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在数字化转型和智能技术飞速发展的今天，数据早已成为企业竞争的核心资源。它不仅支撑着业务运营，更驱动着市场创新和战略决策。从制造业到金融业，从电商到游戏，数据分析无处不在，它可以帮助企业洞察趋势、优化策略、预测未来。然而，随着数据规模的爆炸式增长、业务场景的日趋复杂，以及对实时决策的高要求，传统数据分析的方式正面临前所未有的挑战。
传统数据分析的困境
传统数据分析是一项需要跨学科能力的工作，要求从业者既懂业务，又精通技术，能熟练运用Excel、SQL、Python等工具，同时具备扎实的统计学和数据建模能力。然而，面对当今庞杂的数据环境，这种方法的局限性逐渐暴露——数据来源越来越多样，分析过程越来越复杂，结果要求越来越实时，而学习曲线依然陡峭，让初学者难以快速上手。即便是经验丰富的分析师，也经常感到力不从心，难以高效应对变化迅速的业务需求。
生成式AI的崛起：改变数据分析的游戏规则
在这种背景下，生成式AI成为数据分析师的新武器。以ChatGPT为代表的AI工具，极大地降低了技术门槛，让分析师仅凭自然语言交互就能完成SQL查询、数据清洗、建模等复杂的任务，从而大幅提升分析效率。不仅如此，AI还能辅助业务洞察，帮助分析师快速构建指标体系、识别关键趋势，并打破技术壁垒，使更多非技术人员也能轻松参与数据分析。通过精准的提示词（Prompt）设计，数据分析师可以把更多精力放在业务理解和战略决策上，而不是被烦琐的代码和工具操作所束缚。
数据分析师的角色重塑
生成式AI的普及，推动数据分析行业迈入智能化时代。AI的介入，不只是让分析流程更高效，更重要的是，它改变了数据分析师的角色定位。从过去专注于技术执行的“工具操作者”，到如今兼具技术和业务洞察的“战略伙伴”，数据分析师已不再局限于解决特定问题，而是利用AI提供深层次的业务洞察，实现从数据到决策的快速转化。未来，懂AI、会写提示词（Prompt）、善于解读数据并结合业务思考的分析师，将成为最有竞争力的人才。
尽管生成式AI已经在数据分析领域展现出巨大的潜力，但市场上的学习资源仍然存在不少短板。许多书籍和教程要么专注于传统数据分析技能（SQL、Python、统计学等），要么只介绍生成式AI的基本概念，缺乏对两者结合的系统性指导，尤其是在实际业务应用层面，现有资料往往过于理论化，难以真正帮助分析师将AI技术落地到工作中。此外，行业对数据分析师的要求正在快速升级，传统的学习路径已难以满足职场竞争的需要。
本书的写作目的就是填补这一空白，帮助数据分析师真正掌握如何在工作中高效运用生成式AI，让AI成为自己的生产力工具，而不仅仅是“锦上添花”的辅助工具。
打通技术与业务之间的鸿沟
生成式AI的价值，不仅在于提高技术效率，更在于帮助分析师更快地理解业务、搭建指标体系、优化数据分析流程。本书将手把手教你如何利用AI构建电商、金融等行业的核心分析模型，并结合业务需求做出更科学的决策。
降低学习门槛，缩短上手时间
传统数据分析学习成本高，而生成式AI可以让这一过程变得更高效。本书将通过系统化的提示词（Prompt）设计，快速生成SQL查询、Python数据清洗代码、高质量的数据可视化方案，让AI成为你的智能导师，减少对传统编码技能的依赖。
提供真实的业务案例，让你学了就能用
本书不是一本纯技术手册，而是一本实战指南。我们将通过电商、金融、互联网等多个行业的典型案例，展示如何利用生成式AI辅助完成从数据探索到决策支持的全流程。例如：如何用AI优化用户分层分析？如何让ChatGPT辅助信用评分建模？这些案例将帮助你在真实场景中学会如何高效应用AI，而不是“纸上谈兵”。
