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| 編輯推薦： |
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（1）作者背景权威：作者是触脉咨询合伙人，Webtrekk（现隶属于MAPP）中国区前技术和咨询负责人，中国商业联合会数据分析专业委员会专家组成员。（2）作者经验丰富：作者有15年数据分析相关工作经验，是AIGC领域的布道者，为SHEIN、联合利华、顺丰优选等企业提供服务。（3）灵活运营各类AI工具：涵盖了ChatGPT、Bing Copilot、Clarity Copilot、Edge Copilot等免费工具，同时深入介绍了付费版本的 ChatGPT-4。（4）聚焦业务分析场景：紧密围绕数据化运营的关键场景展开，包括市场及行业 分析、竞争分析、客户运营分析、广告分析、商品运营分析、促销活动运营分析等， 使数据分析和运营主题与实际业务深度融合。（5）多元 AI 交互方法：全面介绍多种与 AI 交互的方法，涵盖高效提示词撰写、AI 交互反馈、多模态信息交互、个性化参数设定等，保证了AIGC 知识的完整性和实用性。 （6）以案例为导向：每小节都以具体的业务场景和案例为核心，通过详细的步骤拆解和知识介绍，真实展示在实际工作场景中如何解决实际问题。（7）丰富的辅助学习资源：本书提供了丰富的特
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| 內容簡介： |
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内容简介这是一本能从业务、方法、场景3个维度帮助读者使用AI技术提升数据分析和数据化运营能力的著作。用扎实的理论框架、丰富的实践案例、实用的操作技巧，全面展示了如何用AI延伸业务分析广度、拓展业务分析深度、优化业务分析效能，从而达到帮助企业用智能的数据化运营实现业务持续增长的目的。阅读并实践本书，你将有以下收获：（1）理解并掌握AI辅助数据分析的思路，以及应该具备的AI能力、方法和工具。（2）系统掌握AI在数据分析报告中的创新应用，包括思维导图生成、报告材料整理、核心内容撰写以及报告试讲和优化等。（3）掌握AI在市场分析和行业分析中的应用，包括数据采集、宏观分析、行业与市场概况分析、市场细分与目标市场定位、市场发展趋势与市场风险分析。（4）掌握AI在竞争分析中的应用，包括收集竞争分析报告与数据、竞品调研、竞争识别与分析、竞争对手分析模型以及竞争对手事件跟踪分析等。（5）掌握AI在客户运营分析中的应用，包括客户标签体系设计、客户服务与管理分析、客户全生命周期分析、社交管理分享、客户舆论与口碑分析、客户调研分析以及专题性客户与社群分析等。（6）掌握AIGC在广告分析中的应用，包括广告创意生成、广告创意分析、广告目标受众选择、广告投放时机分析、广告落地页A/B测试与假设检验分析、广告效果分析以及广告价值因素解读与投放预测等。（7）掌握AI在商品运营分析中的应用，包括商品选品分析、爆款商品运营分析、商品库存分析、商品定价分析、商品流量运营分析、商品销售分析以及商品序列销售分析等。（8）掌握AI在促销活动运营分析中的应用，包括优惠券分析、促销活动营销组合与引流分析、促销活动页面热图分析、促销活动主会场流量来源与导流分析、促销活动内容个性化推荐、促销活动复盘与总结以及竞品促销活动信息分析等。本书采用案例驱动的写作方式，通过实际业务案例详细拆解AI技术在各个场景中的应用步骤和技巧。语言简洁易懂，理论与实践结合，注重实用性和可操作性，帮助读者快速掌握核心知识。提供丰富的实际案例和操作指南，涵盖多种AI工具和交互技巧，确保读者能够学以致用。
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| 關於作者： |
