最近这1-2年，人工智能生成内容（AIGC）的热潮席卷了各个行业，它不仅在内容创作上展现出惊人的潜力，更在数据分析与运营领域开启了全新的可能性。作为一名在数据领域深耕多年的从业者，我一直在思考如何将AIGC的强大能力融入到我们日常的数据工作中，以提升效率、深化洞察，并最终驱动业务增长。
正是基于这样的思考和实践，我完成了我的新书——《AIGC辅助数据分析与数据化运营：场景化解决方案与案例分析》。
这本书的核心目标，是希望通过详实的案例和可操作的技巧，为大家展示AIGC如何在数据分析的各个环节——从基础的数据处理、报告撰写，到复杂的市场洞察、竞争分析，再到精细化的客户运营、广告优化、商品管理和促销活动策划中，发挥其独特的价值。
这本书里有什么？
我尝试着将内容系统化，主要分为几个部分：
- AIGC与数据分析的融合基础：首先，我们会探讨AIGC如何为传统的数据分析工作带来升级，包括辅助我们构建分析思路、运用AI的逻辑推理能力进行因果分析、利用智能思维辅助异常诊断，以及推荐合适的数据分析工具等。当然，如何利用AIGC高效撰写数据分析报告，生成思维导图和报告材料，也是这部分的重点。
- 外部商业环境的AIGC洞察：接下来，我们会进入更具体的商业场景。例如，如何利用AIGC进行市场与行业分析，包括数据采集、宏观分析、市场细分与定位、趋势研究和风险评估。同时，竞争分析也是重要一环，书中会介绍如何运用AIGC收集竞品信息、进行竞品调研，并运用如SWOT、波特五力等模型进行分析。
- 企业内部运营的AIGC提效：这部分内容会更加贴近企业的日常运营。
- 客户运营：如何借助AIGC完善客户标签体系、进行全生命周期分析、社交管理以及舆情口碑分析。
- 广告分析：从广告创意生成、目标受众选择，到投放时机分析、落地页AB测试，乃至效果评估和价值因素解读。
- 商品运营：包括商品选品、爆款商品打造、库存管理、定价策略以及流量运营等关键环节。
- 促销活动：如何利用AIGC进行优惠券分析、营销组合与引流、活动复盘，甚至是对竞品促销活动的分析。
这本书的特色是什么？
- 场景驱动：书中尽可能地覆盖了数据分析与运营中的高频场景。
- 案例详实：我选取了许多真实或接近真实的案例，详细拆解了在这些场景中与AIGC（特别是像ChatGPT这样的主流大语言模型工具）交互的步骤和技巧。
- 注重实操：除了理论介绍，更强调“怎么做”，希望能为大家提供可以直接借鉴和落地的方法。
- 辅助Python：在一些需要更深度分析的场景，书中也介绍了如何结合Python与AIGC共同完成任务，例如客户社群分析、广告效果建模、商品序列销售分析等。
写给谁？
如果你是： * 数据分析师、商业分析师 * 市场营销、产品运营、用户运营等领域的专业人士 * 希望了解AIGC在数据领域实际应用的企业管理者 * 对数据科学和人工智能充满好奇的学生或转型者
关于AIGC与大语言模型在数据分析领域的一些深度思考
在撰写这本书的过程中，以及在日常工作中不断探索AIGC和大语言模型（LLMs）的应用时，我常常会陷入一些更深层次的思考。这些技术带来的远不止是效率的提升，它们正在悄然重塑我们与数据互动的方式，甚至是我们对“分析”本身的理解。
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从“执行者”到“指挥家”与“鉴赏家”的转变： 过去，数据分析师可能需要花费大量时间在数据清洗、代码编写、重复性报告制作等“执行”层面。LLMs的出现，极大地解放了这部分生产力。它们像一位不知疲倦、知识渊博的助手，能快速完成指令。但这并不意味着分析师价值的降低，反而提出了更高的要求——我们需要从繁琐的执行中抽身，更多地扮演“指挥家”的角色：如何提出正确的问题？如何设计有效的分析路径？如何引导AI产出真正有价值的洞察？ 同时，我们还需要成为“鉴赏家”，能够辨别AI输出结果的真伪、优劣，理解其局限性，并对其进行批判性审视。这需要我们具备更扎实的业务理解、更敏锐的逻辑思维和更深厚的领域知识。
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“黑箱”的挑战与“可解释性”的渴求： LLMs的强大能力有时也伴随着“黑箱”的困扰。它们如何得出某个结论？其内部的决策逻辑是什么？这对于追求严谨和可复现的数据分析而言，是一个不容忽视的问题。虽然AIGC可以辅助我们快速生成假设、甚至代码，但在关键决策节点，我们仍需要对过程有清晰的认知。这促使我们更加关注AI的可解释性研究，也提醒我们在应用中，不能盲目信任AI的输出，而是要将其作为一种强大的辅助工具，结合自身的专业判断进行验证和解读。