帮助你在AI时代构建职业竞争力
AI正在重新定义数据分析师的能力模型，本书不仅教授技术，更关注你的职业发展。你将学会如何利用生成式AI优化简历、准备技术面试、制定长期职业规划，让自己在求职、跳槽、晋升的过程中脱颖而出，避免被行业变革甩在后面。
AI不仅是一种工具，更是一种思维方式
生成式AI的出现，不仅为数据分析提供了更强大的工具，而且改变了整个数据行业的工作方式。本书的核心理念就是让你掌握如何借助AI提升工作效率、优化分析方法、增强业务洞察力，最终让数据分析从单一的技术执行真正升级为业务决策的驱动力。
无论你是刚入门的数据分析师，还是希望在行业变革中保持竞争力的资深从业者，本书都将为你提供最前沿、最实用的AI数据分析方法。希望这本书能成为你在AIGC时代的得力助手，让你不只是适应变化，更是站在技术变革的前沿，主动塑造自己的职业未来。
这本书不只是一本单纯的技术手册，更是帮你真正用上生成式AI、提升数据分析效率的“实战指南”。它既教技术，也教你如何在AI时代更有竞争力。以下是几个核心亮点。
完整覆盖数据分析全流程
从业务知识、指标体系，到数据清洗、建模、可视化，再到行业案例，本书系统地讲解了数据分析的全过程。例如，电商的用户生命周期分析、金融的信用评分模型，都有实战拆解，让你学得透、用得上。
学会如何让AI高效“干活”
生成式AI的关键在于提示词（Prompt），本书手把手教你如何精准提问，让AI帮忙生成SQL查询、优化数据分析、自动化清洗数据，而不是“随便回复”。只有学会高效对话，你才能真正掌控AI。
真实业务案例，学了就能用
书中覆盖多个行业的实际案例，比如：
● 电商：如何通过数据分析提高转化率？
● 金融：如何构建信用评分模型？
● 互联网：如何发现业务指标异动？
这些案例让你掌握技术的同时，也能在实际工作中灵活运用。
不仅学技能，还帮你职业进阶
AI正在改变数据分析师的职业路径，本书不仅教你技能，还会帮你用AI提升个人竞争力。
● 简历优化：用ChatGPT提炼项目亮点，让简历更有吸引力。
● 面试模拟：练习SQL、Python、数据思维等常见面试问题。
● 职业规划：如何从传统分析师进阶到“数据+AI工程师”？
这些内容能帮你在求职、跳槽、职业发展上抢占先机。
实操为主，提供可直接复用的提示词（Prompt）模板
本书不是纯理论，而是“学了就能用”。每章都有可复制的提示词（Prompt）模板，帮你快速上手，比如：
● 如何优化SQL查询？
● 如何让ChatGPT生成完整的数据分析报告？
● 如何用AI提升数据可视化效果？
你不需要死磕代码，只要跟着练习，就能让AI高效地辅助数据分析。
紧跟行业趋势，避免被淘汰
AI发展太快，今天的“高科技”可能明天就成了行业标配。本书会帮你看清趋势，提前布局，比如：
● 哪些数据分析能力是AI替代不了的？
● 未来的数据分析师应该具备什么新技能？
● 如何利用AI提升自身价值，而不是被AI取代？
通过这些内容，你能更好地应对变化，在AI时代稳住脚跟，甚至走在前列。
这本书适合所有希望提升数据分析能力，并借助生成式AI优化工作方式的读者。
对于 在职数据分析师与数据科学家 ，本书不仅帮助你掌握ChatGPT等AI工具，还能提升你的SQL、Python、统计建模等核心技能，优化数据清洗、分析和可视化的流程，让你把更多精力放在业务洞察和复杂问题的解决上，而不是被烦琐的代码和报表困住。同时，书中还会探讨AI在用户增长、A/B测试、指标监控等领域的应用，帮助你挖掘新的工作思路和技术可行性。
