AI数据分析极简入门:零基础用AI做数据分析与可视化
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内容简介 这是一本专为零基础读者打造的AI数据分析实战指南。不需要数学背景、不需要编程基础、不需要数据分析基础、不需要死记硬背——你只需要保持好奇心,学会“提问”,剩下的交给AI和本书的指导。 本书由资深数据科学与AI算法专家(微软MVP连续10年获得者)、首都师范大学副教授、博士生导师联合撰写。两位作者将深厚的专业经验与教学经验融于一书,确保内容既权威又易懂。 掌握本书内容,您将收获: (1)掌握DeepSeek+Excel/WPS的智能办公工作流,实现“附件上传+自然语言交互”的数据分析新模式; (2)学会用自然语言驱动数据清洗与预处理,几分钟完成原来几小时的重复性工作; (3)精通从基础饼图到多维热力图的静态可视化技术,零安装、一键出图; (4)掌握pyecharts交互可视化,制作带筛选、悬停、联动的高级仪表盘; (5)学会Mermaid文本绘图,实现从纯文字到流程图、时序图、甘特图的自动生成; (6)构建“AI构思-AI绘图-AI排版”的端到端文档生产解决方案。 在数据成为核心生产要素的今天,本书为文员、行政、财务、市场、学生等非技术背景人群提供了成为“公民数据科学家”的可行路径,是一本让零基础人群也能玩转数据分析的案头手册。
大模型驱动软件测试
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在软件工程3.0时代,传统的软件测试正面临着根本性的转型——从流程驱动的自动化测试向智能化、认知型的大模型驱动测试演进。本书旨在系统阐述大模型如何重塑软件测试的方法论与实践,帮助测试从业者把握时代机遇,提升专业价值。内容涵盖大模型在软件测试全生命周期中的应用,从理论层面探讨了理论框架与技术基础,从实践层面详细介绍了大模型如何赋能测试需求分析、测试用例设计、自动化脚本生成、非功能测试以及测试管理等核心环节。本书还深入探讨了大模型时代测试知识工程的构建方法以及测试人员的角色转型与能力提升路径,为测试从业者的职业发展提供了前瞻性指导。 本书适合一线测试工程师、测试团队负责人阅读,也可以供开发人员与产品经理、高校师生及研究人员参考。
ROS 2机器人开发:从入门到实践
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机器人发是一项复杂的系统工程,ROS 2为智能机器人发提供了强有力的支持,极大地提高了机器人软件发效率。本书首先对ROS 2的基础概念、通信机制、常用库和工具行介绍,带领读者门ROS 2机器人发;着引导读者完成移动机器人的建模和仿真、建图和导航、自定义控制器和规划器等一系列实践;然后在真机实战环节,通过制作一个基于ROS 2的真实机器人,帮助读者通仿真与真机之间的壁垒;最后,本书深讲解了ROS 2阶使用的相关知识,为读者一步在实战中使用ROS 2行机器人发下夯实基础。考虑读者基础,书中示例均以C 和Python两种语言实现,同时加了关于C 新特性、Git工具、多线程和回调函数等基础知识的讲解。
Python之光:Python编程入门与实战
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《Python之光:Python编程门与实战》将重新定义Python学习,它避了现有Python门书知识杂而不精、内容脱离实际发需求、详略设置不合理、学习曲线过于陡峭、案例过于炫技等弊端,它将带领读者快速掌握Python语言的新特性、新编程方法和好的实践,让读者学完《Python之光:Python编程门与实战》后具备项目实战能力,能用Python解决实际工作中的问题。 主要内容: (1)Python门:Python基础知识庞杂,但很多知识并不常用,《Python之光:Python编程门与实战》对初学者基础知识精挑细选,以很大限度降低读者的学xi负荷。 (2)Python阶:详细且有针对性地讲解了Python的阶知识,主要包括类、模块和各种常用内置库的原理和使用。学到这里,读者基本具备解决Python编程中各种常见问题的能力。 (3)Python应用:讲解了如何用Python解决数据科学、办公自动化、图形及界面、Web发4大领域的问题,它将让读者掌握Python项目的完整实现过程和常见第三方库的用法。 内容特色: (1)人人可零基础门,不论年龄,不分职业,不需要任何背景知识。 (2)结构设计合理,学习曲线平滑,轻松牢Python基础。 (3)图解书中难和重,清晰直观,一图胜千言。 (4)代码简洁,变量命名简单,代码逻辑清晰,避免晦涩难懂的术语。 (5)知识全面,详略得当,涵盖新的语言特性。 (6)面向应用,讲解第三方库,配有经典、实用案例。 附加价值: 配套视频:100个视频,近10个小时,边看边学,轻松愉快 实战案例:1600个小案例,30个综合案例,边练边学,举一反三 案例源码:提供全书大小案例源代码,边敲边学,实践导向 配套习题:提供大量的高品质练习题,边学边练,强化提高 在线答疑:纸书、社群、网站可答疑,边问边学,事半功倍 思维导图:一张图呈现全书知识精华,先看后学,窥斑知豹 PPT课件:针对性配套完整教学PPT,边教边学,教学相长 图解表达:图形化表示书中难重,看图学习,直观易懂
人工智能驱动的网络管理与安全技术
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本书涵盖了一系列网络自动化和安全管理关键主题,包括资源分配和调度、网络规划和路由、加密流量分类、异常检测和安全操作。本书共11章。第1~2章*介绍了当前可应用于网络管理和网络安全管理的人工智能与机器学习技术,以及已有的相关行业产品、标准、研究项目和概念验证成果。第3~9章详细阐释了人工智能与机器学习技术在各种网络管理和网络安全管理任务中的具体应用案例。第10章详细介绍了智能网络管理与运维的系统框架,并深入探讨了相关解决方案的部署思路。第11章对全书进行了总结,同时提出了一些值得进一步研究的挑战与开放性问题,以期对该领域未来的研究发展提供借鉴和启示。
构建健壮的网络安全架构(原书第2版)
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本书描绘了一幅构建现代网络安全防御体系的清晰蓝图,提供了一种结构化和体系化的思维框架和方法论。全书共9章。第1章概述了网络安全架构的定义、意义、为组织带来的商业价值,以及网络安全架构师的角色。第2章帮助架构师评估组织的关键要素、背景和目标。第3章探讨了架构设计必须以组织需求为导向。第4章着重介绍设计过程中所需的工具箱。第5章概述了如何收集、记录和验证必要信息,以创建高级架构定义。第6章探讨了应用程序网络安全架构的构建。第7章讲解如何从技术层面实现设计构想,并阐述执行和落实的关键环节。第8章阐述如何确保已部署的设计(及其后续实施)能够长期保持价值。第9章对全书进行总结,提供了提升架构技能、优化工作流程的策略。
CCF 信息学奥赛基础篇
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本书是“CCF全国青少年信息学奥林匹克竞赛教程”丛书的第二册,旨在普及计算机科学与程序设计知识。书中遵循由浅深、逻辑严密的编写思路,辅以丰富的实例解析,引领读者逐步提升计算思维能力。全书共四章,涉及C++程序设计阶、数据结构及其应用、算法设计、数学运用等内容,全面覆盖NOI竞赛大纲所要求的基础知识。根据竞赛的特,书中还对一些常见的难和易错行了深的解析。 本书可作为信息学奥林匹克竞赛的教学用书,也可作为青少年学习计算机科学知识、了解信息学奥赛的参考资料。
企业级数据架构:核心要素、架构模型、数据管理与平台搭建
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这是一本能指导企业在数字化转型和数据要素时代通过数据架构用好数据、管好数据、充分发挥数据价值的著作。 从0到1讲解了数据架构的技术栈、方法论与落地实践,揭示了数据架构的底层逻辑,总结了数据架构的核心要素和架构模型,阐述了数据治理、数据资产管理以及数据平台的搭建等全方位的内容,是作者10余年数据工作经验的总结。 