更新时间：2024-12-03 17:49:28
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内容简介
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
1.1 AIGC在数据分析中的应用
1.1.1 应用背景
1.1.2 应用价值
1.1.3 应用流程
1.2 利用AI的逻辑推理能力进行因果分析
1.2.1 因果分析的场景和价值
1.2.2 交互式因果分析过程
1.2.3 AI辅助因果分析案例
1.2.4 设计和实施因果实验
1.2.5 AI辅助因果实验案例
1.3 利用AI的智能思维进行异常诊断分析
1.3.1 异常诊断的场景和价值
1.3.2 发现和识别异常问题
1.3.3 构建和完善分析思路
1.3.4 定位和解决异常根源
1.3.5 分享同类型问题的解决思路
1.4 利用AI的资深经验完善数据分析思维
1.4.1 从业务需求到数据分析目标
1.4.2 从数据分析目标到数据分析框架
1.4.3 从数据分析框架到数据分析方法
1.4.4 从数据分析方法到数据分析结论
1.4.5 从数据分析结论到业务落地
1.5 利用AI知识推荐合适的数据分析工具
1.5.1 市场分析类工具推荐
1.5.2 竞争分析类工具推荐
1.5.3 数据分析、挖掘与建模类工具推荐
1.5.4 数据可视化分析类工具推荐
第2章 AIGC辅助数据分析报告撰写
2.1 AIGC在数据分析报告撰写中的应用
2.1.1 应用背景
2.1.2 应用价值
2.1.3 应用流程
2.2 生成数据分析报告的思维导图
2.2.1 思维导图在报告中的多重用途
2.2.2 利用AIGC引导生成分析思路
2.2.3 使用开源工具Markmap将AIGC内容转化为思维导图
2.2.4 使用商业工具Xmind将AIGC内容转化为思维导图
2.3 生成数据分析报告所需的材料
2.3.1 利用AIGC生成报告模板
2.3.2 利用AIGC生成自定义数据表格
2.3.3 利用AIGC生成数据图形
2.4 撰写数据分析报告的核心内容
2.4.1 从零开始创建数据分析报告
2.4.2 扩展已有数据分析报告的内容
2.4.3 提供支撑观点的事实论据
2.4.4 提炼核心要点
2.4.5 提炼报告摘要
2.4.6 给出有价值的行动建议
2.4.7 润色和优化报告表达
2.4.8 生成多语言类型的报告
2.5 数据分析报告试讲与优化
2.5.1 报告试讲的价值和主要应用场景
2.5.2 如何通过与AI交互试讲报告
2.5.3 为AI定义目标受众角色
2.5.4 准备报告试讲的腹稿
2.5.5 模拟报告试讲的过程
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
3.1 AIGC在市场及行业分析中的应用
3.1.1 应用背景
3.1.2 应用价值
3.1.3 应用流程
3.2 数据采集与宏观分析
3.2.1 寻找可靠的宏观分析数据源
3.2.2 有效收集宏观分析数据
3.2.3 利用AIGC清洗宏观数据
3.3 行业与市场概况分析
3.3.1 行业概况分析
3.3.2 竞争格局分析
3.3.3 消费者洞察分析
3.3.4 市场PEST分析
3.4 市场细分与目标市场定位分析
3.4.1 市场细分分析
3.4.2 目标市场定位分析
3.4.3 目标市场生命周期分析
3.5 市场发展与趋势研究
3.5.1 分析市场影响因素
3.5.2 掌握行业最新趋势
3.5.3 发现行业热点话题
3.5.4 持续追踪行业热点
3.6 市场风险分析
3.6.1 分析行业内的潜在风险
3.6.2 分析跨行业的潜在风险
第4章 AIGC辅助竞争分析
4.1 AIGC在竞争分析中的应用
4.1.1 应用背景
4.1.2 应用价值
4.1.3 应用流程
4.2 收集竞争分析报告与数据
4.2.1 寻找竞争分析的数据源
4.2.2 寻找公开的竞争分析报告
4.3 利用Edge浏览器的Copilot进行竞品调研
4.3.1 利用“聊天”功能提炼网页报告概要
4.3.2 利用“见解”功能分析竞争对手网站
