內容簡介
這是一本提高數據分析效率，用大模型助力讀者數據分析的“通關秘籍”！
收獲一：【AI+數據分析雙重技能】
你將不僅掌握數據收集、處理、可視化、A/B實驗等硬核分析技能，更能學會如何駕馭AI（大模型），讓它幫你處理數據、建模預測、撰寫報告，實現效率翻倍！
收獲二：【數據分析思維體係】
AI能執行，但洞察和提問是你的專屬優勢。通過真實案例，激發你的數據思維、結構化思考能力，從提問到思考，從分析到決策，建立完整的數據分析思維框架，讓你成為那個能“在一秒鍾內看透事物本質”的人。
收獲三：【高薪崗位敲門磚】
這還是一本“麵試寶典”和“職場指南”。作者將帶你深入了解不同數據崗位的真實要求，並傳授應對筆試和麵試的必勝策略，助你輕鬆斬獲心儀的Offer，薪資輕鬆翻倍！
收獲四：【實戰案例+模板】
全書采用職業新人小紅和資深導師吳老師的對話形式，代入感極強。通過大量真實工作場景案例，拿來即用的分析報告模板，讓你在輕鬆有趣的“劇情”中，不知不覺掌握核心知識點。
內容簡介：
本書旨在幫助讀者掌握數據分析的專業技能，並詳細講解大模型（如DeepSeek、ChatGPT）在數據分析中的應用。全書分9章，內容從基礎的指標體係建設、數據獲取、數據處理，逐步深入常用的數據分析方法、商業分析方法、統計學模型、A/B實驗、數據分析報告等，並特別強調大模型在數據分析中的應用。本書不僅係統地講解數據分析的專業知識，還從提出關鍵問題、培養結構化思維等多方麵入手，全方位激發讀者的創造力，幫助讀者提升數據思維能力，構建完善的數據分析知識體係。
此外，本書也是實用的職場寶典，不僅詳細介紹數據分析不同崗位的職責，幫助讀者根據自身興趣和能力選擇合適的職業發展方向，而且提供應對筆試和麵試的策略，幫助讀者在職場競爭中脫穎而出。
本書使用生動的對話體形式寫作，融入大量真實工作場景案例，注重實際操作與應用，讓讀者仿佛置身於實際的工作場景中，適合數據分析初學者、高等學校相關專業的學生、職場中需要使用數據分析來支持決策的各類專業人士閱讀。
作者簡介
吳曇，資深數據分析師，在互聯網數據分析領域有10多年的行業經驗，深知數據分析人員的痛點。深耕數據產品、數據運營、商業分析等多個領域，對各種數據崗位有著深刻的理解和豐富的實踐經驗。
目錄
第1章大模型助你成為數據分析師11.1什麼是大模型2
1.1.1大模型概述2
1.1.2Transformer架構4
1.1.3訓練一個自己的GPT大模型9
1.2為什麼要用大模型11
1.2.1大模型能解決什麼問題11
1.2.2大模型不能解決什麼問題12
1.2.3使用大模型為工作提效14
1.3如何用大模型獲取有效信息16
1.3.1運用喬哈裏視窗提問16
1.3.2寫提示詞的10個技巧20
1.3.3使用AI搜索獲取高質量內容28
1.4AI未來的發展趨勢32
1.4.1生成式大模型的構建方式32
1.4.2大模型的分類和架構35
1.4.3AIAgent38
1.5數據思維：思維與認知決定你的未來42
1.5.1數據思維概述42
1.5.2舒適區模型助你認知自我43
1.5.3費曼學習法助你高效學習44
1.5.4達克效應助你思考升維45
第2章大模型助你建設指標體係48
2.1大模型助你搭建指標體係49
2.1.1如何找到好指標49
2.1.2如何找到北極星指標51
2.1.3如何搭建指標體係54
2.2使用大模型分析4種商業模式的指標體係62
2.2.1電子商務關鍵指標63
2.2.2內容媒體關鍵指標70
2.2.3雙邊市場關鍵指標74
2.3大模型助你利用指標體係做歸因分析77
2.3.1如何找到異常指標77
2.3.2如何分析異常指標78
2.3.3歸因分析實戰80
2.4數據思維：知識體係擴展能力邊界83
第3章大模型助你獲取和處理數據87
3.1大模型助你高效獲取數據88
3.1.1大數據平台的作用88
3.1.2獲取內部數據的方法91
3.1.3獲取外部數據的方法96
