利用AI进行数据分析：基于DeepSeek+豆包+智谱清言，让效率提高N倍

书籍简介

《利用AI进行数据分析：基于DeepSeek+豆包+智谱清言，让效率提高N倍》是一本聚焦AI驱动的实战型数据分析指南，旨在帮助读者在数字化浪潮中高效挖掘海量数据价值。全书以DeepSeek、豆包、智谱清言三大主流AI工具为核心，将复杂的数据分析技术原理转化为通俗易懂的语言，结合丰富的理论讲解与实战案例，覆盖从提示工程基础到高级数据分析方法（如预测性分析、聚类分类分析）的全流程，无论是数据分析初学者还是资深从业者，都能通过本书掌握AI工具的使用技巧，实现数据分析效率的“N倍提升”。

本书以“理论+工具+实战”为核心逻辑，构建了一套完整的AI数据分析学习体系，核心亮点与内容框架如下：

1. 核心特色：工具赋能，降低学习门槛

全书深度绑定DeepSeek、豆包、智谱清言三大AI工具，不仅详细拆解每款工具的使用方法，还通过实例展示“工具组合使用”的策略，实现“1+1+1>3”的效能。同时，将抽象的技术原理（如提示工程、聚类分析）转化为通俗表达，搭配步骤化的实战指南，即使是无基础的读者也能快速上手，解决“技术难理解、工具不会用”的核心痛点。

2. 内容逻辑：从基础到进阶，层层递进

• 基础奠基（第1-2章）：聚焦提示工程核心知识，讲解提示词的“六大有效性原则”（明确性、相关性、简洁性等）与“STAR场景化框架”，同时拆解提示词的完整使用流程（设定目标→多轮验证→结果确认），为后续实战打下理论基础。

• 方法实战（第3-7章）：分模块攻克5类关键数据分析方法，每章均包含“方法详解+DeepSeek实战+主流大模型对比”：

• 描述性分析（数据分布、波动、异常检测）

• 推断性分析（相关性、方差分析，判断业务归因与策略效果）

• 聚类与分类分析（用户画像、RFM模型，实现用户分群）

• 主成分分析（简化数据维度）

• 预测性分析（时间序列、回归算法，预测粉丝增长、营销效果）

• 场景落地（第8-9章）：以“客户购物行为分析”“电商平台手机销售评论分析”为真实业务场景，整合前面所学技能，展示AI数据分析在实际工作中的完整应用流程。

• 未来展望（第10章）：客观分析提示工程的局限性（如模型依赖、伦理风险），同时展望发展趋势（多模态融合、通用AI方向），帮助读者把握行业前沿。

3. 作者权威：经验与资质双重保障

本书作者徐小磊拥有深厚的行业背景，为内容专业性保驾护航：

• 教育与工作经历：南京理工大学工科硕士，15年数据分析与运营经验，前阿里巴巴数据专家。

• 专业认证：微软PowerBI数据分析专家、PMI-PMP项目管理专家、CAS项目管理专业认证等。

• 行业影响力：多次担任CSDI中国软件管理技术峰会、K+全球软件研发峰会等活动特邀嘉宾，同时是知乎资深创作者、多平台数据分析课程讲师，曾出版《运营之路：数据分析+数据运营+用户增长》。