本书主要分为五部分: 第一部分:架构基础,对企业架构的组成要素以及流行的企业架构框架行了总览性质的介绍,数据架构是重; 第二部分:数据架构基础,详细讲解了数据架构的组成、数据存储、数据调度与消息传输、Lambda架构和Kappa架构以及数据架构的辅助资源组件; 第三部分:数据架构模型,首先介绍了企业内部数据区的划分与内部数据的流向,然后讲解了数据模型的建模策略、步骤和方法,以及维度建模的详细内容; 第四部分:数据管理,讲解了数据架构的核心内容,包括元数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据治理和数据资产管理等的方法和实践; 第五部分:数据架构实践,通过离线计算和实时计算两大场景中的综合案例,对前面的内容行了融合,手把手教读者行数据架构实践。 本书内容通俗易懂,注重实践,不仅浓缩了作者在日常工作中的思考、解决问题的思路,还融了该领域优秀同行的经验和实践,相信对读者会有一些帮助。
现代CPU性能分析与优化
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本书旨在指导大家优化运行在现代CPU上的应用程序的性能。具体来说,主要分为两部分内容: 部分介绍性能分析,包括对CPU微架构、术语和指标的简要概述,还探讨了分析性能的不同方法和现代平台上可用的硬件监控功能。 第二部分展示如何发现优化机会,以及可以做哪些转换来提高程序的性能。此外,还提供了一份可应用于用户应用程序的优化清单,包括循环优化、向量化、函数内联等,并讨论了有助于消除CPU微架构层面的问题(如缓存未命中、分支预测错误等)的代码转换。 本书对于从事性能关键型应用程序发和行系统底层优化的技术人员来说是不可或缺的。对于任何想更好地了解应用程序性能并探索其诊断和改方法的发者来说,这本书也很有用。
大模型驱动的研发效能实践
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内容简介这是一本从实践角度深探讨如何利用大语言模型提升软件交付全生命周期效率与效能的实战性著作。全面细致地讲解了研发和运维人员需要掌握的大语言模型及其相关技术的原理,重讲解了如何借助大模型实现DevOps、SRE、平台工程三大领域的智能化实践,覆盖发、测试、运维、监控、安全、项目管理等软件发全流程和全场景,通过丰富的实例展示了其在实际工作场景中的具体应用。本书的独特之处在于它不仅涵盖了基础理论知识,如Transformer模型的基本原理及GPT系列模型的发展历程,更注重于实践应用,提供了从预训练到微调的完整方法论。书中特别强调了大语言模型在降低IT人员认知负荷方面的作用,通过集成多种工具和技术,帮助企业构建更加高效、智能的软件交付体系。此外,本书得到了来自企业级、学术界和研究机构近20位专家的一致好评。通过阅读本书,你将:?了解大语言模型的发展和起源?了解ChatGPT的相关内容,包括GPT模型的结构和完整实现?了解Transformer模型的基本原理?深了解大语言模型的微调技术,软件交付的三大底座以及RAG的基本原理?探索大语言模型在运维场景中的实践?探索大语言模型在编程场景中的实践?探索大语言模型在测试场景中的实践?探索大语言模型在安全场景中的实践?触前沿的技术趋势,了解实践中的具体方法,清晰看懂实践后的数据和数据
贯通:数字化订单交付
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本书内容紧紧围绕企业的订单交付体系管理和能力建设来展,框架上具体体现为订单交付体系和能力的“6 1”,即产品数据与制造工程、销售预测与需求感知、客户订单与需求管理、生产计划/排程与执行、采协同与内向物流、商品发运与外向物流,以及1个OTD运营监控和体系治理,并一步阐述了订单交付的数字化特。
AI赋能研发数字化转型:技术驱动和范式重构
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本书是一部聚焦制造业“AI重构研发范式”的实战方法论著作。在国务院“人工智能+”战略背景下,本书深刻剖析了传统研发模式中职能壁垒、数据断链等痛点,提出了从底层逻辑到顶层设计的深刻变革路径。 全书独创性提出“一二三四五”行动地图:即一个平台化AI分层架构、两类AI核心应用、三要素(数据/算法/算力)协同进化、四层转型驱动模型及五阶研发范式跃迁,系统回答了生成式AI如何赋能制造业,实现从经验驱动的“匠人模式”向数据驱动、人机协同的“智慧研发”模式跨越。 本书在行业内率先对AI Agent进行深度解析,将其设计模式映射到汽车、装备等行业的实际组织阵型中。同时强调利用数字主线(Digital Thread)打通研产销全链路,实现从“自底向上”的经验驱动向“自顶向下”的需求驱动转型。书中融合设仿测协同、数字孪生等丰富场景,提供可操作的落地清单,是企业在AI浪潮中实现研发基因重构的指南。
