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怎么学习python数据分析

Answer

以下是关于学习 Python 数据分析的一些建议：

从工具和规模以及方法的角度来看，数据分析是一门独立完整的学科。

工具方面：

  1. Excel：是最熟悉和简单的工具，会写公式算进阶用法，还能写 Excel 宏，ChatGPT 能根据需求写出可用的 Excel 宏。
  2. Python：有很多强大的数据分析库，如用于数据处理和分析的 Pandas、用于数值计算的 NumPy，画图的 Seaborn、plotly、matplotlib 等，机器学习相关的更多。一般数据分析代码可用 Jupyter Notebook 运行，用 Anaconda 管理安装的各种包。
  3. R 语言：专门用于搞统计，但 Python 通常已够用。

在 Python 中，以下是一些关键的库和技术：

  1. 数据处理与清洗：
    • Pandas：提供高效的数据结构如 DataFrame，用于处理和分析结构化数据。
    • NumPy：用于数值计算，提供多维数组对象和相关操作函数。
  2. 数据可视化：
    • Matplotlib：用于生成静态、交互式和动画可视化的绘图库。
    • Seaborn：基于 Matplotlib 的高级数据可视化库，提供更美观易用的图表绘制方法。
    • Plotly：交互式图表库，支持多种图表类型，适合生成动态和交互式图表。
  3. 统计分析：
    • SciPy：提供广泛的数学算法和函数，包括线性代数、统计学、优化等。
    • Statsmodels：用于统计建模和数据分析，适合进行统计测试和回归分析。
  4. 大数据技术：
    • PySpark：Apache Spark 的 Python API，用于大规模数据处理。

学习路径方面，可以参考以下课程内容：

  1. 学习 Python 基础语法与文本处理，包括数据类型（字符串、数字、列表、字典）、控制结构（条件判断、循环语句）、文本处理基础（字符串操作方法、文件读写操作），通过实践实验如中文文本的基本处理，掌握 Python 的基本语法和结构，能够进行简单的文本数据处理。
  2. 学习利用 Python 进行自然语言处理（NLP），了解 NLP 的概念和在人文研究中的重要性，掌握 Python 中的 NLP 库，如结巴分词（Jieba）等工具，通过实践实验如中文分词与词频分析，掌握基本的 NLP 操作，理解其在语言研究和教学中的应用。
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References

陈财猫：BORE框架的产生过程，一个自动驾驶产品经理的ChatGPT方法论

自动驾驶产品经理是一个非常需要实事求是的工作，要设计一个什么功能，空口说是不算证据的，数据很重要。再加上我司的数据基础建设做得挺好，所以我在工作中会接触到大量的数据，做很多数据分析工作。良好的数据分析也可以帮助产品设计的功能更好更合理，当然也就更容易通过需求评审会。从工具和规模上来说，写一两行excel公式是数分，用hadoop，写spark算大数据也是数分。从方法上来说，算平均数是数分，用各种各样的机器学习方法做回归，分类也可以叫数分。数分前有时候还要做进行数据清洗，数据预处理等等。这是一门独立完整的学科，话题要展开实在是太大，我就不在这里提供具体例子了。用ChatGPT做数分可以利用的数据分析工具这里提供一些简单的罗列，如果不知道我在说什么，可以上网搜一搜教程。1.excel：各位最熟悉，也是最简单的就是excel了。写点公式就算进阶用法（比如说有的岗位的JD甚至明确要求会用vlookup这一个函数），再进一步，我们可以写一点Excel宏，也就是在excel里头运行VBA程序。在excel界这已经是非常高级的用法了，它非常强大，作为产品你能用到的绝大部分需求都可以用它解决。（还有人用excel宏来写计算机病毒，叫做宏病毒，毕竟VBA也是编程语言）ChatGPT可以非常轻松地根据你的需求和描述写出可以用的excel宏。2.python：python有很多强大的数据分析库。数分有pandas，numpy等，画图有seaborn，plotly，matplotlib等，机器学习的就更多了。这是个很大的话题，但是产品日常工作学点pandas+绘图库就够用。一般数据分析的代码可以用jupyter notebook来运行（非常合适数据分析！），用anaconda管理安装的各种包，详情请看网上的python数据分析教程。3.R语言：这是一个专门用来搞统计的语言，不过Python已经够用，在此按下不表。