3.2大模型助你高效處理數據100
3.2.1SQL查詢與NL2SQL100
3.2.2Excel瞬間提效的3個方法106
3.2.3利用大模型處理數據109
3.3數據思維：“概率+相關性+係統性”思維驅動業務增長114
第4章大模型助你掌握9個常用的數據分析方法116
4.1 描述性分析：揭示數據背後的故事117
4.2 對比分析：通過差異洞察數據119
4.3 漏鬥分析：優化轉化路徑121
4.4 LTV分析：搞清客戶終身價值127
4.5 投放ROI分析：最大化廣告效益131
4.6Aha時刻：發現用戶增長的關鍵點138
4.7留存分析：提高用戶忠誠度143
4.8 RFM模型：細分用戶群體146
4.9 用戶畫像分析：構建全麵的用戶視圖150
4.10 數據思維：掌控工作節奏154
第5章大模型助你掌握6個常用的商業分析方法157
5.1 商業分析概述158
5.2 規模效應：商業世界的萬有引力159
5.3 範圍效應：多元平台生態的助推器162
5.4 網絡效應：數字世界的價值乘數163
5.5 STP分析：選擇目標市場的利器166
5.6 互聯網時代4P分析：創新市場規則168
5.7 波士頓矩陣：產品組合的羅盤針170
5.8 數據思維：戰略思維找到破局機會174
第6章大模型助你掌握5個常用的統計學模型179
6.1 統計學模型與AIGC的聯係180
6.2 相關性分析：探索變量之間的聯係183
6.3 回歸預測：構建預測模型187
6.3.1 簡單線性回歸：一元預測的起點187
6.3.2 多元線性回歸：多變量的預測能力193
6.3.3 多項式回歸：處理複雜關係的利器196
6.3.4 邏輯回歸：分類問題的解決方案199
6.4 時間序列預測：預測未來的波動202
6.5 k均值聚類分析：發現數據的自然分組209
6.6 決策樹分類分析：構建直觀的決策路徑213
6.7 數據思維：DIKW模型通往智慧之路219
第7章大模型助你做科學的A/B實驗223
7.1大模型助你搞清什麼時候做A/B實驗224
7.1.1理解A/B實驗的優勢224
7.1.2做A/B實驗的流程225
7.1.3哪些情況不能做實驗228
7.2大模型助你進行A/B實驗的用戶分組229
7.2.1輕鬆搞定用戶分組229
7.2.2什麼是A/A實驗231
7.2.3流量的使用233
7.3大模型助你選擇A/B實驗的評估指標235
7.3.1如何選擇指標235
7.3.2如何定義指標236
7.3.3高效拆解指標239
7.4大模型助你理解A/B實驗相關的統計學知識240
7.4.1假設檢驗概述242
7.4.2第一類錯誤和第二類錯誤的定義244
7.4.3計算A/B實驗的最小樣本量247
7.5大模型助你寫一份專業的A/B實驗報告252
7.5.1高效解讀實驗結果252
7.5.2實驗報告的寫法256
7.6數據思維：實驗思維實現複利效應258
第8章大模型助你寫出優秀的數據分析報告261
8.1大模型助你確定分析課題262
8.2大模型助你快速了解一個業務265
8.2.1了解業務的小技巧265
8.2.2善用共創會達成共識269
8.2.3快速上手數據分析的4個套路270
8.3大模型助你設計、撰寫和呈現分析報告271
8.3.1數據分析報告萬能模板271
8.3.2畫圖表的4個小技巧273
8.3.3做出高質量PPT的四大基本原則275
8.4大模型助你讓分析價值被看到279
8.4.1讓你的數據分析有效落地279
8.4.2做一次精彩的數據分析匯報281
8.5數據思維：金字塔原理提升結構思考力285
第9章大模型助力數據分析師持續成長290
9.1大模型助你選擇公司和職位291
9.2大模型助你準備筆試和麵試293
9.3大模型助你持續成長297
9.4數據思維：AI時代下如何塑造自我299
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