读书摘要
《AIGC辅助数据分析与挖掘：基于ChatGPT的方法与实践》这本书详细介绍了如何利用AIGC技术，特别是ChatGPT，来辅助进行数据分析与挖掘工作。
书中首先介绍了AIGC的基础知识，包括各种AIGC产品和平台，如ChatGPT、New Bing、GitHub Copilot等，帮助读者了解AIGC的生态系统。随后，详细阐述了如何在Excel、SQL和Python等工具中应用AIGC进行数据处理和分析。例如，利用ChatGPT辅助Excel数据处理，通过自然语言交互实现数据清洗、转换和分析等操作。
在数据挖掘方面，书中介绍了如何利用AIGC工具进行数据挖掘任务，包括数据准备、模型构建和结果评估等环节。此外，还探讨了AIGC在时间序列分析、异常检测和数据可视化等方面的应用。
书中还涉及了如何构建高质量的Prompt，以提高AIGC的输出质量和效率。通过合理设计Prompt，可以引导AIGC生成更符合需求的结果，从而提升数据分析和挖掘的效果。
最后，书中通过大量的实际案例和实践经验，展示了AIGC在不同领域和场景中的应用，帮助读者更好地理解和掌握AIGC辅助数据分析与挖掘的方法和技巧。
总体而言，这本书为数据分析和挖掘领域的专业人士提供了一个全面且实用的AIGC应用指南，有助于提升工作效率和数据分析质量。
三级读书目录
第一部分：AIGC基础知识
• 第1章：AIGC赋能数据分析与挖掘
• 1.1探索主流的AIGC产品
• 1.2选择适合数据工作的AIGC产品
• 第2章：构建高质量Prompt的科学方法与最佳实践
• 2.1 Prompt的基本概念
• 2.2 Prompt对AIGC的影响和价值
• 2.3 Prompt输入的限制规则
• 2.4构建Prompt的最佳实践
• 2.5提升Prompt质量的关键要素
第二部分：AIGC辅助Excel数据分析与挖掘
• 第3章：AIGC辅助Excel数据分析与挖掘的方法
• 3.1利用AIGC提升Excel数据分析与挖掘能力
• 3.2数据处理助手：让Excel数据清洗更智能
• 3.3 AIGC复现归因报表：揭示真实转化贡献
• 3.4商品指标加权策略设计
• 3.5利用AI实现时间序列异常检测
• 3.6利用New Bing Chat上传截图代码
• 3.7利用自定义回归特征时间序列模型
• 第4章：AIGC辅助Excel数据挖掘与可视化实践
• 4.1 AIGC+Excel ETL：数据分析与营销落地
• 4.2 Python应用中的Prompt核心要素
• 4.3 AIGC智能化：数据洞察的新途径
• 4.4自动输出数据探索性分析结果
• 4.5整体数据质量评估
• 4.6异常数据初步解读
• 4.7变量高相关性分析
• 4.8数据偏离分布问题
• 4.9重复值与缺失值问题
• 4.10 AIGC驱动的自动化数据处理：简化数据准备过程
第三部分：AIGC辅助SQL数据分析与挖掘
• 第5章：AIGC辅助SQL数据分析与挖掘的方法
• 5.1利用AIGC提升SQL数据分析与挖掘能力
• 5.2利用AI辅助SQL语句编写与调试
• 5.3利用IDE集成SQL Copilot工具
• 5.4利用ChatGPT的第三方客户端工具
• 5.5 SQL数据库应用中的Prompt和技巧
• 5.6 AIGC助力高阶数据分析：SQL数据分析大师
• 第6章：AIGC辅助SQL数据分析与挖掘的实践
• 6.1 AIGC优化广告渠道评估：构建全面、客观的评估体系
• 6.2完整构建广告渠道效果指标体系
• 6.3广告渠道数据的收集和准备
• 6.4合理设置广告渠道效果评估指标
• 6.5科学确定指标权重
• 6.6对转化成本字段缺失值的处理
• 6.7数据归一化和加权汇总计算
• 6.8广告渠道评估报表的生成和应用
第四部分：AIGC辅助Python数据分析与挖掘
• 第7章：AIGC辅助Python数据分析与挖掘的方法
• 7.1利用AIGC提升Python数据分析与挖掘能力
• 7.2利用Copilot/Aidatatool Python编程助手
• 7.3在Jupyter Notebook中直接与AI交互
• 7.4通过ChatGPT Code Interpreter进行数据分析和挖掘
• 7.5代码解释器：对ChatGPT数据分析和挖掘的补充
• 7.6 AIGC+Python：广告预测
• 7.7回归模型在广告效果预测中的应用
• 7.8正确识别和追踪广告渠道效果
• 7.9识别和排除广告渠道中的噪声和异常
• 7.10 AIGC辅助广告效果预测实践
• 第8章：AIGC辅助Python数据分析与挖掘的实践
• 8.1 AIGC+Python：商品分析
• 8.2利用波士顿矩阵进行商品分析
• 8.3商品数据准备与归一化处理
• 8.4利用AI实现时间序列预测
• 8.5利用New Bing Chat上传截图代码
• 8.6利用自定义回归特征时间序列模型
• 8.7利用AIGC进行时间序列异常检测
• 8.8案例小结