领导力法则
陆禹萌
已完结· 7.97万字
[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
001 .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
001 .4.6 示例6：使用临时查询表、视图等方法简化查询过程002 .4.7 示例7：使用CTE的WITH语句组织复杂查询逻辑003 .4.8 示例8：将查询结果写入新表、增量写入或更新现有表004 .5 AIGC实现SQL高效数据清洗和转换005 .5.1 数据格式与类型转换006 .5.2 字符串拆分、组合与正则提取007 .5.3 空值、异常值的判断与处理008 .5.4 数据去重009 .5.5 数据归一化和标准化010 .5.6 多行数据聚合为一行011 .5.7 多个查询结果的合并012 .6 AIGC助力高阶数据分析：SQL数据分析大师013 .6.1 描述性数据统计分析014 .6.2 数据透视表分析015 .6.3 排名、分组排名016 .6.4 自定义欧氏距离实现相似度分析017 .6.5 基于均值、同比、环比和加权规则的简单预测分析018 .7 AIGC化解SQL困局：SQL解释、转换、排错、性能优化019 .7.1 SQL解释和逻辑说明020 .7.2 跨异构数据库的SQL转换021 .7.3 SQL排错和问题修复022 .7.4 SQL查询性能优化023 .8.1 本章的知识和内容是否适用于不同数据库024 .8.2 为什么通过关键数据进行逻辑验证必不可少025 .8.3 如何将AIGC生成的SQL语句嵌入Python等程序中026 .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027 .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028 .1 AIGC优化广告渠道评估：构建客观、全面的评估体系029 .1.1 广告渠道效果评估概述030 .1.2 构建完整的广告渠道效果指标体系031 .1.3 广告渠道数据的收集和准备032 .1.4 合理剔除高度共线性指标033 .1.5 科学确定指标权重034 .1.6 对转化成本字段缺失值的处理035 .1.7 数据归一化和加权汇总计算036 .1.8 广告渠道评估报表的分析和应用037 .1.9 案例小结038 .2 AIGC复现归因报表：揭示真实转化贡献039 .2.1 转化归因概述040 .2.2 准备广告渠道数据041 .2.3 基于订单ID构建转化周期ID042 .2.4 基于末次归因计算广告渠道订单贡献043 .2.5 基于首次归因计算广告渠道订单贡献044 .2.6 基于线性归因计算广告渠道订单贡献045 .2.7 基于位置归因计算广告渠道订单贡献046 .2.8 归因报表的对比分析和应用047 .2.9 案例小结048 .3 AIGC构建留存报表：发现用户增长的关键049 .3.1 用户留存报表概述050 .3.2 用户留存和留存率的定义051 .3.3 用户数据的收集和准备052 .3.4 基于AIGC生成日留存率报表053 .3.5 用户留存报表的数据验证和质量检查054 .3.6 用户留存报表的分析和解读055 .3.7 案例小结056 第四部分 AIGC辅助Python数据分析与挖掘057 .1 利用AIGC提升Python数据分析与挖掘能力058 .1.1 利用AI生成与调试Python代码059 .1.2 利用Copilot/AI工具增强Python编程能力060 .1.3 在Notebook中直接与AI交互061 .1.4 通过ChatGPT Code Interpreter和Pandas AI实现对话式数据分析062 .2 Python应用中的Prompt核心要素063 .2.1 准确描述Python环境和版本064 .2.2 完整陈述代码任务需求065 .2.3 界定代码输出格式和规范066 .2.4 提交完整的Python代码片段067 .2.5 提供清晰详尽的错误反馈068 .3 AIGC智能化环境构建：轻松搞定Python环境069 .3.1 一键安装Python数据分析环境070 .3.2 设置第三方库安装源071 .3.3 安装和管理第三方库072 .3.4 自定义Jupyter默认工作路径073 .3.5 安装Chrome插件ChatGPT-Jupyter-AI Assistant074 .4 AIGC驱动的智能数据探索：数据洞察的新途径075 .4.1 自动输出数据探索报告076 .4.2 整体数据质量评估077 .4.3 异常数据初步解读078 .4.4 变量高相关性分析079 .4.5 数据偏斜分布问题080 .4.6 重复值和缺失值问题081 .5 AIGC驱动的自动化数据处理：简化数据准备过程082 .5.1 智能输出预处理方案083 .5.2 使用链式方法批量实现预处理084 .5.3 利用New Bing Chat上传截图调试代码085 .5.4 管道式特征工程处理及特征解读086 .6 AIGC+AutoML：智能自动化机器学习新纪元087 .6.1 AIGC+AutoML重塑机器学习全流程088 .6.2 7个常用的AutoML库089 .6.3 开箱即用的AutoML应用示范090 .6.4 基于AI的AutoML调优策略091 .6.5 AI调优AutoML代码092 .6.6 使用AutoML预测新数据093 .7 利用AIGC解析机器学习：原理、机制与底层逻辑094 .7.1 AI辅助算法学习：探索不同算法的特性与应用场景095 .7.2 AI辅助特征解读：可视化特征与目标的关系096 .7.3 AI解析分类模型指标：掌握分类模型效果评估基准097 .7.4 AI解析回归模型指标：掌握回归模型效果评估基准098 .8.1 有哪些标准的数据挖掘工作流程099 .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100 .8.3 为何没有一种算法能够在所有情境下都表现最佳101 .8.4 是否需要订阅付费的OpenAI服务才能执行Python智能任务102 .8.5 Code Interpreter：对ChatGPT数据分析的延伸还是变革103 .1 AIGC+Python广告预测：基于回归模型的广告效果预测104 .1.1 回归模型在广告效果预测中的应用概述105 .1.2 正确标识和追踪广告渠道106 .1.3 识别和排除广告效果中的噪声和异常信息107 .1.4 数据准备：整理广告效果数据108 .1.5 利用AI+AutoML实现广告回归建模109 .1.6 基于不同广告预算预估广告效果110 .1.7 AI以营销经理的身份提供广告预算建议111 .1.8 通过人工反馈纠正AI的错误决策112 .1.9 案例小结113 .2 AIGC+Python商品分析：基于多维指标的波士顿矩阵分析114 .2.1 利用波士顿矩阵进行商品分析概述115 .2.2 波士顿矩阵分析的四维指标116 .2.3 商品数据准备与归一化处理117 .2.4 商品指标加权策略设计118 .2.5 商品指标加权代码设计119 .2.6 基于品类的权重汇总计算120 .2.7 波士顿矩阵结果的图形可视化121 .2.8 波士顿矩阵分析的落地应用122 .2.9 案例小结123 .3 AIGC+Python KPI监控：基于时间序列的异常检测124 .3.1 时间序列在KPI异常检测中的应用概述125 .3.2 时间序列识别KPI异常的挑战与应对策略126 .3.3 数据准备和异常识别127 .3.4 时间序列中的异常值处理128 .3.5 利用AI实现时间序列模型训练129 .3.6 利用New Bing Chat上传截图调试代码130 .3.7 利用自定义回归特征改进时间序列模型131 .3.8 利用时间序列模型检测KPI异常状态132 .3.9 利用ChatGPT-Jupyter-AI Assistant调试代码133 .3.10 异常检测信息的部署应用与告警通知134 .3.11 案例小结
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