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激发“数据直觉”与“分析创意”的新可能： 我发现，与LLMs的交互过程，有时像是在进行一场高质量的“头脑风暴”。当我们面对一个复杂问题，或者数据线索尚不清晰时，可以通过与AI对话，从不同角度探索可能性，激发新的分析思路。它能快速连接不同领域的信息，提供我们可能忽略的视角。这在某种程度上，是在辅助我们培养和验证“数据直觉”，并为“分析创意”的迸发提供了肥沃的土壤。 过去可能需要数天思考和尝试的探索性分析，现在可以在几小时内通过与AI的迭代交互快速推进。
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“数据平权”与“能力鸿沟”并存的未来： AIGC降低了数据分析的门槛，使得更多非专业背景的人也能借助AI进行简单的数据查询和分析，这无疑是“数据平权”的一种体现。然而，对于能够深度驾驭AIGC、将其与复杂业务场景和高级分析方法结合的专业人士而言，其价值将更加凸显。 未来，可能会出现一种新的“能力鸿沟”——一部分人停留在简单使用AI的层面，而另一部分人则能利用AI创造出指数级的价值。这要求我们持续学习，不断提升整合、运用AI解决复杂问题的能力。
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回归数据分析的本质——“价值发现”与“决策赋能”： 无论技术如何发展，数据分析的最终目的始终是“价值发现”与“决策赋能”。AIGC的强大之处在于，它能帮助我们更快、更广地触达数据，处理信息。但真正的智慧，在于如何从这些信息中提炼出驱动业务增长的洞察，并将这些洞察有效地传递给决策者，转化为实际行动。 这需要我们跳出技术的细节，始终将业务目标放在首位，思考AI如何服务于这个最终目标。
总而言之，AIGC和大语言模型为数据分析与挖掘领域带来了革命性的机遇，也伴随着新的挑战。它们不是要取代我们，而是要增强我们。拥抱这些变化，不断学习、思考和实践，我们将能够在这个激动人心的新时代，更好地发挥数据的力量，创造更大的价值。这本书，也正是我在这一思考和实践过程中的一些阶段性总结，希望能与大家共同探讨，共同进步。
我相信这本书都能为你提供一些有价值的参考和启发。
在AIGC技术日新月异的今天，如何将其有效地应用于实际工作中，是我们共同面临的课题。我希望这本书能够抛砖引玉，帮助大家更好地驾驭AIGC这一强大工具，让数据真正成为驱动业务决策和创新的引擎。
这本书目前已在各大电商平台上架，如果你对用AIGC提升数据工作效能感兴趣，不妨关注一下。期待与大家一同交流学习，在AIGC的浪潮中共同进步。
大纲
第1章 AIGC辅助数据分析升级 1
1.1 AIGC在辅助数据分析升级中的应用 1
1.1.1 应用含义和背景 1
1.1.2 应用场景和价值 1
1.1.3 应用流程和步骤 5
1.2 利用AI的逻辑推理能力辅助因果分析 6
1.2.1 因果分析的场景和价值 6
1.2.2 交互式因果分析过程 7
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 9
1.2.5 AI辅助因果实验案例 10
1.3 利用AI的智能思维辅助异常诊断分析 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 13
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 从业务诉求到数据分析目标 17
1.4.2 从数据分析目标到分析框架 17
1.4.3 从数据分析框架到分析方法 18
1.4.4 从数据分析方法到分析结论 19
1.4.5 从数据分析结论到业务落地 19
1.5 利用AI知识推荐适合的数据分析工具 19
1.5.1 市场分析类工具推荐 20
1.5.2 竞争分析类工具推荐 20
1.5.3 数据分析、挖掘与建模工具类推荐 22
1.5.4 数据可视化分析类工具推荐 23
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 应用含义和背景 25
2.1.2 应用场景和价值 25
2.1.3 应用流程和步骤 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 28
