1.5.3 数据分析、挖掘与建模类工具推荐

数据分析师的日常工作与数据分析、数据挖掘和建模密切相关。合适的工具有助于分析师更快速、高效、准确地完成数据工作。在这一领域，主要工具包括Excel、Python、R、SQL、SAS、IBM SPSS Modeler、IBM SPSS Statistics和MATLAB。对于初学者来说，选择合适的工具可能是一项挑战，但AI可以比较这些工具的不同之处，以便你更好地理解它们的功能、特点、局限性、适用场景、学习难度和成本等方面的区别。

我们可以使用如下提示指令来对比工具：

在上述提示中，我们列出了需要AI比较分析的核心工具，同时明确了需要比较分析的重点，并请求AI生成对比表格，以便根据后续需求对比分析并选择合适的工具。

ChatGPT基于提示指令，给出对比结果表格，为方便展示，这里对表格进行了调整，如表1-1所示。

表1-1 ChatGPT对比不同的数据分析、挖掘与建模工具

（续）

如果我们具体关注Python工具，并希望AI在不同数据工作场景下推荐适用的内置或第三方库以更好地满足数据分析需求，可以采用以下方式。

❑ 中文分词和关键字提取：在Python中，我需要进行中文分词并提取分词后的热门关键字。请推荐最适合的库。

❑ 机器学习：我计划进行机器学习，主要使用XGBoost算法。在Python中，应该使用哪个库来实现XGBoost？

❑ 数据预处理：Python中，主要用于数据清洗和预处理的库有哪些，它们各自的特点是什么？

❑ 分类预测：我想使用Python来完成用户购买转化的预测任务，哪个库最适合这项工作？