图书目录

• 第1章 提示工程基础知识

• 1.1 什么是提示工程

• 1.1.1 提示工程可以解决什么问题

• 1.1.2 大模型的缺陷

• 1.2 提示词的要求和规范

• 1.2.1 独立提示词要求：有效性六大原则

• 1.2.2 场景化提示词框架：STAR原则

• 1.3 本章小结

• 第2章 提示词的使用流程

• 2.1 设定场景和目标

• 2.1.1 角色和技能：你是谁/会什么

• 2.1.2 场景和需求：背景是什么

• 2.1.3 要求和任务：做什么

• 2.1.4 约束和限制：不做什么

• 2.1.5 交付和要求：成果要求

• 2.1.6 完整示例

• 2.2 多轮验证：假设和对抗

• 2.2.1 一致性验证

• 2.2.2 类比性验证

• 2.2.3 否定性对抗

• 2.2.4 追问性对抗

• 2.3 结果确认

• 2.3.1 孤证不立

• 2.3.2 旁证不立

• 2.4 本章小结

• 第3章 新手任务：数据的描述性分析

• 3.1 分析方法详解

• 3.1.1 分析数据的分布：平均数和中位数

• 3.1.2 分析数据的波动：方差和标准差

• 3.1.3 分析数据的异常：箱线图和异常值

• 3.2 DeepSeek实战指南：描述性分析

• 3.2.1 准备分析所需的提示词

• 3.2.2 案例1：电商销售数据分析

• 3.2.3 案例2：图书榜单数据分析

• 3.3 主流大模型描述性分析对比

• 3.3.1 豆包：洞察可嘉、精算不足

• 3.3.2 智谱清言：数策兼优、决策明智

• 3.3.3 腾讯元宝：算无遗策、动态决策

• 3.3.4 Kimi：分析失准、有待提高

• 3.4 本章小结

• 第4章 升级进阶：数据的推断性分析

• 4.1 分析方法详解

• 4.1.1 判断业务的归因：相关性分析

• 4.1.2 评判策略的效果：方差分析

• 4.2 DeepSeek实战指南：相关性分析

• 4.2.1 准备分析所需的提示词

• 4.2.2 案例1：电商销售数据分析

• 4.2.3 案例2：用户行为和粘性

• 4.2.4 案例3：不同年龄段的客群和评价的星级是否有依赖

• 4.3 主流大模型分析对比：相关性分析

• 4.3.1 豆包：表现出色、分析精准

• 4.3.2 智谱清言：分析到位、策略实用

• 4.3.3 腾讯元宝：表现稳定、分析透彻

• 4.3.4 Kimi：计算错误、有待提高

• 4.4 DeepSeek实战指南：方差分析

• 4.4.1 准备分析所需的提示词

• 4.4.2 案例1：促用户活跃活动是否有效果

• 4.4.3 案例2：不同播放时间和内容类型的播放量是否有差异

• 4.5 主流大模型分析对比：方差分析

• 4.5.1 豆包：分析有误、策略尚可

• 4.5.2 智谱清言：结论精准、分析透彻

• 4.5.3 腾讯元宝：分析到位、解读清晰

• 4.6 本章小结

• 第5章 提升难度：数据的聚类分类分析

• 5.1 分析方法详解

• 5.1.1 聚类分析

• 5.1.2 分类分析

• 5.2 DeepSeek实战指南：聚类分析

• 5.2.1 案例1：某公众号的关注粉丝画像

• 5.2.2 案例2：某产品的用户购买数据

• 5.3 主流大模型分析对比：聚类分析

• 5.3.1 豆包：聚类精准、策略清晰

• 5.3.2 智谱清言：聚类有效、分析深入

• 5.3.3 腾讯元宝：分析全面、策略精准

• 5.4 DeepSeek实战指南：分类分析

• 5.4.1 案例1：某产品的用户购买数据（RFM分类模型）

• 5.4.2 案例2：互联网用户的特征如何影响广告点击（逻辑回归）

• 5.5 主流大模型分析对比：分类分析

• 5.5.1 豆包：分类欠妥、策略尚可

• 5.5.2 智谱清言：分群清晰、策略笼统

• 5.5.3 腾讯元宝：分群有误、策略一般

• 5.6 本章小结

• 第6章 持续加码：数据的主成分分析

• 6.1 分析方法详解

• 6.2 DeepSeek实战指南

• 6.3 主流大模型分析对比

• 6.3.1 豆包：分析清晰、解读模糊

• 6.3.2 智谱清言：命名清晰、深度不足