2.2.2 利用AIGC引导生成分析思路 28
2.2.3 使用开源工具Markmap将AIGC内容转化为思维导图 31
2.2.4 使用商业工具Xmind将AIGC内容转化为思维导图 32
2.3 生成数据分析报告所需材料 34
2.3.1 AIGC生成的报告模板 34
2.3.2 AIGC生成自定义数据表格 35
2.3.3 AIGC生成数据图形 37
2.4 撰写数据分析报告核心内容 38
2.4.1 从零开始创建数据分析报告 38
2.4.2 扩展已有数据分析报告的内容 41
2.4.3 提供事实论据支撑观点 43
2.4.4 提炼核心要点 44
2.4.5 提炼报告摘要 45
2.4.6 给出有价值的行动建议 48
2.4.7 润色和优化报告表达 50
2.4.8 生成多国语言的报告 53
2.5 数据分析报告“试讲”与优化 54
2.5.1 报告试讲的价值和主要场景 54
2.5.2 如何通过与AI的交互试讲报告 55
2.5.3 为AI定义目标受众角色 57
2.5.4 让AI帮助我们准备报告演讲“腹稿” 58
2.5.5 通过文本或语音方式为AI试讲报告 60
第3章 AIGC辅助市场及行业分析 67
3.1 AIGC在市场及行业分析中的应用 67
3.1.1 应用含义和背景 67
3.1.2 应用场景和价值 67
3.1.3 应用流程和步骤 68
3.2 数据采集与宏观分析 69
3.2.1 寻找可靠的宏观分析数据源 69
3.2.2 有效收集宏观分析数据 71
3.2.3 利用AIGC清洗宏观数据 73
3.3 行业与市场概况分析 74
3.3.1 行业概况分析 74
3.3.2 竞争格局分析 77
3.3.3 消费者洞察分析 80
3.3.4 市场PEST分析 82
3.4 市场细分与目标定位分析 84
3.4.1 市场细分分析 84
3.4.2 目标市场定位分析 88
3.4.3 目标市场生命周期分析 92
3.5 市场发展与趋势研究 94
3.5.1 分析市场影响因素 94
3.5.2 掌握最新行业趋势 97
3.5.3 发现行业热点话题 99
3.5.4 行业热点持续追踪 101
3.6 市场风险分析 103
3.6.1 分析行业内潜在风险 103
3.6.2 分析跨行业潜在风险 104
第4章 AIGC辅助竞争分析 105
4.1 AIGC在竞争分析中的应用 105
4.1.1 应用含义和目的 105
4.1.2 应用作用和价值 105
4.1.3 应用步骤与流程 106
4.2 收集竞争分析报告与数据 107
4.2.1 寻找竞争分析的数据源 107
4.2.2 寻找公开的竞争分析报告 109
4.3利用Edge浏览器的Copilot做竞品调研 111
4.3.1 利用“聊天”功能提炼网页报告概要 111
4.3.2 利用“见解”功能分析竞争对手网站 114
4.4 竞争识别与分析 118
4.4.1 识别并分析竞争对手 118
4.3.2 识别并分析竞争商品或服务 119
4.5 竞争对手分析模型 121
4.5.1 SWOT分析 121
4.5.2 波特五力分析 127
4.5.3 GE/McKinsey矩阵分析 132
4.6 竞争对手事件跟踪分析 141
4.6.1 发现竞争对手重大事件 141
4.6.2 持续跟进竞争对手事件进展 144
第5章 AIGC辅助客户运营分析 145
5.1 AIGC在客户运营分析中的应用 145
5.1.1 应用含义和目的 145
5.1.2 应用作用和价值 146
5.1.3 应用步骤与流程 146
5.2 客户标签体系设计 147
5.2.1 让AI完善客户标签体系 147
5.2.2 让AI初步进行客户标签细化 150
5.2.3 让AI转换身份再次完善标签体系 151
5.2.4 通过补充专家经验让AI优化标签体系设计 152
5.3 客户服务与管理分析 155
5.3.1 基于图片自动识别客户诉求关键字 155
5.3.2 从投诉文本中自动提取客户诉求关键字 157
5.3.3 从客户建议中梳理信息并完成摘要 160
5.3.4 基于自然语言的推介服务与销售方案 162
5.4 客户全命周期分析 164
5.4.1 利用AI分析新客留存异常 165
5.4.2 AIGC辅助Python完成客户预测分析 168
5.4.3 AIGC辅助Python完成客户生命周期价值预测 172
5.5 社交管理分析 175
5.5.1 利用AI撰写社交活动策划方案 175
