Preface 前言

为何写作本书

在前作《AIGC辅助数据分析与挖掘：基于ChatGPT的方法与实践》取得良好反响后，我再次怀着激动之情与你分享新作。前作侧重于AIGC在数据分析和挖掘工作中的工具、技术、产品运用，强调实施层面的数据分析和挖掘工程。本书则聚焦于AIGC在数据分析与数据化运营中的实际应用，从业务、方法和场景三个维度深入探讨。也就是说，如何在企业日常运营的各个场景下，充分利用AIGC解决实际业务难题。在这个过程中，特别关注以下三个核心方向。

❑ AI延伸业务分析的广度：探索如何运用AIGC技术拓宽业务分析的视野，特别是补充、延伸、拓展、增强人类思维层面的应用，从而发现更多业务机会和风险。

❑ AI拓展业务分析的深度：详细讨论利用AI进行深层数据挖掘的方法，甚至直接利用AI获取图片、非结构化数据等领域的数据结论，以提供更加精准、深入的业务洞察。

❑ AI优化业务分析的效能：详细展示如何充分利用AIGC工具，提升在数据采集、处理、分析、报告撰写以及决策支持方面的效率；同时，涵盖基于AI的数据结论提取、自动数据洞察与异常发现方法，通过这些方法优化数据分析的效率和效果。

本书着眼于市场及行业分析、竞争分析、客户运营分析、广告分析、商品运营分析、促销活动运营分析等多个关键运营领域，在每个领域中，不仅提供理论框架，更重视实际案例的分析和操作技巧的分享。

本书旨在帮助读者全面理解并掌握AIGC在关键业务领域的实际应用，助力其在激烈的市场竞争和个人晋升环境中找到新的突破口。通过深入阅读，读者将能够有效地利用AIGC技术，不仅能提升自身在竞争激烈的市场中的地位，也能为企业带来创新的数据运营策略，最终实现企业业务的持续增长和个人的成功。

本书主要特点

❑ 灵活运用多元化AIGC工具：本书充分探讨了最流行的AIGC工具，涵盖了免费工具如ChatGPT、Bing Copilot、Clarity Copilot、Edge Copilot，同时深入介绍了付费版本的ChatGPT-4，展示了其强大的文生图、Data Analysis、GPT等核心能力。读者可根据需求选择最适合的工具进行业务分析与应用。

❑ 聚焦业务分析场景：本书紧密围绕数据化运营中的关键场景展开，包括市场及行业分析、竞争分析、客户运营分析、广告分析、商品运营分析、促销活动运营分析等，使数据分析和运营主题与实际业务深度融合。

❑ 涵盖多种AI交互技巧：本书详细介绍了多种与AI交互的方法，不仅包括文本提示指令，还包括对图片、数据文件等多模态信息的综合交互。此外，深入研究了基于GPT的复杂AI交互逻辑，提供了实用案例。

❑ 以案例为导向的业务分析实践：每个小节都以具体的业务场景和案例为核心，通过详细的步骤拆解和知识介绍，真实展示在实际工作场景中如何解决实际问题。这种以案例为导向的学习方法有助于读者更深入地理解和应用所学内容。

❑ 丰富的辅助学习资源：本书提供了丰富的特色内容，包括示例、图表、代码和输出，以及常见问题汇总和随书附件等。通过这些资源，读者可以更全面地理解书中内容。

本书阅读对象

本书适用于涉足数据领域的各类从业者和爱好者，无论你是初学者还是资深专家，都能在本书中找到有用的信息。具体来说，本书特别适用于以下读者：

❑ 业务专家：本书涵盖了AIGC技术在业务实践和企业运营等多个方面的应用，为业务专家提供了实用的知识和工具，以便他们更有效地管理和优化运营。

❑ 数据分析师：本书为数据分析师提供了提升数据分析技能和提高工作效率的实用方法。

❑ 业务分析师：渴望深入理解并利用数据来支持业务决策的业务分析师将从本书中找到关键的业务分析方法和策略。

❑ 市场研究人员：本书探索了AIGC技术在市场分析中的创新应用，为寻求更深入的市场洞察、趋势分析、竞争分析的市场研究人员提供了指导。

❑ 数据科学家：对AIGC技术在机器学习和自然语言处理领域的应用感兴趣的数据科学家可从本书中找到实际案例，以更好地应用这些技术。

❑ 对数据分析和AIGC技术感兴趣的人：无论背景如何，只要对数据分析和AIGC技术感兴趣，都可以从本书中获益。

本书不需要读者拥有深厚的编程或数学背景，而是提供了易于理解的实用信息，使读者能够轻松掌握AIGC技术并将其应用于实际业务场景。

如何阅读本书

本书共8章，按照不同的业务分析场景有序排列，分为以下三个部分。

第一部分：数据分析基础与报告交付。该部分涵盖第1章和第2章，讲解AIGC技术在数据分析和报告撰写方面的应用，为后续章节奠定基础。

❑ 第1章 介绍AIGC技术在数据分析工作中的应用，覆盖辅助数据分析的思路、能力、方法和工具等。

❑ 第2章 聚焦于AIGC在数据分析报告交付中的创新应用，包括思维导图生成、报告材料整理、核心内容撰写以及报告试讲和优化等。

第二部分：外部业务场景分析。该部分包括第3章和第4章，专注于AIGC在外部业务场景分析方面的应用，有助于读者更全面地解决市场和竞争问题。

❑ 第3章 详细探讨AIGC在市场及行业分析中的应用，包括数据采集与宏观分析、行业与市场概况分析、市场细分与目标市场定位分析、市场发展与趋势研究以及市场风险分析。

