今天咱们聊聊如何利用AI大模型来做数据分析，非常适合小白体验，尤其是缺乏项目经验的同学，强烈建议关注收藏，也欢迎私信交流~
1. 站在巨人肩膀
在数据分析领域，AI技术的飞速发展正引领一场革命。随着大型机器学习模型的不断完善，数据分析变得前所未有地简单和高效。这些所谓的“巨人”——如GPT-4为代表的一系列创新应用，不仅提高了分析的准确度和深度，还大幅降低了学习门槛。对学生和初学者来说，这意味着无需深入复杂的统计学和编程知识，就能进行有效的数据分析。AI的进步不仅使得专业数据分析师的工作更加高效，也为广大数据分析爱好者提供了一个易于入门的学习平台。
对于很多成熟的数据分析师而言，这些工具能够大大提升他们的效率，当然也会有很多同学觉得他们过于基础，不能应对大规模的数据等情况提出质疑，但是这个趋势一定是向前的，这点毋庸置疑，在接下来的几年里，技术一定会大步往前，所以工作中的各位还是要拥抱这个趋势。
对于新手小白玩家，尤其是缺乏项目经验的同学，一定要多学习这方面的技术，能让你事半功倍~
2. Julius AI实战分享
Julius AI (Julius AI | Your AI Data Analyst) 是啥我就不多说了，一句话介绍就是：基于大模型的数据分析AI产品。直接上实战案例吧。
- 题目来源
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- 阿里云天池大赛：世界杯数据可视化分析_学习赛_赛题与数据_天池大赛-阿里云天池的赛题与数据
- 数据集：有世界相关数据的3张表，信息如下：
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- 世界杯成绩信息表：WorldCupsSummary.csv。包含了所有21届世界杯赛事（1930-2018）的比赛主办国、前四名队伍、总参赛队伍、总进球数、现场观众人数等汇总信息。
- 世界杯比赛比分汇总表：WorldCupMatches.csv。包含了所有21届世界杯赛事（1930-2014）单场比赛的信息，包括比赛时间、比赛主客队、比赛进球数、比赛裁判等信息。
- 世界杯球员信息表：WorldCupPlayers.csv。包含了相关球员的信息，包括比赛所处阶段、比赛ID、队伍、教练、球员名、球衣号码、比赛角色、比赛进球和红黄牌等信息。
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- 目标：自由产出分析报告，非常开放性
- Step By Step
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- Step 1：上传数据
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- Step 2：让AI理解我们的数据
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- Step 3：让AI生成需要分析的子目标
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- Step 4：让AI生成详细的分析代码和结果
3. 后续预告
后续计划会进行如下细分系列的内容展开，尽情期待~
- 简历准备：如何准备简历，真实案例的简历评析
- 面试准备：面试技巧以及常见面试题
- 项目实战：介绍详细的项目，帮助同学在简历中丰富项目经历
- 入职必备：拿了offer后入职前或者刚加入工作不久的同学，该做哪些准备
- 招聘内推：发布一些企业的招聘信息以及内推渠道
- 番外篇：会聊聊AI、大模型、互联网、Web3等等其他相关行业或者岗位