作品简介
目录 (134章)
内容简介这是一本能指导数据分析师和数据挖掘工程师在AIGC时代快速实现能力跃迁的著作，教会他们使用ChatGPT等AIGC工具，大幅提升数据分析与挖掘的能力和效率。全书围绕Excel、SQL和Python这3大常用的数据分析和挖掘工具展开，从方法和实践2个维度系统讲解了如何使用ChatGPT和Bing Copilot等AIGC工具来辅助提升效率。全书一共8章，内容可以分为四个部分：1.AIGC工具使用和Prompt撰写首先详细介绍了数据分析与挖掘能用到的各种AIGC工具的使用方法和注意事项，然后全面讲解了如何面向数据分析与挖掘场景构建高质量的Prompt，包括大量的方法和最佳实践。2.AIGC辅助Excel数据分析与挖掘方法角度，详细阐述了AIGC工具如何辅助Excel数据分析与挖掘，包括数据集生成、数据管理、数据处理、数据分析和数据展示等；实践角度，通过RFM分析、时间序列分析和相关性分析等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Excel在不同场景中的结合使用。3.AIGC辅助SQL数据分析与挖掘方法角度，详细讲解了AIGC工具如何辅助SQL数据分析与挖掘，包括数据准备、查询、清洗、转换
第一章 .4.6 示例6：使用临时查询表、视图等方法简化查询过程
正文
第一章 .4.6 示例6：使用临时查询表、视图等方法简化查询过程第二章 .4.7 示例7：使用CTE的WITH语句组织复杂查询逻辑第三章 .4.8 示例8：将查询结果写入新表、增量写入或更新现有表第四章 .5 AIGC实现SQL高效数据清洗和转换第五章 .5.1 数据格式与类型转换第六章 .5.2 字符串拆分、组合与正则提取第七章 .5.3 空值、异常值的判断与处理第八章 .5.4 数据去重第九章 .5.5 数据归一化和标准化第一十章 .5.6 多行数据聚合为一行第一十一章 .5.7 多个查询结果的合并第一十二章 .6 AIGC助力高阶数据分析：SQL数据分析大师第一十三章 .6.1 描述性数据统计分析第一十四章 .6.2 数据透视表分析第一十五章 .6.3 排名、分组排名第一十六章 .6.4 自定义欧氏距离实现相似度分析第一十七章 .6.5 基于均值、同比、环比和加权规则的简单预测分析第一十八章 .7 AIGC化解SQL困局：SQL解释、转换、排错、性能优化第一十九章 .7.1 SQL解释和逻辑说明第二十章 .7.2 跨异构数据库的SQL转换第二十一章 .7.3 SQL排错和问题修复第二十二章 .7.4 SQL查询性能优化第二十三章 .8.1 本章的知识和内容是否适用于不同数据库第二十四章 .8.2 为什么通过关键数据进行逻辑验证必不可少第二十五章 .8.3 如何将AIGC生成的SQL语句嵌入Python等程序中第二十六章 .8.4 数据库是否可以实现所有的数据分析和数据挖掘功能第二十七章 .8.5 为何选择在数据库内执行数据挖掘任务而非使用第三方工具第二十八章 .1 AIGC优化广告渠道评估：构建客观、全面的评估体系第二十九章 .1.1 广告渠道效果评估概述第三十章 .1.2 构建完整的广告渠道效果指标体系第三十一章 .1.3 广告渠道数据的收集和准备第三十二章 .1.4 合理剔除高度共线性指标第三十三章 .1.5 科学确定指标权重第三十四章 .1.6 对转化成本字段缺失值的处理第三十五章 .1.7 数据归一化和加权汇总计算第三十六章 .1.8 广告渠道评估报表的分析和应用第三十七章 .1.9 案例小结第三十八章 .2 AIGC复现归因报表：揭示真实转化贡献第三十九章 .2.1 转化归因概述第四十章 .2.2 准备广告渠道数据第四十一章 .2.3 基于订单ID构建转化周期ID第四十二章 .2.4 基于末次归因计算广告渠道订单贡献第四十三章 .2.5 基于首次归因计算广告渠道订单贡献第四十四章 .2.6 基于线性归因计算广告渠道订单贡献第四十五章 .2.7 基于位置归因计算广告渠道订单贡献第四十六章 .2.8 归因报表的对比分析和应用第四十七章 .2.9 案例小结第四十八章 .3 AIGC构建留存报表：发现用户增长的关键第四十九章 .3.1 用户留存报表概述第五十章 .3.2 用户留存和留存率的定义第五十一章 .3.3 用户数据的收集和准备第五十二章 .3.4 基于AIGC生成日留存率报表第五十三章 .3.5 用户留存报表的数据验证和质量检查第五十四章 .3.6 用户留存报表的分析和解读第五十五章 .3.7 案例小结第五十六章 第四部分 AIGC辅助Python数据分析与挖掘第五十七章 .1 利用AIGC提升Python数据分析与挖掘能力第五十八章 .1.1 利用AI生成与调试Python代码第五十九章 .1.2 利用Copilot/AI工具增强Python编程能力第六十章 .1.3 在Notebook中直接与AI交互第六十一章 .1.4 通过ChatGPT Code Interpreter和Pandas