更新时间：2024-10-29 18:39:35
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内容简介
前言
第1章 数据分析及ChatGPT概述
1.1 数据分析概述
1.1.1 用ChatGPT快速了解数据分析
1.1.2 数据分析与数据挖掘
1.1.3 机器学习算法概述
1.2 常用AIGC工具的注册及使用
1.2.1 如何使用OpenAI的GPT-3.5
1.2.2 如何使用百度的文心一言
1.2.3 如何使用科大讯飞的星火认知大模型
1.3 使用ChatGPT辅助工具安装
1.3.1 Anaconda的安装
1.3.2 Jupyter Notebook的使用
1.4 使用ChatGPT辅助Python入门
1.4.1 使用ChatGPT学习Python数据对象
1.4.2 使用ChatGPT学习NumPy
1.4.3 使用ChatGPT学习Pandas
1.5 本章小结
第2章 使用ChatGPT学习数据操作
2.1 使用ChatGPT学习数据的基本管理
2.1.1 数据去重
2.1.2 数据排序
2.1.3 数据合并
2.1.4 数据分箱
2.2 使用ChatGPT学习描述统计分析
2.2.1 描述统计分析概述
2.2.2 中心趋势分析
2.2.3 离散程度分析
2.2.4 分布形状分析
2.2.5 频数分布分析
2.3 使用ChatGPT学习中文文本操作
2.3.1 Jieba分词
2.3.2 添加自定义词典
2.3.3 关键词提取
2.3.4 词性标注
2.4 使用ChatGPT学习图像数据操作
2.4.1 图像的读取、显示及保存
2.4.2 图像像素的获取和编辑
2.4.3 图像的几何变换操作
2.5 本章小结
第3章 使用ChatGPT学习数据预处理
3.1 使用ChatGPT学习数据抽样
3.1.1 常用的数据抽样方法
3.1.2 简单随机抽样
3.1.3 数据分区
3.1.4 分层随机抽样
3.1.5 数据类失衡处理
3.2 使用ChatGPT学习数据清洗
3.2.1 缺失值的识别及处理
3.2.2 异常值的识别及处理
3.3 使用ChatGPT学习数据变换
3.3.1 数据标准化处理
3.3.2 数据独热编码处理
3.4 本章小结
第4章 使用ChatGPT学习数据静态可视化
4.1 使用ChatGPT了解数据可视化工具
4.2 使用ChatGPT学习Matplotlib数据可视化
4.2.1 Matplotlib绘图基础
4.2.2 使用Matplotlib绘制图形
4.3 使用ChatGPT学习Pandas数据可视化
4.3.1 Pandas绘图方法
4.3.2 使用Pandas绘制图形
4.4 使用ChatGPT学习Seaborn数据可视化
4.4.1 Seaborn绘图方法
4.4.2 使用Seaborn绘制图形
4.5 使用ChatGPT学习plotnine数据可视化
4.5.1 plotnine绘图方法
4.5.2 使用plotnine绘制图形
4.6 本章小结
第5章 使用ChatGPT学习交互数据可视化
5.1 使用ChatGPT学习Plotly数据可视化
5.1.1 Plotly交互可视化绘图方法
5.1.2 使用graph_objs进行交互可视化
5.1.3 使用express进行交互可视化
5.2 使用ChatGPT学习Bokeh数据可视化
5.2.1 Bokeh交互可视化绘图方法
5.2.2 使用Bokeh进行交互可视化
5.3 使用ChatGPT学习Pyecharts数据可视化
5.3.1 Pyecharts交互可视化绘图方法
5.3.2 使用Pyecharts进行交互可视化
5.4 本章小结
第6章 使用ChatGPT学习聚类分析
6.1 使用ChatGPT了解无监督学习
6.2 聚类分析方法概述
6.3 k均值聚类
6.3.1 k均值聚类的原理
6.3.2 k均值聚类的Python实现
6.3.3 案例：对iris数据集进行k均值聚类
6.3.4 使用统计方法寻找最佳聚类簇数
6.4 层次聚类
6.4.1 层次聚类的原理
6.4.2 层次聚类的Python实现
6.4.3 案例：对USArrests数据集进行层次聚类
6.4.4 使用轮廓系数寻找最佳聚类簇数
6.5 密度聚类
6.5.1 密度聚类的原理
6.5.2 密度聚类的Python实现