什么是python

Pandas：Pandas是Python中用于数据处理和分析的一个库。它提供了高效的数据结构，如DataFrame，可以轻松处理和分析结构化数据。NumPy：NumPy是Python中用于数值计算的基础库，提供了多维数组对象和一系列操作这些数组的函数。[heading3]数据可视化[content]Matplotlib：Matplotlib是Python中用于生成静态、交互式和动画可视化的绘图库。它广泛应用于生成各种图表和图形。Seaborn：Seaborn是基于Matplotlib的高级数据可视化库，提供了更美观和更易于使用的图表绘制方法。Plotly：Plotly是一个交互式图表库，支持多种图表类型，非常适合生成动态和交互式的图表。[heading3]统计分析[content]SciPy：SciPy是Python中用于科学计算的一个库，提供了广泛的数学算法和函数，包括线性代数、统计学、优化等。Statsmodels：Statsmodels是Python中用于统计建模和数据分析的库，特别适合进行统计测试和回归分析。[heading3]大数据技术[content]PySpark：PySpark是Apache Spark的Python API，用于大规模数据处理。它允许Python开发者使用Spark的分布式计算能力。

和Cursor AI一起学Python编程 (Learn Python with AI)

时间：45分钟教学内容：Python基础语法数据类型：字符串、数字、列表、字典控制结构：条件判断、循环语句文本处理基础字符串操作方法文件读写操作实践实验：中文文本的基本处理提供一段中文文本（如诗歌或文章片段）编写程序统计字符数、词语数、句子数讨论中文编码问题及解决方法教学目标：掌握Python的基本语法和结构能够进行简单的文本数据处理[heading3]第三节：利用Python进行自然语言处理（NLP）[content]时间：45分钟教学内容：什么是自然语言处理NLP的概念和在人文研究中的重要性Python中的NLP库分词的原理举例介绍结巴分词（Jieba）等工具用Jieba进行课文的分词实践实验：中文分词与词频分析使用结巴分词对中文文本进行分词统计词频，找出高频词汇讨论词频分析在语言教学中的应用（如核心词汇的提取）教学目标：掌握使用Python进行基本的NLP操作理解NLP技术在语言研究和教学中的应用

