Preface
前言
为何写作本书
随着大数据时代的到来和人工智能技术的飞速发展，Python已经成为数据分析和机器学习领域非常受欢迎的编程语言之一。Python丰富的库和工具（如NumPy、Pandas、Matplotlib等）极大地简化了数据处理、清洗、分析及可视化的工作流程。然而，对于许多非计算机专业人士来说，Python的数据分析过程可能显得复杂而烦琐，上手难度较大。
AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，生成式人工智能）是近年来快速发展的技术，它结合自然语言处理、深度学习等技术，能够自动生成代码、报告，甚至可进行初步的数据分析。AIGC在内容创作、辅助编程等领域的广泛应用，无疑会给Python的数据分析工作带来革新性的改变，从而极大地减少人工编写代码的时间和错误率，使工作效率和智能化程度大幅提高。
在实际工作中，数据分析人员往往面临大量的重复性劳动和复杂任务，例如数据清洗、数据转换、数据可视化、预测模型构建等。借助AIGC技术，可以有效地解决这些问题。本书将告诉初学者或没有深厚编程背景的分析人员如何运用AIGC工具，帮助他们更轻松地掌握Python数据分析技能并将其应用于实际工作中，提高数据分析的效率和洞察力。
本书主要特点
本书旨在利用ChatGPT帮助读者快速掌握使用Python进行数据分析的技能，让数据分析更加高效、精准和智能。以下是本书的主要特点。
❍ 通俗易懂，容易上手。为了便于不同层次的读者学习，采用由浅入深的讲解方式，既适用于Python初学者，也适用于有经验的数据分析人员；采用通俗易懂的语言，避免了复杂的数学公式和理论推导；书中的案例易于理解和使用，即使是初学者也能轻松上手。
❍ 内容丰富，实用性强。不仅理论丰富，而且强调实用性，内容涵盖了从数据分析基础到高级分析的各个方面，包括数据预处理、清洗、可视化、聚类、预测等。每章都提供了大量的代码示例，读者可以跟随书中的指导进行操作，实现AIGC辅助Python数据分析的实际应用。
❍ 全面涵盖主流Python库。不仅讲解了NumPy、Pandas、scikit-learn等常用的数据分析及建模库，也讲解了Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、Pyecharts等常用的数据可视化库，还介绍了深度学习框架TensorFlow，拓展了Python在高级数据分析和预测建模中的应用。
本书阅读对象
本书是一本理论与实践相结合的书，受众广泛，阅读对象主要分为以下几类。
❍ 统计学、计算机科学和其他相关专业的学生。
❍ 数据分析师和数据科学家。
❍ 商业智能与战略规划人员。
❍ 对数据分析和人工智能感兴趣的各界人士。
如何阅读本书
本书共12章，内容涵盖了Python工具安装、数据操作、数据预处理、数据可视化及数据建模等，力求让读者掌握ChatGPT在Python数据分析各环节的应用。
第1章首先通过ChatGPT向读者介绍了数据分析的概念及常用的机器学习算法，然后分别介绍了OpenAI的GPT-3.5、百度的文心一言和科大讯飞的星火认知大模型的使用，最后介绍了如何使用ChatGPT辅助工具安装及Python入门。
第2章详细介绍了如何通过ChatGPT辅助Python进行数据操作，既包括结构化数据的常用操作，也包括文本和图像等非结构化数据的操作。
第3章介绍了如何通过ChatGPT辅助Python进行数据预处理，包括数据抽样、数据清洗和数据变换等。
第4章主要介绍了4种常用的静态数据可视化工具：Matplotlib、Pandas、Seaborn和plotnine。
第5章详细介绍了3种交互数据可视化工具：Plotly、Bokeh和Pyecharts。
第6章首先介绍了常用的无监督学习算法，重点介绍了k均值聚类、层次聚类、密度聚类的原理及Python实现，并通过案例讲解了各种聚类算法的建模及分析过程。
第7章首先通过ChatGPT介绍了常用的降维算法，然后通过ChatGPT学习了主成分分析和关联规则分析的原理及Python实现，并通过案例帮助读者掌握这两种算法的代码实现。
第8章首先通过ChatGPT介绍了常用的有监督学习算法；接着详细介绍了一元线性回归及多元线性回归的原理及Python实现，并讲解了如何对自变量中有定性变量的数据集进行线性回归以及如何通过逐步回归寻找最优模型；最后介绍了逻辑回归的原理及Python实现。
第9章首先通过ChatGPT详细介绍了ID3、C4.5和CART这3种常用的决策树算法；接着以iris（鸢尾花）数据集和乳腺癌数据集为例，详细演示了如何构建决策树以及如何通过网格搜索寻找最优决策树分类模型；最后介绍了常用的集成学习算法，演示了基于scikit-learn对乳腺癌数据集进行随机森林分类的过程。
第10章首先通过ChatGPT学习了k近邻及支持向量机这两种常用的机器学习算法；然后介绍了k近邻算法的基本原理及scikit-learn实现，对乳腺癌数据集进行了k近邻分类并通过网格搜索寻找最佳邻居数量；最后介绍了支持向量机算法的基本原理及scikit-learn实现，对乳腺癌数据集进行了支持向量机分类并通过网格搜索寻找最优的支持向量机分类模型。
第11章首先介绍了神经网络算法的理论基础，包括神经网络的基本架构、常用的激活函数及常用的神经网络模型；然后详细介绍了前馈神经网络的原理及scikit-learn实现，对乳腺癌数据集进行了前馈神经网络分类；最后详细介绍了卷积神经网络的原理、卷积层和池化层的原理，论述了如何基于TensorFlow实现卷积层和池化层，并对MNIST数据集进行了手写数字图像识别。
第12章首先介绍了数值预测和分类预测模型常用的评估方法及其scikit-learn实现，其中通过混淆矩阵构建各项指标是目前分类预测模型评估中最常用的手段；然后介绍了模型参数的优化，其中正则化、数据分区、K折交叉验证、网格搜索、Dropout、梯度下降法是目前机器学习中模型调优常用的手段。
勘误
由于笔者水平有限，加之编写时间仓促，书中难免会出现一些错误或者不准确的地方，恳请广大读者批评指正，意见或建议可发送至邮箱jiabiao1602@163.com。
最后，感谢家人一直以来的理解、陪伴和支持。谨以此书献给我最亲爱的家人以及众多数据分析爱好者和从业者！
谢佳标
2024年3月