❑ 第4章 深入研究AIGC在竞争分析中的创新应用，包括收集竞争分析报告与数据、竞品调研、竞争识别与分析、竞争对手分析模型以及竞争对手事件跟踪分析等。

第三部分：企业内部运营分析。该部分包括第5～8章，聚焦于AIGC在企业内部运营分析方面的实际应用，以提升业务决策的科学性和有效性。

❑ 第5章 探讨AIGC在客户运营分析中的创新应用，包括客户标签体系设计、客户服务与管理分析、客户生命周期分析、社交管理分析、客户舆论与口碑分析、客户调研分析以及利用AIGC完成专题性客户与社群分析等。

❑ 第6章 介绍AIGC在广告分析中的应用，包括广告创意生成、广告创意分析、广告的目标受众选择、广告投放时机分析、广告落地页A/B测试与假设检验分析、广告效果评估分析以及广告价值因素解读与投放预测等。

❑ 第7章 聚焦于AIGC在商品运营分析中的应用，包括商品选品分析、爆款商品运营分析、商品库存分析、商品定价分析、商品流量运营分析、商品销售分析以及商品序列销售分析等。

❑ 第8章 详细介绍AIGC在促销活动运营分析中的应用，包括优惠券分析、促销活动营销组合与引流分析、促销活动页面的热图分析、促销活动主会场流量来源与导流分析、促销活动内容个性化推荐、促销活动的复盘与总结以及利用AI分析竞争对手的促销活动信息等。

你可以根据自己的需求和兴趣，选择相应的部分进行阅读，也可以从头开始阅读。

同时，为了更好地与AI进行交互，本书中的AIGC交互指令都按照统一规范编写。以下是一个完整的AIGC交互示例：

上述交互提示指令的具体解释和说明如下：

❑ [ChatGPT]表示所使用的AI产品，默认为ChatGPT和New Bing Chat。

❑ 3/1/2中的3表示该对话是第几章的对话，该示例中是第3章。

❑ 3/1/2中的1表示该对话是本章的第几个对话，该示例中是第3章的第1个对话。

❑ 3/1/2中的2表示当前对话是第几次交互，该示例中是第3章第1个对话中的第2次交互。

❑ “用户输入的Prompt提示语指令”是输入的具体提示指令，该指令可能是一句话、一段话，甚至几个段落。

通过这样的交互规范，我们能够更清晰地呈现AIGC与用户之间的对话，包括所使用的产品、上下文信息、内容输入和输出等。

勘误

尽管我努力确保本书的准确性和质量，但限于时间和能力，以及ChatGPT、Bing Copilot等AI系统的快速迭代，书中难免存在错误和不完整之处。你在阅读过程中发现任何错误或有任何疑问，欢迎随时联系我，我将不遗余力地进行解答。关于本书的勘误、常见问题以及配套资源，你可以通过以下方式获取：

❑ 可以在链接https://www.dataivy.cn/article/2022/1/25/3.html中找到。

❑ 发送邮件至517699029@qq.com。

❑ 搜索“tonysong2013”添加微信，可以更直接地与我联系。

致谢

在创作本书的过程中，我得到了许多人的帮助、支持与鼓励，特此致谢。

❑ 感谢王晓东先生和柳辉先生。自ChatGPT问世以来，我们共同探索了多个落地应用场景，在许多场合取得了令人满意的效果，为AIGC的内容输出积累了宝贵的经验。特别感谢触脉团队成员，包括张默宇、张璐、白迪、王奇、许曼、丘岳才、杨思琦、杨晓岳、胡振、张国锋、兰茹等。通过密切合作，我们在不同项目和产品研发中积累了丰富的实践经验。

❑ 感谢一直支持我的广大读者。自2014年以来，有许多读者与我以书会友，其间无论是在内容、主题还是书稿质量等各个方面，他们都提供了宝贵的反馈和建议。正是因为有了他们的支持，我才有了继续写作的动力。

❑ 感谢我的家人，特别是我的夫人姜丽。在创作本书的过程中，她给予我无限的支持和理解，让我能够坚持不懈地工作。

最后，感谢你选择阅读本书，真诚希望本书能够给你的数据工作带来全新的价值提升并提供实用帮助。祝你阅读愉快！

宋天龙

2024年于深圳