[Introduction] Premiers pas vers la maîtrise des données grâce à l'IA

[Chapitre 1] Comprendre la culture des données et l'analyse des données

Questions à considérer
1.
Intelligence artificielle générative et culture des données
2.
Comprendre les données et les types de données
3.
Analyse de données à l'aide de l'IA générative
4.
Analyse de données à l'aide de ChatGPT
Organiser

[Chapitre 2] Comprendre les études de marché et les méthodes de collecte de données primaires

Questions à considérer
1.
La différence entre les études de marché et les études marketing
2.
Processus de recherche et conception de la recherche
3.
La relation entre l'objectif de la recherche, la collecte de données et l'analyse
4.
Éléments à prendre en compte lors du remplissage du questionnaire
5.
Étude de marché utilisant ChatGPT
6.
Sondage utilisant Google Forms
Organiser

[Chapitre 3] Comprendre les méthodes de collecte de données secondaires et le prétraitement des données

Questions à considérer
1.
Données secondaires et données publiques
2.
Collecte de données Web : Extraction de données Web
3.
prétraitement des données
4.
collecte de données publiques
5.
Collecte de données Web à l'aide de ChatGPT
6.
Prétraitement des données à l'aide de ChatGPT
7.
Prétraitement des données à l'aide de Power Query
Organiser

[Chapitre 4] Analyse exploratoire des données et compréhension des caractéristiques des données

Questions à considérer
1.
Comparaison des analyses de données exploratoires et confirmatoires
2.
Comprendre l'analyse exploratoire des données
3.
Les statistiques comme processus exploratoire de résolution de problèmes et de prise de décision
4.
Statistiques de base pour l'analyse des données
5.
Procédure de réalisation d'une analyse exploratoire des données
6.
Analyse exploratoire des données à l'aide de ChatGPT
Organiser

[Chapitre 5] Comprendre les tests d'hypothèses statistiques et les tests A/B

Questions à considérer
1.
Comprendre les statistiques : statistiques descriptives et inférentielles
2.
Tests d'hypothèses statistiques
3.
Tests A/B
4.
Tests d'hypothèses statistiques à l'aide de ChatGPT
5.
Analyse des tests A/B à l'aide de ChatGPT
Organiser

[Chapitre 6] Comprendre la corrélation et l'association

Questions à considérer
1.
Comprendre la relation entre les variables
2.
Analyse de corrélation : Analyse de corrélation
3.
Étude de cas : Déterminer les relations entre les produits à partir des données de l’historique d’achat
4.
Comprendre les nuages ​​de points pour comprendre la relation entre deux variables
5.
Collecte et prétraitement des données pour l'analyse de corrélation
6.
Analyse de corrélation à l'aide de ChatGPT
Organiser

[Chapitre 7] Comprendre les relations causales et l'analyse prédictive

Questions à considérer
1.
Comprendre l'analyse de régression
2.
Méthodes d'analyse de régression et modèles de régression
3.
Étude de cas : Relation causale entre la surface du magasin et le bénéfice brut
4.
Analyse de régression utilisant ChatGPT
5.
Modèle de prédiction des ventes utilisant ChatGPT
6.
Élaboration d'un modèle de prédiction des ventes
7.
Évaluation des performances du modèle prédictif
8.
Création de modèles prédictifs et simulation Excel
Organiser

[Chapitre 8] Comprendre l'analyse de clusters et la segmentation client

Questions à considérer
1.
Comprendre l'analyse de clusters
2.
Techniques clés (algorithmes) pour l'analyse de clusters
3.
Segmentation de la clientèle et marketing ciblé
4.
Modèle d'analyse client et processus d'analyse de segmentation
5.
Analyse de clusters à l'aide de ChatGPT
6.
Profilage client via ChatGPT
Organiser

[Chapitre 9] Comprendre l'analyse des données textuelles et l'exploration de textes

Questions à considérer
1.
Comprendre l'analyse des données textuelles
2.
Analyse morphologique
3.
Analyse des tendances de recherche
4.
Analyse des sentiments (positifs/négatifs)
5.
Analyse des mots associés
6.
Analyse du nuage de mots
7.
Prétraitement des données textuelles à l'aide de ChatGPT
8.
Regroupement et amélioration de textes à l'aide de ChatGPT
Organiser

[Chapitre 10] Comprendre l'analyse de visualisation et les conclusions fondées sur les données

Questions à considérer
1.
Comprendre la visualisation des données
2.
Éléments et types de graphiques pour la visualisation des données
3.
Conclusions fondées sur les données
4.
Analyse de visualisation à l'aide de ChatGPT
5.
Création de rapports d'analyse de données à l'aide de ChatGPT et d'outils d'IA
6.
La résolution de problèmes par la réflexion fondée sur les données
Organiser

[Conclusion] Un nouvel avenir s'ouvre grâce à la culture des données

Points clés et caractéristiques de ce livre

1. L'intelligence artificielle et les données : tout ce que vous devez savoir sur ChatGPT

ChatGPT est un nouvel outil d'analyse de données qui simplifie diverses tâches liées aux données, de la collecte de données à l'analyse exploratoire des données (EDA), en passant par l'analyse de régression, l'exploration de texte et la visualisation des données.
Ce livre vous aidera à réaliser systématiquement les tâches suivantes à l'aide de ChatGPT.