对于 数据运营和商业分析师 ，可以借助本书提升数据驱动决策的能力。无论是优化市场营销、用户增长策略，还是构建电商用户分层、分析游戏留存率，ChatGPT都能帮你快速建立分析框架、生成报告，并提供业务洞察，让你更精准地理解数据背后的逻辑，同时提升跨部门协作能力，让数据真正驱动业务增长。
对于 想进入数据分析行业的转行者和初学者 ，本书提供了一条清晰的学习路径。你不需要从零学起SQL、Python、统计学，而是可以通过AI辅助的方式，让ChatGPT帮你生成SQL查询、分析代码和数据可视化方案，降低学习难度，缩短入门时间。此外，书中还包含大量真实业务案例，让你在实际应用中积累经验，而不是停留在理论层面。
对于 教育工作者和研究人员 ，也可以在本书中找到新的教学与研究方法。ChatGPT可以辅助生成教学案例、编写SQL练习题、模拟真实业务分析任务，让数据分析的教学变得更高效。同时，科研人员可以借助生成式AI快速完成数据清洗、建模和分析任务，把更多的精力投入到核心研究上，而不是被琐碎的技术问题拖累。
无论你来自哪个领域，这本书都能帮助你更快、更精准地掌握AI时代的数据分析技能，让你在技术变革中抢占先机，而不是被行业发展甩在后面。
本书从基础概念到实战应用，系统化地讲解如何让生成式AI赋能数据分析。全书共6个部分，层层递进，既涵盖理论方法，也注重实践操作，确保读者能真正将AI融入日常工作，提高分析效率和决策能力。
第一部分：ChatGPT与Prompt Engineering（第1章、第2章）
本部分介绍生成式AI的基本概念和ChatGPT的使用方法，重点讲解Prompt Engineering的核心技巧，帮助读者掌握如何设计高质量指令，引导AI高效完成数据清洗、指标计算、业务建模等任务。
第二部分：业务基础知识（第3章、第4章、第5章）
本部分聚焦数据分析中的业务理解和方法论，涵盖业务知识指标体系、常用数据分析方法（如描述性分析、预测分析、假设检验等）及统计学基础，帮助读者建立系统的业务分析框架和数据思维。
第三部分：工具技能（第6章、第7章、第8章）
本部分介绍数据分析中必备的工具技能，包括SQL数据查询、Python数据处理与建模，以及数据可视化与分析，结合ChatGPT实现代码自动生成与优化，提升分析效率和表达能力。
第四部分：行业数据分析项目实战（第9章）
本部分通过电商、金融、互联网等多个行业的真实项目案例，展示从数据获取、处理、分析到结果解读的完整流程，帮助读者将理论知识应用于实际业务场景，提升实战能力。
第五部分：AI时代的职业发展与未来展望（第10章、第11章）
本部分探讨生成式AI对数据分析师职业路径的影响，涵盖简历优化、面试准备、职业规划等内容，展望未来数据分析师应具备的核心能力，帮助读者在AI时代保持竞争力。
尽管本书的内容是基于ChatGPT这个强大的工具展开的，但并不意味着只有使用ChatGPT才能实现这些功能。如果使用国内的生成式AI产品，比如DeepSeek、文心一言、通义千问、讯飞星火等，这些工具同样能够胜任类似的分析任务。通过调整提示词的设计和结合工具的独特能力，每个人都可以轻松实现高效、智能的数据分析。本书的核心理念是帮助读者掌握如何利用生成式AI赋能数据分析，无论选择哪款工具，都可以从中受益。
生成式AI正在重塑数据分析的方方面面，它的到来既让人们兴奋，又让人们思考。只有抓住它带来的机会，迎接它的挑战，才能成为这个时代的赢家。
希望这本书能帮助每一位读者在这场技术变革中找到自己的位置，站稳脚跟，大放异彩。
作者
2025年3月