5.5.2 利用ChatGPT-4找到裂变数据中的关键节点 178
5.6 客户舆论与口碑分析 181
5.6.1 利用AI发现网络媒体中的危机事件 181
5.6.2 利用AI监测网络口碑和关键字 183
5.7 客户调研分析 188
5.7.1 利用AI设计调研问卷 188
5.7.2 利用GPTs完成客户调研：设计调研功能 192
5.7.3 利用GPTs完成客户调研：实施调研过程 199
5.8 利用ChatGPT-4分析上传的客户数据 203
5.8.1 让AI提出数据分析思路 204
5.8.2 让AI完成客户商品偏好分析 206
5.8.3 让AI完成客户互动分析 209
5.9 基于AIGC+Python完成复杂客户社群分析 215
5.9.1 客户社群特征分析的概述 215
5.9.2 准备客户社交关注数据 215
5.9.3 基于PageRank的个人影响力的分析和应用 216
5.9.4 基于聚类系数的社区紧密度的分析和应用 219
5.9.5 基于标签传播算法的社区发现与结构分析 221
5.9.6 社区群组特性统计：大小、密度与平均度 222
5.9.7 使用ABC法则划分社区群组的运营优先级 225
5.9.8 案例小结 228
第6章 AIGC辅助广告分析 228
6.1 AIGC在广告分析中的应用 228
6.1.1 应用含义和目的 228
6.1.2 应用作用和价值 229
6.1.3 应用步骤与流程 229
6.2 广告创意生成 230
6.2.1 展示广告：利用ChatGPT-4生成创意素材 230
6.2.2 社交广告：利用ChatGPT-4生成推广文案和配图 232
6.2.3 关键字广告：利用AI扩展长尾词 234
6.2.4 关键字广告：利用New Bing Chat来挖掘新词 236
6.2.5 关键字广告：利用AI优化广告标题和描述文案 238
6.3 广告创意分析 239
6.3.1 利用AI分析高质量广告文案特征 239
6.3.2 利用New Bing Chat分析高质量广告图片特征 242
6.4 广告目标受众选择 245
6.4.1 利用ChatGPT-4从Ads数据中提炼高价值人群特征 245
6.4.2 应用ChatGPT-4人群规则于本地数据提取 248
6.4.3 使用AIGC辅助Python确定目标广告投放受众列表 251
6.5 广告投放时机分析 255
6.5.1 利用AIGC辅助Python完成多目标广告曝光频次分析 255
6.5.2 利用AIGC辅助Python完成多目标广告投放时间分析 258
6.6 广告落地页AB测试与假设检验分析 260
6.6.1 AB测试与假设检验概述 260
6.6.2 准备AB测试数据 261
6.6.3 让AI设计假设检验实施方案 261
6.6.4 基于AI方案在Excel中实现AB两组曝光数据均衡 263
6.6.5 利用AI辅助Excel完成T检验 264
6.6.6 借助AI解读假设检验结果 267
6.7 广告效果评估分析 268
6.7.1 通过与AI交互分析并确定最优广告归因模型 268
6.7.2 利用AI辅助Python分析广告投放因素对效果的影响 272
6.8 基于AIGC+Excel实现广告价值因素解读与投放预测 277
6.8.1 准备广告费用与订单量数据 277
6.8.2 研究自变量和因变量的关系 277
6.8.3 基于AI推理能力完成回归分析 278
6.8.4 基于AI辅助Excel趋势线的回归分析 279
6.8.5 基于AI辅助Excel数据分析工具的回归分析 281
6.8.6 让AI解读回归模型结论 284
6.8.7 基于广告费用预测订单量 284
6.8.8 案例总结 285
第7章 AIGC辅助商品运营分析 286
7.1 AIGC在商品运营分析中的应用 286
7.1.1 应用含义和目的 286
7.1.2 应用作用和价值 286
7.1.3 应用步骤与流程 287
7.2 商品选品分析 287
7.2.1 基于New Bing Chat从海量数据中发掘季节性热点 287
7.2.2 利用AI从上传的网站搜索关键字中挖掘商品需求 289
7.2.3 学习并了解ChatGPT-4如何处理关键字数据 291
7.2.4 利用AI从提示信息的网站搜索关键字中挖掘商品需求 292
7.2.5 基于AI辅助Python的商品关联组合选品 294
7.3 爆款商品运营分析 298
7.3.1 利用ChatGPT-4生成潜在爆款商品分析数据 298