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宋天龙(TonySong)，触脉咨询合伙人，Webtrekk中国区前技术和咨询负责人。在数据领域工作15年，积累了大量的数据工作经验、案例、场景和方法，并且在数据分析领域颇有口碑。擅长数据挖掘、建模、分析与运营，精通端到端数据价值场景设计、业务需求转换、数据结构梳理、数据建模与学习以及数据工程交付。在跨境、电子商务、零售、银行、保险等多个行业拥有丰富的数据项目工作经验，参与过集团和企业级数据体系规划、DMP与数据仓库建设、标签和画像系统、大数据产品开发、网站流量系统建设、个性化智能推荐与精准营销、企业大数据智能营销与应用等。服务客户包括联合利华、Webpower、德国OTTO集团电子商务（中国）、Esprit中国、猪八戒网、顺丰优选、乐视商城、泰康人寿、酒仙网、国美在线、迪信通等。著作成果：《AIGC辅助数据分析与挖掘：基于ChatGPT的方法与实践》《Python数据分析与数据化运营》《企业大数据系统构建实战：技术、架构、实施与应用》《网站数据挖掘与分析：系统方法与商业实践》等。
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| 目錄：
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目 录 Contents
前言
第一部分 数据分析基础
与报告交付
第1章 AIGC辅助数据分析2
1.1 AIGC在数据分析中的应用2
1.1.1 应用背景2
1.1.2 应用价值3
1.1.3 应用流程5
1.2 利用AI的逻辑推理能力进行
因果分析6
1.2.1 因果分析的场景和价值7
1.2.2 交互式因果分析过程8
1.2.3 AI辅助因果分析案例8
1.2.4 设计和实施因果实验10
1.2.5 AI辅助因果实验案例11
1.3 利用AI的智能思维进行异常
诊断分析13
1.3.1 异常诊断的场景和价值13
1.3.2 发现和识别异常问题14
1.3.3 构建和完善分析思路14
1.3.4 定位和解决异常根源15
1.3.5 分享同类型问题的解决思路16
1.4 利用AI的资深经验完善数据
分析思维17
1.4.1 从业务需求到数据分析目标17
1.4.2 从数据分析目标到数据分析
框架17
1.4.3 从数据分析框架到数据分析
方法18
1.4.4 从数据分析方法到数据分析
结论18
1.4.5 从数据分析结论到业务落地19
1.5 利用AI知识推荐合适的数据
分析工具19
1.5.1 市场分析类工具推荐19
1.5.2 竞争分析类工具推荐20
1.5.3 数据分析、挖掘与建模类
工具推荐21
1.5.4 数据可视化分析类工具推荐22
第2章 AIGC辅助数据分析
报告撰写24
2.1 AIGC在数据分析报告撰写中
的应用24
2.1.1 应用背景24
2.1.2 应用价值25
2.1.3 应用流程26
2.2 生成数据分析报告的思维导图27
2.2.1 思维导图在报告中的多重
用途27
2.2.2 利用AIGC引导生成分析
思路27
2.2.3 使用开源工具Markmap将
AIGC内容转化为思维导图29
2.2.4 使用商业工具Xmind将AIGC
内容转化为思维导图30
2.3 生成数据分析报告所需的材料32
2.3.1 利用AIGC生成报告模板33
2.3.2 利用AIGC生成自定义数据
表格34
2.3.3 利用AIGC生成数据图形35
2.4 撰写数据分析报告的核心内容36
2.4.1 从零开始创建数据分析报告36
2.4.2 扩展已有数据分析报告的内容38
2.4.3 提供支撑观点的事实论据40
2.4.4 提炼核心要点41
2.4.5 提炼报告摘要41
2.4.6 给出有价值的行动建议44
2.4.7 润色和优化报告表达45