AI实现对话式数据分析第六十二章 .2 Python应用中的Prompt核心要素第六十三章 .2.1 准确描述Python环境和版本第六十四章 .2.2 完整陈述代码任务需求第六十五章 .2.3 界定代码输出格式和规范第六十六章 .2.4 提交完整的Python代码片段第六十七章 .2.5 提供清晰详尽的错误反馈第六十八章 .3 AIGC智能化环境构建：轻松搞定Python环境第六十九章 .3.1 一键安装Python数据分析环境第七十章 .3.2 设置第三方库安装源第七十一章 .3.3 安装和管理第三方库第七十二章 .3.4 自定义Jupyter默认工作路径第七十三章 .3.5 安装Chrome插件ChatGPT-Jupyter-AI Assistant第七十四章 .4 AIGC驱动的智能数据探索：数据洞察的新途径第七十五章 .4.1 自动输出数据探索报告第七十六章 .4.2 整体数据质量评估第七十七章 .4.3 异常数据初步解读第七十八章 .4.4 变量高相关性分析第七十九章 .4.5 数据偏斜分布问题第八十章 .4.6 重复值和缺失值问题第八十一章 .5 AIGC驱动的自动化数据处理：简化数据准备过程第八十二章 .5.1 智能输出预处理方案第八十三章 .5.2 使用链式方法批量实现预处理第八十四章 .5.3 利用New Bing Chat上传截图调试代码第八十五章 .5.4 管道式特征工程处理及特征解读第八十六章 .6 AIGC+AutoML：智能自动化机器学习新纪元第八十七章 .6.1 AIGC+AutoML重塑机器学习全流程第八十八章 .6.2 7个常用的AutoML库第八十九章 .6.3 开箱即用的AutoML应用示范第九十章 .6.4 基于AI的AutoML调优策略第九十一章 .6.5 AI调优AutoML代码第九十二章 .6.6 使用AutoML预测新数据第九十三章 .7 利用AIGC解析机器学习：原理、机制与底层逻辑第九十四章 .7.1 AI辅助算法学习：探索不同算法的特性与应用场景第九十五章 .7.2 AI辅助特征解读：可视化特征与目标的关系第九十六章 .7.3 AI解析分类模型指标：掌握分类模型效果评估基准第九十七章 .7.4 AI解析回归模型指标：掌握回归模型效果评估基准第九十八章 .8.1 有哪些标准的数据挖掘工作流程第九十九章 .8.2 AIGC是否能够协助不具备编程经验的个体成功完成整个数据分析与挖掘过程第一百章 .8.3 为何没有一种算法能够在所有情境下都表现最佳第一百零一章 .8.4 是否需要订阅付费的OpenAI服务才能执行Python智能任务第一百零二章 .8.5 Code Interpreter：对ChatGPT数据分析的延伸还是变革第一百零三章 .1 AIGC+Python广告预测：基于回归模型的广告效果预测第一百零四章 .1.1 回归模型在广告效果预测中的应用概述第一百零五章 .1.2 正确标识和追踪广告渠道第一百零六章 .1.3 识别和排除广告效果中的噪声和异常信息第一百零七章 .1.4 数据准备：整理广告效果数据第一百零八章 .1.5 利用AI+AutoML实现广告回归建模第一百零九章 .1.6 基于不同广告预算预估广告效果第一百一十章 .1.7 AI以营销经理的身份提供广告预算建议第一百一十一章 .1.8 通过人工反馈纠正AI的错误决策第一百一十二章 .1.9 案例小结第一百一十三章 .2 AIGC+Python商品分析：基于多维指标的波士顿矩阵分析第一百一十四章 .2.1 利用波士顿矩阵进行商品分析概述第一百一十五章 .2.2 波士顿矩阵分析的四维指标第一百一十六章 .2.3 商品数据准备与归一化处理第一百一十七章 .2.4 商品指标加权策略设计第一百一十八章 .2.5 商品指标加权代码设计第一百一十九章 .2.6 基于品类的权重汇总计算第一百二十章 .2.7 波士顿矩阵结果的图形可视化第一百二十一章 .2.8 波士顿矩阵分析的落地应用第一百二十二章 .2.9 案例小结第一百二十三章 .3 AIGC+Python KPI监控：基于时间序列的异常检测第一百二十四章 .3.1 时间序列在KPI异常检测中的应用概述第一百二十五章 .3.2 时间序列识别KPI异常的挑战与应对策略第一百二十六章 .3.3 数据准备和异常识别第一百二十七章 .3.4 时间序列中的异常值处理第一百二十八章 .3.5 利用AI实现时间序列模型训练第一百二十九章 .3.6 利用New Bing Chat上传截图调试代码第一百三十章 .3.7 利用自定义回归特征改进时间序列模型第一百三十一章 .3.8 利用时间序列模型检测KPI异常状态第一百三十二章 .3.9 利用ChatGPT-Jupyter-AI Assistant调试代码第一百三十三章 .3.10 异常检测信息的部署应用与告警通知第一百三十四章 .3.11 案例小结
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