AI驱动的数据治理:基于DeepSeek+Dify的实现
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这是一本立足企业的真实痛点,以DeepSeek大模型为“智能大脑”,以Dify应用开发平台为“敏捷工厂”,全景展示大模型赋能数据治理实战路径的工具书。 本书5位作者覆盖甲方和乙方,均有丰富的项目经验,这本书是5位作者多年从业经验的高度凝练。他们通过将一线业务诉求与前沿技术架构深度融合,致力于帮助广大数字化决策者、数据管理者与技术开发者跨越落地鸿沟,将沉重的数据治理转化为驱动企业创新与增长的核心竞争力,助力企业数据治理工作实现从“劳动密集型”向“敏捷智能化”的深刻蜕变。 本书分为4篇,共17章。 概念与挑战篇:厘清与数据治理相关的概念与挑战,直击传统数据治理规则固化、响应迟缓的痛点,系统梳理AI时代的数据管理新范式。深度解析通过DeepSeek核心能力如何破解现实困境,勾勒出一幅清晰的“AI+数据治理”融合框架与实施路线图,*奠定智能化转型的认知基础。 理论与方法篇:深入数据治理的“深水区”,针对目标管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理与数据安全管理五大核心领域,逐一拆解大模型的应用原理与场景。提供从核心价值到具体实践的全套方法论,让AI赋能数据治理有章可循。 工具与实战篇:拒绝空洞说教,主打“手把手”实操演练。借助低代码、可视化的Dify敏捷开发框架,从零开始构建数据治理智能基座。全链路演示需求分析、工作流设计、核心提示词工程与部署应用,让每一位数据从业者都能轻松驾驭AI工具。 案例与展望篇:将理论付诸真实行业。深度剖析央国企指标体系构建、制造业物料主数据梳理、金融业数据分类分级以及半导体海量工艺数据治理四大标杆案例。为读者提供极具生命力与适应性的定制化解决方法,并前瞻未来企业级数据战略的演进方向。
Linux系统安全:纵深防御、安全扫描与入侵检测 第2版
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内容简介 这是一部从技术原理、工程实践两个方面系统、深讲解Linux系统安全的著作,得到了来自腾讯、杭州银行、叮咚菜等知名企业的多位行业专家的高度评价。本书从纵深防御、安全扫描、侵检测3个维度细致讲解了如何构建一个铜墙铁壁般的Linux防护体系,不仅包含大量工程实践案例,而且对各种的核心知识绘制了方便记忆的思维导图。 全书共15章: 第1章介绍了安全的概念和保障安全的主要原则,引申出“纵深防御”理念。 第2~9章对Linux系统的纵深防御做了全面、深的讲解,分别从网络层面、操作系统层面、应用层面对Linux系统行安全防护,以及如何在保障业务连续性的前提下做好数据备份和恢复,防止数据丢失或被篡改。 第10章介绍了nmap、masscan等扫描工具的原理与使用,以及各种源和商业Web漏洞扫描工具的原理和使用。 第11~13章重讲解了Linux系统的侵检测,涉及Linux Rootkit、病毒木马检查、日志与审计等主题。 第14章介绍了利用威胁情报追踪最新攻趋势、确定攻事件性质的方法。 第15章首先概要性地介绍了网络安全相关法律和网络安全等级保护制度的背景与联系,然后基于网络安全等级保护制度的要求,介绍了对Linux系统行安全加固的具体方案。
管理者的数字化认知:AI领导力蓝图
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在数字化时代,生成式人工智能(Generative AI)、低代码/无代码平台、机器人流程自动化(RPA)等新技术不断涌现,深刻影响着企业的运作模式与管理方式。然而,面对如此剧烈的变革,许多管理者却感到迷茫和不安。这种焦虑不仅源自于对新技术的陌生,更因为他们缺乏一套系统化的数字化认知和AI领导力。本书正是为了弥合这种认知鸿沟而来的。本书从启发性和实用性的角度阐述了如何建立企业管理者的数字化认知,从而使企业具有敏捷性和适应性的数字化转型特征,并以具体实例说明了管理者如何具备流程、增长和规模的AI思维,如何构建平台驱动型业务的企业架构,从而实现数字化运营模式下的AI生态系统。