• 6.3.3 腾讯元宝：相对笼统、结合不足

• 6.4 本章小结

• 第7章 终极挑战：数据的预测性分析

• 7.1 分析方法详解

• 7.1.1 基于时间序列的预测性分析

• 7.1.2 基于回归算法的预测性分析

• 7.2 DeepSeek实战指南：时间序列预测

• 7.2.1 准备分析所需的提示词

• 7.2.2 案例1：公众号粉丝预测分析

• 7.2.3 案例2：APP的客户活跃规模趋势预测

• 7.3 主流大模型分析对比：时间序列预测

• 7.3.1 豆包：分析合理、解读到位

• 7.3.2 智谱清言：预测合理、仍需验证

• 7.3.3 腾讯元宝：预测合理、解读清晰

• 7.4 DeepSeek实战指南：回归预测

• 7.4.1 准备分析所需的提示词

• 7.4.2 案例1：训练次数和成绩的关系（一元回归）

• 7.4.3 案例2：营销活动分析预测（多元回归）

• 7.5 主流大模型分析对比：回归预测

• 7.5.1 豆包：模型精准、解读清晰

• 7.5.2 智谱清言：模型正确、解读较弱

• 7.5.3 腾讯元宝：分析正确、简洁明了

• 7.6 本章小结

• 第8章 客户的购物行为分析

• 8.1 案例背景和提示词

• 8.2 详细分析过程

• 8.3 本章小结

• 第9章 电商平台手机销售评论分析

• 9.1 案例背景和提示词

• 9.2 详细分析过程

• 9.3 本章小结

• 第10章 提示词与提示工程的未来之路

• 10.1 提示词和提示工程的局限性

• 10.1.1 光环之下的阴影：对模型能力的过度依赖

• 10.1.2 精雕细琢的挑战：提示词本身的局限性

• 10.1.3 摸着石头过河：提示工程过程的挑战

• 10.1.4 不容忽视的警钟：安全性和伦理问题

• 10.2 提示词和提示工程的发展趋势和可预见的成果

• 10.2.1 克服现有挑战：从脆弱走向鲁棒，从黑盒走向透明

• 10.2.2 增强模型能力：从单一走向多模态，从理解走向创造

• 10.2.3 拓展应用边界：从特定领域走向通用人工智能，重塑人机交互的未来

• 10.3 本章小结

• 结语：DeepSeek数据分析之旅的终点与起点

适合人群

本书覆盖三类核心读者，不同群体可按需获取价值：

1. 数据分析初学者（小白用户）：对数据分析感兴趣但无基础，可通过“基础理论+简单案例”快速掌握AI工具的使用方法，轻松入门数据分析领域。

2. 资深从业者（数据分析师、运营人员）：已有一定经验，可学习高级分析方法（如预测性分析、聚类分类）与工具组合技巧，优化工作流程，提升数据分析效率与深度。

3. 企业决策者/团队领导：可了解AI数据分析工具的实际价值，掌握其在团队效率提升、产品创新中的应用逻辑，为业务决策提供参考。

推荐理由

1. 工具实用性强，落地性高：聚焦DeepSeek、豆包、智谱清言三大常用AI工具，不仅讲解单一工具的使用，还提供“组合使用方案”，同时对比主流大模型的分析表现（如豆包的精准解读、智谱清言的策略实用性），帮助读者选择最适合的工具。

2. 内容系统全面，逻辑清晰：从提示工程基础到5类核心分析方法，再到真实业务案例，形成“理论-方法-实战”的完整闭环，读者可循序渐进构建AI数据分析知识体系，避免“碎片化学习”。

3. 实战案例丰富，贴近业务：全书包含电商销售分析、用户画像、粉丝预测、手机评论分析等多个真实案例，每个案例均提供“提示词准备+分析过程”，读者可直接参考复用，快速将知识转化为工作能力。

4. 作者权威背书，内容可信：作者拥有15年行业经验与多个权威认证，内容既包含底层理论，也融入一线实战经验，避免“纸上谈兵”，确保读者学到的是可落地的技能。

总结

《利用AI进行数据分析：基于DeepSeek+豆包+智谱清言，让效率提高N倍》是一本“理论扎实、工具实用、实战导向”的AI数据分析指南。它不仅降低了数据分析的学习门槛，让初学者能快速上手；也为资深从业者提供了进阶路径与工具优化方案；同时为决策者提供了AI赋能业务的参考视角。无论是想入门数据分析，还是想提升现有技能，本书都能成为读者在AI数据分析领域的“实战手册”，助力其在数字化浪潮中高效提取数据价值，实现个人与业务的双重成长。