编辑推荐
本书适合数据分析师、数据科学家、数据运营人员和商业分析师阅读，也适合所有需要运用数据分析优化工作、学习、研究的职场人士、学生和教研人员阅读。
内容简介
本书系统地讲解了如何利用ChatGPT赋能数据分析。全书共11章，层层递进，既涵盖理论方法，也注重实践操作：首先讲解ChatGPT的使用与高质量提示词的构建，然后探讨如何使用ChatGPT学习业务知识、分析方法、分析工具，最后通过多个行业实战案例的讲解，帮助读者真正将AI技术融入数据分析，提高分析效率和决策能力，抓住行业变革带来的机遇。
作者简介
李朝成,本科和研究生毕业于同济大学，毕业至今一直从事数据分析工作，8年数据分析经验、资深数据分析师、数据科学家。近一年也在深度参与AIGC产品的开发，对AIGC产品非常熟悉。作者主导了多个从0到1产品的数据分析项目，并负责过千万级月活产品的数据分析项目。在互联网、电商零售、在线教育、广告营销等ToB、ToC领域有着丰富的数据分析及业务驱动经验，尤其擅长数据分析思维方法、数据分析工具以及数据分析项目的落地。此外，作者还是公众号／小红书／知乎／B站等平台优质创作者，全网约8w粉丝，作品点赞收藏分享次数超100w。
目 录
目录
第1章?智识初窥：AIGC与ChatGPT基础认知
1.1 AIGC的简介与发展
1.1.1 AIGC的定义与背景
1.1.2 AIGC的发展历程与技术演进
1.2 主流AIGC产品简介及对比
1.3 ChatGPT在数据分析中的应用场景
1.4 ChatGPT账号注册及使用基本流程
1.4.1 注册ChatGPT账号
1.4.2 使用ChatGPT的基本流程
1.5 互动练习题
第2章?精要Prompt：构建优质指令策略与应用
2.1 Prompt的基本概念和作用
2.2 构建高质量Prompt的策略
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前 言
前言
1. 数据分析的新时代
在数字化转型和智能技术飞速发展的今天，数据早已成为企业竞争的核心资源。它不仅支撑着业务运营，更驱动着市场创新和战略决策。从制造业到金融业，从电商到游戏，数据分析无处不在，它可以帮助企业洞察趋势、优化策略、预测未来。然而，随着数据规模的爆炸式增长、业务场景的日趋复杂，以及对实时决策的高要求，传统数据分析的方式正面临前所未有的挑战。
传统数据分析的困境
传统数据分析是一项需要跨学科能力的工作，要求从业者既懂业务，又精通技术，能熟练运用Excel、SQL、Python等工具，同时具备扎实的统计学和数据建模能力。然而，面对当今庞杂的数据环境，这种方法的局限性逐渐暴露——数据来源越来越多样，分析过程越来越复杂，结果要求越来越实时，而学习曲线依然陡峭，让初学者难以快速上手。即便是经验丰富的分析师，也经常感到力不从心，难以高效应对变化迅速的业务需求。
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