- Collecte de données : Comment collecter efficacement des données en collectant des données Web ou via Google Forms.
- Prétraitement des données : Conversion des données en un format adapté à l'analyse par le biais du nettoyage et de l'amélioration de la qualité des données.
Analyse exploratoire des données (EDA) : explorer visuellement les données pour découvrir des informations.
- Analyse de régression et modélisation prédictive : Analyse des relations et prédiction de l’avenir à partir des données.
Exploration de texte : Utiliser des données textuelles non structurées pour analyser les sentiments, analyser les mots associés et découvrir les tendances.
- Visualisation des données : Créer des diagrammes et des graphiques pour communiquer intuitivement les résultats d'analyse.

Grâce à des exemples et des cas concrets utilisant ChatGPT, même les processus complexes peuvent être facilement compris et suivis.

2.
Apprentissage pratique : L’analyse des données apprise par la pratique

Nous optimisons l'efficacité de l'apprentissage en fournissant des exemples pratiques et du matériel immédiatement applicables, en complément de la théorie.


Étude de cas utilisant les données d'audience des films : Comprendre les tendances du marché et tirer des enseignements des données.
- Exercice d'analyse des sentiments à partir de données textuelles : Analyse des sentiments positifs/négatifs à partir des avis clients
Analyse et visualisation de données réelles : Apprenez à présenter vos résultats d’analyse de manière claire et efficace.

Les supports d'entraînement sont organisés étape par étape afin que même les débutants puissent suivre sans difficulté.

3.
Découvrir des idées novatrices grâce aux données

Ce livre va au-delà de la simple interprétation des données et vous guide dans la découverte des significations et des tendances cachées dans ces dernières.
Les données sont une ressource essentielle pour prendre de meilleures décisions dans les entreprises et dans la vie quotidienne d'aujourd'hui.
Ce livre fournit des conseils pratiques sur la manière d'exploiter les connaissances acquises grâce à l'IA et aux données pour résoudre les problèmes commerciaux et générer des résultats innovants.

4.
L'initiation à la culture des données que tout le monde peut facilement commencer

Ce livre est structuré de manière à ce que même les débutants sans aucune expérience en analyse de données puissent facilement le comprendre.
Nous nous efforçons de réduire les obstacles à l'accès à l'intelligence artificielle et à l'analyse des données en abordant les bases étape par étape et en utilisant des outils familiers comme ChatGPT.
Avec ce livre, l'analyse des données n'est plus l'apanage des experts.

Ce que vous apprendrez : Le processus complet d’analyse des données

Ce livre organise systématiquement l'ensemble du processus de traitement des données, aidant même les débutants à atteindre un niveau d'expert.

1.
Collecte et prétraitement des données
Exploitation des données publiques et du web scraping
Collecte de données avec Google Forms et ChatGPT
Nettoyer et préparer les données dans un format adapté à l'analyse

2.
Analyse exploratoire des données (AED)
Visualisez les données, explorez les tendances et découvrez des informations précieuses.
Résoudre des problèmes en combinant statistiques de base et visualisation.

3.
Analyse de régression et modélisation prédictive
Comprendre les relations entre les données et prédire l'avenir
Tirer des enseignements d'exemples concrets, tels que les ventes en magasin et la prédiction du comportement des clients.

4.
Exploration de texte et analyse des sentiments
Analyse des tendances et des sentiments à partir de données textuelles
Pratique analytique basée sur les avis clients et les données des médias sociaux

5.
Visualisation et reporting des données
Communiquer efficacement les données en les représentant visuellement
Création de rapports avec ChatGPT et les outils d'IA


Ce livre est recommandé à ces personnes !

- Débutant complet qui découvre les données
- Les employés qui souhaitent améliorer leurs performances au travail en utilisant l'intelligence artificielle et les données.
- Étudiants et chercheurs qui ont besoin de compétences en analyse de données pour leurs projets et leurs recherches.
- Les gestionnaires et les praticiens qui doivent prendre des décisions fondées sur les données
- Pour ceux qui souhaitent se lancer facilement dans l'analyse de données avec ChatGPT et l'IA

Que pouvez-vous retirer de la lecture de ce livre ?

1.
Vous pouvez acquérir des compétences analytiques grâce aux données et à l'IA.

2.
Cela peut améliorer vos capacités de prise de décision fondée sur les données.

3. Vous pouvez développer les compétences en littératie des données nécessaires pour survivre à l'ère de l'IA.
4.
Acquiers des compétences pratiques en analyse de données, immédiatement applicables dans ton travail et ton entreprise.

Exploitez la puissance des données et de l'IA pour préparer l'avenir !

« Data Literacy with ChatGPT » propose des méthodes pour développer des capacités analytiques basées sur l'IA et les données, et pour les appliquer à des situations et des entreprises réelles.
Ce livre est bien plus qu'un simple manuel ; c'est un guide pratique et un véritable manuel d'analyse des données. Découvrez les opportunités de croissance offertes par l'IA et les données dans votre entreprise et votre vie quotidienne, et bâtissez un avenir meilleur.
Devenez un expert en données à l'ère de l'IA grâce à ce livre !

[Téléchargement gratuit de matériel d'entraînement]
Les fichiers de données et les documents utilisés dans le texte peuvent être téléchargés depuis Google Drive et le site web de l'éditeur.
* https://bit.ly/3UNvWtw
* https://www.pub365.co.kr
└ Initiation à la culture des données avec Chat GTP → Télécharger les ressources