分布强化学习
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本书是关于分布式强化学习的*指南,为从概率视角思考决策问题提供了新的数学框架。本书主要介绍分布式强化学习的关键概念及应用,对于重要的结果均给出了数学证明,从而说明分布式强化学习有能力解释在人机交互环境中产生的许多复杂且有趣的现象。读者将了解一系列算法和数学理论的发展过程,在这些过程中依次对随机回报进行特征描述、计算和估计,zui后基于此做出决策。本书就实际问题给出了有效的解决思路,适合机器人学、计算神经科学、心理学、金融(风险管理)等不同领域的技术人员参考,也适合高校计算机、人工智能等相关专业的学生阅读。
湖仓架构:大规模数据平台的设计和实现
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本书全面阐述了湖仓架构相关知识。首先介绍数据架构及其在构建数据平台中的作用,剖析湖仓架构的概念、特征和优势。着对比传统架构(数据湖与数据仓库)和现代数据平台,明确湖仓架构在未来数据平台的重要地位。然后讲解行存储与列存储等概念,以及云对象存储、文件格式和表格式等组件,还给出设计存储时的考量因素。着阐述数据目录、计算引擎在湖仓架构中的功能、类型选择和设计要。在数据治理与安全方面,强调在湖仓架构中的统一治理和安全流程。之后提供了湖仓平台从前期准备到具体设计和实施的详细指南。最后探讨湖仓架构的未来发展趋势,如数据网格、混合事务与分析处理等。通过学习本书,读者可系统掌握湖仓架构知识,为相关实践提供有力支持。
支付之门:支付原理、架构与产品全链路设计
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内容简介 这是一本由知名支付专家陈天宇宙(全网拥有15万+粉丝、超1.4万付费学员)撰写的现代支付清结算系统设计指导手册。书中分享了作者在第三方支付机构、头部金融公司、O2O独角兽企业及某出行平台10余年的支付系统设计实践经验,不仅为读者揭示了支付系统的底层设计逻辑,还对支付相关的会计知识、支付系统设计的实用方法论等进行了深度解读。所以本书可以助力支付从业者(无论是入门级读者还是拥有3年以上工作经验的中高级读者)*提升专业技能,做出更好的产品。 本书分为三大部分。 支付基础篇(第1~5章):用通读易懂的方式介绍了支付相关的基础知识,这是初学者轻松入门的关键。这部分对支付的基础概念、账户基础、支付工具、三大核心系统、支付产品、必须掌握的会计知识、支付体系的全貌、支付组织及其分层协作模式、支付产品经理应具备的底层能力等知识进行解读,还通过外卖案例拆解了企业支付全链路。 系统设计篇(第6~13章):系统讲解了各层相关系统的设计方法,并提供了丰富的设计案例与产品原型页面。这是本书的核心部分。这部分对交易层、支付层、清结算层、账务层、对账系统、资金处理层、红包和钱包的具体设计方法进行深入解读,*后还用一章的篇幅对支付产品设计方法论进行总结和升华。 职场方法篇(第14章):以作者10余年的真实工作经历为基础,介绍了职场沟通、协同、汇报等软技能,这部分内容可以帮助读者塑造个人影响力,收获更理想的职场成果。这部分虽然所占篇幅不大,但是包括了岗位初期过渡方法、能力提升三七原则、产品规划实用技巧、实现做事有始有终、通过写作加速自我进化、产品职场力模型等精彩内容,这些都是作者能取得如今成就的底层原因。
数据资源价格理论与实践:定价机制、成本核算与流通体系建设