7.3.2 利用AI拓展潜在爆款商品初步识别规则 302
7.3.3 利用ChatGPT-4上传数据并识别潜在爆款 304
7.3.4 理解并分析ChatGPT-4任务实现逻辑 306
7.3.5 利用AI辅助Python分析以揭示爆款商品的关键特征 311
7.4 商品库存分析 314
7.4.1 利用AI辅助Python完成库存ABC分级分析 315
7.4.2 利用AI智慧驱动库存ABC分级的应用落地 320
7.4.3 利用AI提供计算安全库存阈值的最佳方法 322
7.4.4 利用AI辅助Excel计算安全库存阈值 323
7.4.5 利用AI辅助Python完成商品库存预测 325
7.5 商品定价分析 328
7.5.1 利用AI确定分析价格与销量关系的思路 328
7.5.2 利用AI辅助Python分析价格对销量的影响 329
7.6 商品流量运营分析 332
7.6.1 利用AI诊断大流量下商品转化差的问题 332
7.6.2 寻找内部优质网站运营流量来源 335
7.6.3 利用AI协助分析资源位位置与点击量的关系 338
7.6.4 利用AI排除商品品类因素对资源位点击量的影响 342
7.7 商品销售分析 346
7.7.1 利用AI定义商品销售转化漏斗 346
7.7.2 利用AI完成竞品波士顿矩阵分析 348
7.7.3 利用AI扩展波士顿矩阵应用场景 351
7.8 利用AIGC+Python完成商品序列销售分析 352
7.8.1 准备商品销售数据 353
7.8.2 基于AIGC辅助Python完成两项序列模式的销售分析 353
7.8.3 利用New Bing Chat的图片识别解决代码报错问题 356
7.8.4 基于AIGC代码完成多项序列模式的销售分析 359
7.8.5 商品序列关联分析结果的落地应用 360
7.8.6 案例小结 361
第8章 AIGC辅助促销活动运营分析 362
8.1 AIGC在促销活动运营分析中的应用 362
8.1.1 应用含义和目的 362
8.1.2 应用作用和价值 363
8.1.3 应用步骤与流程 363
8.2 优惠券分析 364
8.2.1 利用AI完善优惠券的全生命周期漏斗分析 364
8.2.2 利用AI设计优惠券发放渠道的数据采集方案 367
8.2.3 利用AI分析优惠券对订单量和订单收入的参与度 370
8.2.4 利用AI设计不同群组的销售对比方案 372
8.2.5 利用AI辅助Python分析优惠券数量与订单量的相关性 374
8.2.6 利用AI辅助Python分析优惠券数量对订单量的解释程度 375
8.2.7 拓展分析：优惠券对企业运营的更多贡献场景 380
8.3 促销活动营销组合与引流分析 381
8.3.1 利用AI辅助Python完成热门转化路径分析 381
8.3.2 利用AI辅助Python完成渠道转化角色分析 385
8.3.3 利用AI辅助Python完成基于渠道序列访问的组合分析 387
8.3.4 利用AI辅助Python完成基于渠道无序访问的组合分析 390
8.4 利用热图分析促销活动页面用户互动 393
8.4.1 利用Clarity收集数据并生成热图地图 393
8.4.2 利用Clarity的AI生成热度见解 395
8.4.3 利用New Bing Chat生成热度见解 399
8.5 促销活动主会场流量来源与导流分析 401
8.5.1 利用AI辅助Python分析主会场站外流量来源 402
8.5.2 利用AI辅助Python分析主会场站内流量来源 404
8.5.3 利用AI辅助Python分析主会场下一步流量出口 406
8.6 促销活动内容个性化推荐 408
8.6.1 利用AI辅助Python实现基于协同过滤的促销活动推荐 409
8.6.2 利用AI辅助Python完成基于用户浏览序列关联模式的商品推荐 413
8.7 促销活动的复盘与总结 416
8.7.1 利用AI辅助分析全年促销活动对网站的销售拉动价值 416
8.7.2 利用AI完善促销活动废单分析思路 419
8.8 利用New Bing Chat收集分析竞争对手促销活动信息 422
8.8.1 收集分析竞争对手活动节奏信息 423
8.8.2 收集分析竞争对手主打商品信息 425
8.8.3 收集分析竞争对手优惠券信息 427
8.8.4 针对竞争对手促销活动的SWOT汇总分析 429
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