这门课解决什么问题

很多上班族和转行者面对数据分析时，最大的痛点不是不想学，而是卡在写代码和配环境上。这门课的切入点很明确：不要求你手写复杂的 Python 脚本，而是用大模型作为执行工具，帮你完成从数据清洗、提取到出图、写报告的全流程。它解决的是“懂业务但不会编程”的人在实际工作中处理数据的效率问题。比如你拿到一份格式混乱的 Excel 或需要从网页抓取竞品信息，传统做法要学爬虫框架、正则表达式，这里则是通过编写合适的提示词，让 AI 替你跑通这些脏活累活。

适合什么基础与建议先看哪几块

资料适合零编程基础、但工作中经常需要和数据打交道的人。如果你已经能熟练写 SQL 查询或懂 Pandas 库，这套内容的深度可能对你偏浅。建议刚开始先看开篇词和模块一里的数据清洗部分，这两块能帮你快速建立“如何向大模型描述数据任务”的基本逻辑。接着直接跳到模块二的探索性数据分析，看看 AI 如何扮演专家角色引导你提问。模块三的可视化部分建议结合自己的真实工作数据边看边练，不要只停留在看懂演示的层面。

学完能独立做什么与资料怎么配合练习

学完后，你应该能独立处理一个相对完整的数据分析任务：把一份原始数据丢给大模型做格式统一和异常值纠正，用自然语言引导大模型写出 SQL 语句帮你提取关键指标，最后让它生成直观的图表并输出一份基础的分析总结。资料配合练习的方法是：不要按顺序一口气看完所有视频或文档。每看完一个模块，立刻找一份自己工作中的真实数据去复现课程里的交互过程。如果大模型给出的结果不对，回头去调整提示词的表达方式，这种试错过程比单纯跟着视频敲代码更有价值。


AIGC时代数据分析可以很简单

课程目录

*   开篇词/

  *   开篇词｜AIGC时代，数据分析可以很简单

*   模块一：数据清洗与预处理/

  *   01｜数据分析入门：从掌握基础流程开始

  *   02｜大模型基础：掌握核心原理，知其所以然

  *   03｜Prompt提示词：与大模型交互的主要方式

  *   04｜让大模型替你干活：数据清洗之自动识别数据格式与纠正异常

  *   05｜让大模型帮你干活：数据清洗之处理数据存储形式不一致

  *   06｜AI工具：不用手写代码，让大模型帮你搞定爬虫

*   模块二：数据探索与分析/

  *   07｜让大模型扮演教练教你SQL基础：学会数据提取、查询与管理

  *   08｜让大模型扮演你的数据分析专家：跨越通用方法的障碍

  *   09｜数据探索：用和大模型交互的方式做探索性数据分析

*   模块三：数据可视化与报告自动化/

  *   10｜让大模型为你绘图：利用ChatGPT创建直观且有洞察力的图表

  *   11｜让大模型提升你的叙事技巧：ChatGP帮助你打造更有说服力的数据报告

  *   12｜数据导入及清洗：ChatGPT在数据处理过程中的完整应用（上）

  *   13｜数据分析及展示：ChatGPT在数据处理过程中的完整应用（下）

*   模块四：增强决策支持/

  *   14｜预测与优化：ChatGPT在数据驱动决策中的综合应用（上）

  *   15｜预测与优化：ChatGPT在数据驱动决策中的综合应用（下）

  *   16｜战略咨询新伙伴：ChatGPT在SWOT与PEST分析中的实用性

  *   17｜用户洞察全面探索：ChatGPT在用户行为分析中的应用

  *   18｜数据驱动的产品策略：利用ChatGPT优化产品生命周期

*   模块五：交互式分析工具/

  *   19｜构建知识库：利用Coze通过自然语言查询数据（上）

  *   20｜深度优化：为Coze知识库实现更准确的数据查询（中）

  *   21｜联网与实时更新：利用技能模块为Coze知识库提高查询准确性（下）

  *   22｜打造专属助手：利用OpenAI Playground构建可控的数据分析工具

  *   23｜对话智能：使用OpenAI Assistants构建支持文件搜索的机器人

  *   24｜全面联网：三种方式让ChatGPT接入网络，提高回答精度

  *   25｜自动化数据处理：利用AgentGPT进行数据任务拆解与分析

*   模块六：数据集成/

  *   26｜数据一体化：集成不同来源的数据资产，打造统一数据湖支持大模型分析

  *   27｜云上构建：利用云计算的弹性和可扩展性，构建高性能的大模型数据分析平台

*   模块七：数据隐私与保护/

  *   28｜数据保密：利用ChatGPT实现数据脱敏和匿名化

  *   29｜数据伦理与隐私保护：确保数据使用的道德与合法性

*   模块八：持续学习与改进/

  *   30｜工具扩展：利用GPT-4o模型识别文字与图像

  *   31｜资讯获取：怎样获取第一手的AI数据分析资讯？

  *   32｜未来展望：探讨大语言模型在数据分析中的发展方向和创新应用

*   结束语/

  *   结束语｜插上AI工具的羽翼，开启你的数据分析之旅