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本书是系统性研究数据要素价格机制、成本核算与流通体系建设的著作,为破解数据要素市场化配置中“产权缺位、成本失衡、价格失真、交易割裂”等世界性难题提供了系统的理论框架和实战指南,堪称破解行业的“及时雨”。 本书由国家发展和改革委员会价格成本和认证中心卢延纯主任和吕指臣博士联袂撰写。本书是他们在数据要素挖掘、公共数据资源开发利用、数据成本调查和定价机制等领域的集大成之作。 本书紧扣国家战略需求,融合经济学、会计学、法学与信息科学等多学科工具,构建了以战略意义为引领、以理论基础为支撑、以流通痛点破解为突破、以定价成本核算为核心、以治理评估为保障的完整框架体系。 掌握本书内容,您将收获以下核心价值: (1)数据价值演进逻辑与体系构建:创新性提出数据价值演进的“三阶段框架”和保障数据流通的六大机制,为理解数据要素的价值演进和流通体系建设打下坚实基础。 (2)公共数据定价实战方案: 聚焦公共数据这一核心领域,详细解读公共数据价格政策,并提出“分阶段、分环节、场景化”定价框架,有效破解公共数据兼顾公益与市场的定价难题。 (3)数据成本核算与估值标准:创新性提出“分阶段成本核算框架”,解决了成本核算缺乏标准的痛点;同时梳理三大主流估值工具,并指明构建数据资产评估计价服务体系的五大建设路径。 (4)数据流通体系建设与实战应用:直面数据流通中的安全隐私、垄断风险、国际协调等前沿问题,并提供公共数据如何进场交易、政府指导价如何制定、大宗商品产业数据流通路径如何打通等可供参考的解决方案。 同时,本书还是北京市社会科学基金重大项目“新质生产力背景下数据要素推动经济增长的理论机制与作用规律研究”(24LLMLA027)的阶段性成果之一,为政策制定者提供了科学参考,也为企业实践和学术研究指明了方向,是推动数据要素市场从概念走向体系的重要著作。
用故事点亮设计:产品设计中的叙事艺术
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本书是一本揭示叙事力量在设计领域应用的创新之作。作者通过深剖析,展示了如何运用故事的力量来指导产品设计,创造出既美观又富有意义的用户体验。书中不仅阐述了叙事设计的基本原理和方法,还通过丰富的实践案例,向读者展示了如何将这一理念应用于实际项目中。无论你是希望提升产品设计水平的专业人士,还是对设计思维感兴趣的普通读者,都能从这本书中获得宝贵的启示和灵感。通过学习书中的叙事设计技巧,你将能够更好地理解和满足用户需求,创造出更加引人胜、富有情感共鸣的产品体验。
巧用ChatGPT进行数据分析与挖掘
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内容简介这既是一本引导读者如何使用ChatGPT低门槛、高效率学习Python数据分析与挖掘方法的著作,又是一本指导读者如何使用ChatGPT精准、高效地行Python数据分析与挖掘实操的著作。从读者对象的角度看,本书既大大降低了没有编程经验的读者学习Python数据分析的门槛,又为有经验的Python数据分析师提供了大量实用的AI数据分析技巧,帮助他们快速转型为具备AI能力的数据分析师。从核心内容的角度看,本书不仅讲解了如何在数据预处理、数据清洗、数据可视化等基础的数据分析环节使用AI工具,而且还讲解了如何在聚类分析、预测分析等高级的数据建模环节使用AI工具。阅读完本书,你将掌握以下知识:(1)数据分析、数据挖掘以及机器学习算法的基础知识。(2)ChatGPT等AI工具的注册及使用,以及如何使用这些AI工具学习Python。(3)使用ChatGPT辅助各种常见的数据操作和数据预处理。(4)使用ChatGPT辅助静态数据可视化和数据交互可视化。(5)使用ChatGPT辅助聚类分析、关联规则分析、回归分析。(6)使用ChatGPT辅助学习降维算法、决策树算法、随机森林、k近邻算法、支持向量机算法、神经网络算法。(7)使用ChatGPT辅助数据建模以及对模型的性能行评估和优化。本书采用由浅深的写作方式,既确保了内容的可理解性,又保持了足够的深度,配有详细的代码示例和实践指导,确保每位读者能够轻松上手并从中获益,提升自己的分析效率和洞察能力。本书采用案例驱动的写作方式,通过实际业务案例详细拆解AI技术在各个场景中的应用步骤和技巧。语言简洁易懂,理论与实践结合,注重实用性和可操作性,帮助读者快速掌握核心知识。提供丰富的实际案例和操作指南,涵盖多种AI工具和交互技巧,确保读者能够学以致用。

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