定 价:¥139.60
作 者: | (美)斯蒂芬·沃尔弗拉姆(Stephen Wolfram)张俊红 |
出版社: | 人民邮电出版社 |
丛编项: | |
标 签: | 暂缺 |
ISBN: | 9787115008534 | 出版时间: | 2023-08-01 | 包装: | 平装-胶订 |
开本: | 128开 | 页数: | 字数: |
《这就是ChatGPT》
第 一篇
ChatGPT 在做什么?它为何能做到这些? / 1
它只是一次添加一个词 / 3
概率从何而来 / 10
什么是模型 / 16
类人任务(human-like task)的模型 / 19
神经网络 / 22
机器学习和神经网络的训练 / 35
神经网络训练的实践和学问 / 42
“足够大的神经网络当然无所不能!” / 51
“嵌入”的概念 / 56
ChatGPT 的内部原理 / 64
ChatGPT 的训练 / 75
在基础训练之外 / 79
真正让ChatGPT 发挥作用的是什么 / 82
意义空间和语义运动定律 / 89
语义语法和计算语言的力量 / 96
那么,ChatGPT 到底在做什么?它为什么能做到这些? / 102
致谢 / 105
第二篇
利用Wolfram|Alpha 为ChatGPT 赋予计算知识超能力 / 107
ChatGPT 和Wolfram|Alpha / 109
一个简单的例子 / 111
再举几个例子 / 115
前方的路 / 129
相关资源 / 134
《利用ChatGPT进行数据分析》
前言 iii
第 1章 ChatGPT 1
1.1 ChatGPT简介 1
1.1.1 ChatGPT是什么 1
1.1.2 ChatGPT的发展 1
1.1.3 ChatGPT的设计目的及应用场景 2
1.2 ChatGPT的底层核心概念 2
1.2.1 词嵌入 2
1.2.2 Transformer 3
1.2.3 自注意力机制 3
1.2.4 预训练与微调 4
1.3 ChatGPT的结果是如何生成的 5
1.4 如何提出一个好的prompt 7
1.4.1 prompt是什么 7
1.4.2 如何提出一个有效的prompt 7
1.4.3 如何调整、优化prompt以获得更好的输出 8
1.4.4 针对不同任务类型的prompt示例 10
第 2章 ChatGPT在数据分析岗位了解阶段的应用 11
2.1 数据分析师的职责与技能要求 11
2.2 数据分析师的日常工作流程与挑战 13
2.3 数据分析师的职业发展路径 14
2.4 数据分析的应用领域与行业 17
2.5 数据分析师岗位的地域分布 18
第3章 ChatGPT在数据分析学习阶段的应用 21
3.1 制订学习计划 21
3.1.1 了解数据分析基本知识 21
3.1.2 确定学习目标和时间表 23
3.1.3 选择合适的学习路径 24
3.2 获取学习资料 25
3.3 利用ChatGPT高效学习 28
3.3.1 学习技巧与策略 28
3.3.2 应对困难和挑战 29
第4章 ChatGPT在数据分析面试阶段的应用 31
4.1 确定应聘目标 31
4.1.1 解读招聘信息 31
4.1.2 了解福利待遇和企业文化 33
4.2 简历书写与优化 35
4.2.1 简历结构和格式 35
4.2.2 优化简历内容 39
4.3 面试准备 41
4.3.1 常见面试问题预测 41
4.3.2 利用ChatGPT模拟面试 45
4.3.3 面试技巧和注意事项 50
第5章 ChatGPT在数据分析OKR计划中的应用 52
5.1 制订数据分析相关OKR计划 52
5.2 调整、优化OKR计划 54
5.3 复盘OKR计划 56
第6章 ChatGPT在数据处理中的应用 58
6.1 概览数据 59
6.1.1 ChatGPT帮我做 59
6.1.2 ChatGPT告诉我 61
6.2 数据预处理 62
6.2.1 ChatGPT帮我做 62
6.2.2 ChatGPT告诉我 64
6.3 数据选择 66
6.3.1 ChatGPT帮我做 66
6.3.2 ChatGPT告诉我 67
6.4 数值操作 67
6.4.1 ChatGPT帮我做 68
6.4.2 ChatGPT告诉我 69
6.5 数值运算 70
6.5.1 ChatGPT帮我做 70
6.5.2 ChatGPT告诉我 72
6.6 数据分组 73
6.6.1 ChatGPT帮我做 73
6.6.2 ChatGPT告诉我 74
6.7 时间序列分析 75
6.7.1 ChatGPT帮我做 75
6.7.2 ChatGPT帮我做 77
第7章 ChatGPT在综合数据处理中的应用 78
7.1 案例1:多条件数据匹配合并 78
7.2 案例2:分类排序 80
7.3 案例3:多表合并与拆分 83
7.4 案例4:累计销量计算 88
7.5 案例5:用户留存率计算 88
7.6 案例6:用户连续活跃天数获取 92
7.7 案例7:用户共同好友数获取 96
7.8 案例8:表格样式设置 97
7.9 案例9:数据脱敏处理 98
7.10 案例10:自动发送邮件 101
第8章 ChatGPT在数据可视化中的应用 103
8.1 选择合适的图表类型 103
8.2 提供可视化建议 106
8.3 指导生成图表 107
8.4 解读图表 110
8.5 故事化呈现 112
第9章 ChatGPT在常用的数据分析方法中的应用 113
9.1 对比分析 113
9.2 分组分析 117
9.3 交叉分析 119
9.4 同期群分析 122
9.5 漏斗分析 125
9.6 相关性分析 128
9.7 热力图分析 131
9.8 象限分析 134
9.9 SWOT分析 137
9.10 PEST分析 140
第 10章 ChatGPT在专题分析中的应用 143
10.1 搭建数据指标体系 145
10.2 探索性分析 152
10.3 数据异常归因专题分析 153
10.4 用户流失专题分析 157
10.5 用户行为路径专题分析 164
10.6 用户细分专题分析 170
10.7 营销活动效果评估专题分析 175
10.8 商品销售专题分析 179
10.9 用户生命周期专题分析 184
10.10 内容消费专题分析 190
10.11 社交网络专题分析 195
10.12 学习专题分析方法 202
第 11章 ChatGPT在A/B实验中的应用 206
11.1 形成实验假设 207
11.2 明确实验目的 207
11.3 确定实验对象和分组策略 208
11.4 计算最小样本量及分组比例 209
11.5 确定实验周期 212
11.6 对实验对象进行随机分流 213
11.6.1 ChatGPT帮我做 213
11.6.2 ChatGPT告诉我 214
11.7 搭建实验评估指标体系 216
11.8 评估实验效果与统计显著性 218
11.8.1 ChatGPT帮我做 218
11.8.2 ChatGPT告诉我 220
11.9 撰写实验报告与总结 222
第 12章 ChatGPT时代数据分析行业的展望 228
12.1 ChatGPT对数据分析行业的影响 228
12.2 ChatGPT时代数据分析师岗位职责的新要求 230