2.4.8 生成多语言类型的报告47
2.5 数据分析报告试讲与优化48
2.5.1 报告试讲的价值和主要应用
场景49
2.5.2 如何通过与AI交互试讲报告49
2.5.3 为AI定义目标受众角色51
2.5.4 准备报告试讲的腹稿52
2.5.5 模拟报告试讲的过程53
第二部分 外部业务场景分析
第3章 AIGC辅助市场及行业分析60
3.1 AIGC在市场及行业分析中的应用60
3.1.1 应用背景60
3.1.2 应用价值61
3.1.3 应用流程61
3.2 数据采集与宏观分析62
3.2.1 寻找可靠的宏观分析数据源62
3.2.2 有效收集宏观分析数据64
3.2.3 利用AIGC清洗宏观数据65
3.3 行业与市场概况分析66
3.3.1 行业概况分析66
3.3.2 竞争格局分析69
3.3.3 消费者洞察分析70
3.3.4 市场PEST分析72
3.4 市场细分与目标市场定位分析73
3.4.1 市场细分分析73
3.4.2 目标市场定位分析76
3.4.3 目标市场生命周期分析78
3.5 市场发展与趋势研究80
3.5.1 分析市场影响因素80
3.5.2 掌握行业最新趋势82
3.5.3 发现行业热点话题83
3.5.4 持续追踪行业热点85
3.6 市场风险分析86
3.6.1 分析行业内的潜在风险87
3.6.2 分析跨行业的潜在风险87
第4章 AIGC辅助竞争分析89
4.1 AIGC在竞争分析中的应用89
4.1.1 应用背景89
4.1.2 应用价值90
4.1.3 应用流程90
4.2 收集竞争分析报告与数据91
4.2.1 寻找竞争分析的数据源91
4.2.2 寻找公开的竞争分析报告93
4.3 利用Edge浏览器的Copilot
进行竞品调研95
4.3.1 利用“聊天”功能提炼网页
报告概要95
4.3.2 利用“见解”功能分析竞争
对手网站98
4.4 竞争识别与分析101
4.4.1 识别并分析竞争对手101
4.4.2 识别并分析竞争产品或服务103
4.5 竞争对手分析模型105
4.5.1 SWOT分析105
4.5.2 波特五力分析108
4.5.3 GE/McKinsey矩阵分析112
4.6 竞争对手事件跟踪分析118
4.6.1 发现竞争对手重大事件118
4.6.2 持续跟踪竞争对手事件的
进展120
第三部分 企业内部运营分析
第5章 AIGC辅助客户运营分析124
5.1 AIGC在客户运营分析中的应用124
5.1.1 应用背景124
5.1.2 应用价值125
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| 內容試閱：
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Preface 前 言
为何写作本书
在前作《AIGC辅助数据分析与挖掘：基于ChatGPT的方法与实践》取得良好反响后，我再次怀着激动之情与你分享新作。前作侧重于AIGC在数据分析和挖掘工作中的工具、技术、产品运用，强调实施层面的数据分析和挖掘工程。本书则聚焦于AIGC在数据分析与数据化运营中的实际应用，从业务、方法和场景三个维度深入探讨。也就是说，如何在企业日常运营的各个场景下，充分利用AIGC解决实际业务难题。在这个过程中，特别关注以下三个核心方向。
AI延伸业务分析的广度：探索如何运用AIGC技术拓宽业务分析的视野，特别是补充、延伸、拓展、增强人类思维层面的应用，从而发现更多业务机会和风险。
AI拓展业务分析的深度：详细讨论利用AI进行深层数据挖掘的方法，甚至直接利用AI获取图片、非结构化数据等领域的数据结论，以提供更加精准、深入的业务洞察。
AI优化业务分析的效能：详细展示如何充分利用AIGC工具，提升在数据采集、处理、分析、报告撰写以及决策支持方面的效率；同时，涵盖基于AI的数据结论提取、自动数据洞察与异常发现方法，通过这些方法优化数据分析的效率和效果。
