本书从ChatGPT的基础原理讲起，逐步深入ChatGPT的基础使用和插件功能，并结合各种数据分析实战案例，重点介绍了ChatGPT在各种数据分析场景中的应用方法，让读者不但可以系统地学习ChatGPT相关知识，而且能对ChatGPT在数据分析中的实战应用有更为深入的理解。本书涵盖的主要内容有：ChatGPT简介与基本原理；ChatGPT使用方法；ChatGPT插件应用；ChatGPT构建指标体系、ChatGPT数据采集与清洗、ChatGPT探索性数据分析和可视化、ChatGPT推断性统计分析、ChatGPT预测分析、ChatGPT文本分析、ChatGPT分类和聚类分析、ChatGPT推荐算法、ChatGPT行业数据分析等的应用方法和实战项目案例。 本书内容通俗易懂、案例丰富、实用性强，特别适合对数据分析和人工智能感兴趣的读者，包括但不限于数据分析师、数据科学家、数据工程师、有数据分析需求的业务人员、研究人员、学生以及所有想要利用ChatGPT进行数据分析的读者。另外，本书也适合作为相关培训机构的教材使用

第1章 ChatGPT简介与基本原理
1.1 ChatGPT简介
1.1.1 ChatGPT前世今生
1.1.2 ChatGPT的特点
1.2 ChatGPT和数据分析
1.2.1 数据分析的基本概念
1.2.2 ChatGPT在数据分析中的应用场景
第2章 ChatGPT使用方法
2.1 基础用法：从注册账号到谈笑风生
2.1.1 注册和登录ChatGPT
2.1.2 ChatGPT对话初体验
2.1.3 识别和处理ChatGPT的错误输出
2.2 ChatGPT提示工程：prompt的艺术
2.2.1 提示工程的概念
2.2.2 提示的设计
2.2.3 提示的优化技巧
2.3 实用ChatGPT应用
2.3.1 python简介、下载安装和环境配置
2.3.2 ChatGPT辅助编程
2.3.3 ChatGPT辅助文章生成
第3章 ChatGPT插件应用
3.1 插件的基本使用
3.1.1 插件概述
3.1.2 安装和启用插件
3.2 Code Interpreter功能用法详解
3.2.1 Code Interpreter功能介绍
3.2.2 Code Interpreter功能实战
3.3 其他数据分析常用插件介绍
3.3.1 Noteable插件的基本使用
3.3.2 其他常用插件介绍
第4章 ChatGPT构建指标体系实战
4.1 案例背景和任务
4.2 指标体系知识提要
4.2.1 常用指标
4.2.2 指标体系构建方法
4.2.3 指标字典
4.3 使用ChatGPT搭建指标体系
4.3.1 选择北极星指标
4.3.2 搭建指标体系
4.3.3 输出指标字典
4.4 ChatGPT指标体系搭建实战总结
第5章 ChatGPT数据采集与清洗实战
5.1 案例背景和任务
5.2 数据采集和数据清洗知识提要
5.2.1 数据采集概念
5.2.2 网络爬虫
5.2.3 问卷调查
5.2.4 其他常见数据采集方式
5.2.5 数据清洗概念
5.2.6 数据清洗主要方法
5.3 ChatGPT数据采集实战
5.3.1 ChatGPT爬虫实战分析
5.3.2 ChatGPT调查问卷设计实战
5.4 ChatGPT数据清洗实战
5.4.1 ChatGPT一致性检查实战
5.4.2 使用ChatGPT处理缺失值＆重复数据
5.5 ChatGPT数据采集和清洗实战总结
5.5.1 数据采集重点知识总结
5.5.2 数据清洗重点知识总结
5.5.3 重点实操总结
第6章 ChatGPT探索性数据分析和可视化实战
6.1 案例背景和任务
6.2 探索性数据分析和可视化知识提要
6.2.1 探索性数据分析概念
6.2.2 探索性数据分析流程
6.2.3 数据可视化图表应用
6.3 ChatGPT探索性数据分析实战
6.3.1 ChatGPT数据解读实战
6.3.2 ChatGPT描述性统计实战
6.3.3 ChatGPT相关性分析实战
6.3.4 ChatGPT数据可视化实战
6.3.5 ChatGPT探索性数据分析总结
第7章 ChatGPT推断性统计分析实战
7.1 案例背景和任务
7.2 推断性统计分析知识回顾
7.2.1 推断性统计分析重点概念
7.2.2 参数估计
7.2.3 假设检验和方差分析
7.3 ChatGPT参数估计实战
7.3.1 ChatGPT点估计实战
7.3.2 ChatGPT区间估计实战
7.4 ChatGPT假设检验和方差分析实战
7.4.1 ChatGPT假设检验实战
7.4.2 ChatGPT方差分析实战
7.5 ChatGPT推断性统计分析实战总结
第8章 ChatGPT预测分析实战
8.1 案例背景和任务
8.1.1 任务一
8.1.2 任务二
8.2 预测模型知识提要
8.2.1 预测模型重点概念
8.2.2 回归分析步骤
8.2.3 时间序列预测分析步骤
8.2.4 神经网络预测分析步骤
8.2.5 决策树和随机森林预测分析步骤
8.3 ChatGPT数据预测实战
8.3.1 ChatGPT回归分析实战
8.3.2 ChatGPT时间序列分析实战
8.3.3 ChatGPT神经网络预测分析实战
8.3.4 ChatGPT决策树和随机森林分析实战
8.4 ChatGPT预测分析实战总结
8.4.1 重点概念总结
8.4.2 重点实操总结
第9章 ChatGPT文本分析实战
9.1 案例背景和任务
9.2 文本分析知识提要
9.2.1 文本预处理
9.2.2 文本特征工程
9.2.3 文本情感分析
9.2.4 文本关键词分析和主题建模
9.3 ChatGPT评论文本分析实战
9.3.1 评论数据预处理
9.3.2 评论数据关键词分析
9.3.3 评论数据主题建模
9.3.4 评论数据情感分析
9.4 ChatGPT文本分析实战总结
9.4.1 文本预处理重点概念
9.4.2 文本特征工程重点概念
9.4.3 文本情感分析重点概念
9.4.4 文本关键词分析和主题建模重点概念
9.4.5 重点实操总结
第10章 ChatGPT分类和聚类分析实战
10.1 案例背景和任务
10.1.1 任务一
10.1.2 任务二
10.2 分类和聚类知识提要
10.2.1 分类方法概述
10.2.2 分类方法评估指标
10.2.3 聚类方法概述和效果评价
10.3 ChatGPT分类和聚类分析应用实战
10.3.1 ChatGPT分类任务实战
10.3.2 ChatGPT聚类任务实战
10.4 ChatG