本书着眼于市场及行业分析、竞争分析、客户运营分析、广告分析、商品运营分析、促销活动运营分析等多个关键运营领域，在每个领域中，不仅提供理论框架，更重视实际案例的分析和操作技巧的分享。
本书旨在帮助读者全面理解并掌握AIGC在关键业务领域的实际应用，助力其在激烈的市场竞争和个人晋升环境中找到新的突破口。通过深入阅读，读者将能够有效地利用AIGC技术，不仅能提升自身在竞争激烈的市场中的地位，也能为企业带来创新的数据运营策略，最终实现企业业务的持续增长和个人的成功。
本书主要特点
灵活运用多元化AIGC工具：本书充分探讨了最流行的AIGC工具，涵盖了免费工具如ChatGPT、Bing Copilot、Clarity Copilot、Edge Copilot，同时深入介绍了付费版本的ChatGPT-4，展示了其强大的文生图、Data Analysis、GPT等核心能力。读者可根据需求选择最适合的工具进行业务分析与应用。
聚焦业务分析场景：本书紧密围绕数据化运营中的关键场景展开，包括市场及行业分析、竞争分析、客户运营分析、广告分析、商品运营分析、促销活动运营分析等，使数据分析和运营主题与实际业务深度融合。
涵盖多种AI交互技巧：本书详细介绍了多种与AI交互的方法，不仅包括文本提示指令，还包括对图片、数据文件等多模态信息的综合交互。此外，深入研究了基于GPT的复杂AI交互逻辑，提供了实用案例。
以案例为导向的业务分析实践：每个小节都以具体的业务场景和案例为核心，通过详细的步骤拆解和知识介绍，真实展示在实际工作场景中如何解决实际问题。这种以案例为导向的学习方法有助于读者更深入地理解和应用所学内容。
丰富的辅助学习资源：本书提供了丰富的特色内容，包括示例、图表、代码和输出，以及常见问题汇总和随书附件等。通过这些资源，读者可以更全面地理解书中内容。
本书阅读对象
本书适用于涉足数据领域的各类从业者和爱好者，无论你是初学者还是资深专家，都能在本书中找到有用的信息。具体来说，本书特别适用于以下读者：
业务专家：本书涵盖了AIGC技术在业务实践和企业运营等多个方面的应用，为业务专家提供了实用的知识和工具，以便他们更有效地管理和优化运营。
数据分析师：本书为数据分析师提供了提升数据分析技能和提高工作效率的实用方法。
业务分析师：渴望深入理解并利用数据来支持业务决策的业务分析师将从本书中找到关键的业务分析方法和策略。
市场研究人员：本书探索了AIGC技术在市场分析中的创新应用，为寻求更深入的市场洞察、趋势分析、竞争分析的市场研究人员提供了指导。
数据科学家：对AIGC技术在机器学习和自然语言处理领域的应用感兴趣的数据科学家可从本书中找到实际案例，以更好地应用这些技术。
对数据分析和AIGC技术感兴趣的人：无论背景如何，只要对数据分析和AIGC技术感兴趣，都可以从本书中获益。
本书不需要读者拥有深厚的编程或数学背景，而是提供了易于理解的实用信息，使读者能够轻松掌握AIGC技术并将其应用于实际业务场景。
如何阅读本书
本书共8章，按照不同的业务分析场景有序排列，分为以下三个部分。
第一部分：数据分析基础与报告交付。该部分涵盖第1章和第2章，讲解AIGC技术在数据分析和报告撰写方面的应用，为后续章节奠定基础。
第1章 介绍AIGC技术在数据分析工作中的应用，覆盖辅助数据分析的思路、能力、方法和工具等。
第2章 聚焦于AIGC在数据分析报告交付中的创新应用，包括思维导图生成、报告材料整理、核心内容撰写以及报告试讲和优化等。
第二部分：外部业务场景分析。该部分包括第3章和第4章，专注于AIGC在外部业务场景分析方面的应用，有助于读者更全面地解决市场和竞争问题。
第3章 详细探讨AIGC在市场及行业分析中的应用，包括数据采集与宏观分析、行业与市场概况分析、市场细分与目标市场
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