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如何检查Python程序的对错
以下是一些检查 Python 程序对错的方法： 1. 使用 Fitten Code 编程助手： 解释代码：选中代码段然后右键选择“Fitten Code–解释代码”。 自动生成测试：选中代码段后右键选择“Fitten Code–生成单元测试”。 检查 BUG：选中对应代码段，然后右键选择“Fitten Code 查找 Bug”。 编辑代码：选中代码段右键选择“Fitten Code–编辑代码”。 2. 基础报错副本处理： 遇到报错可尝试使用 ZHO 的 ChatGPT 的机器人，网址：https://chatgpt.com/g/gB3qi2zKGBcomfyuiassistant 。 紫色框报错：模型错误（没有下载到模型）。 红色框报错：节点错误（没有正确安装好节点）节点丢失。 安装完成后启动报错： 问题排查一：检查环境，是否为 python 3.10.9，安装，选个目录，勾选上 path。然后安装 git 再装环境，拉代码，干净的 comfyui。 问题排查二：检查魔法是否开启，pip install torch torchvision torchaudio extraindexurlxformers，这一步，里面有一个 2.xg 的文件下载和安装，魔法不好，中途断了，很可能导致安装不成功，需要多试。 问题排查三：在 comfyUI 的文件夹里 shift+右键启动 powershall 。 Error occurred when executing TranslateTextNode：问题原因是魔法节点不稳定，翻译用的是谷歌翻译，解决办法是更改魔法或者更换翻译。 输入 Python main.py 命令行的时候出问题：运行 python.exe m pip install upgrade pip 然后再重新按手记安装依赖环境。 3. 对于特定的 main.py 脚本： 运行诗歌相机脚本：$python main.py 。 设置一个 cron 作业以在启动时运行 python 脚本： 首先，crontab 使用默认编辑器打开文件：$crontab e 。 然后将以下行添加到您的 crontab，以在启动计算机时运行该脚本：@reboot python /home/pi/poetrycamerarpi/main.py >> /home/pi/poetrycamerarpi/errors.txt 2>&1 。 将 {...}errors.txt 2>&1 任何错误消息写入以 errors.txt 进行调试。常见的故障模式是找不到文件。确保所有文件路径都是绝对文件路径并且具有正确的用户名和目录名。 重新启动系统以使此生效：sudo reboot 。 尝试单击快门和电源按钮以确保它们在重新启动后正常工作。如果它们不起作用，请检查您的 errors.txt 文件。
2025-01-04
python实现网页爬虫
以下是使用 Python 实现网页爬虫的详细步骤： 首先，在 Colab 中抓取网页的正文内容，需要使用 Python 的 requests 库来获取网页的 HTML 源代码，然后使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 并提取所需的正文部分。 在开始之前，要确保已经在 Colab 环境中安装了 beautifulsoup4 和 requests 库。如果没有安装，可以使用以下命令安装： ``` !pip install beautifulsoup4 requests ``` 然后，使用以下代码抓取并解析指定的网页内容： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_webpage_content: response = requests.get soup = BeautifulSoup 这里根据实际网页结构调整提取正文的部分 例如：content = soup.find return content url = 'https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlgRs_6D5RFpQbnQ' print ``` 请注意，由于网页的结构随时可能发生变化，所以提取正文内容的部分（即 soup.find 那一行）可能需要根据实际的 HTML 结构进行调整。如果文章有反爬虫机制，可能还需要进一步的处理，比如设置请求头模拟浏览器访问等。 在和 AI 配合写代码的过程中，如果遇到了 Bug，可以直接将问题报给 ChatGPT，然后再把 ChatGPT 给出的结果粘贴回去（如果还不行，就反复调试）。 另外，Python 在自动化方面应用广泛，例如办公软件自动化（pythondocx 用于 Word 文档、openpyxl 或 xlsxwriter 用于 Excel 文件、pythonpptx 用于 PPT、PyPDF2 用于 PDF）、爬虫（requests 用于发送 HTTP 请求、selenium 用于模拟浏览器交互、BeautifulSoup 和 lxml 用于解析 HTML 和 XML 文档）、测试自动化（unittest 和 pytest）、容器与虚拟化自动化（dockerpy 用于 Docker 容器管理）等。
2025-01-02
python数据分析
以下是关于 Python 数据分析的相关内容： 数据分析的概念和范围： 从工具和规模上来说，写一两行 Excel 公式是数据分析，用 Hadoop、写 Spark 算大数据也是数据分析。从方法上来说，算平均数是数据分析，用各种各样的机器学习方法做回归、分类也可以叫数据分析。数据分析前有时候还要进行数据清洗、数据预处理等。这是一门独立完整的学科。 用 ChatGPT 做数据分析可利用的工具： 1. Excel：是最熟悉和简单的工具，写点公式算进阶用法，还可以写 Excel 宏，ChatGPT 能轻松根据需求和描述写出可用的 Excel 宏。 2. Python：有很多强大的数据分析库，如用于数据分析的 Pandas、Numpy 等，画图的 Seaborn、Plotly、Matplotlib 等，机器学习相关的更多。一般数据分析的代码可以用 Jupyter Notebook 运行，用 Anaconda 管理安装的各种包。 3. R 语言：专门用于搞统计，但 Python 通常已够用。 Python 在数据科学中的应用： 数据处理与清洗：Pandas 提供高效的数据结构如 DataFrame 处理结构化数据，NumPy 提供多维数组对象和相关函数。 数据可视化：Matplotlib 用于生成静态、交互式和动画可视化，Seaborn 是基于 Matplotlib 的高级库，提供更美观易用的图表绘制方法，Plotly 支持多种图表类型，适合生成动态和交互式图表。 统计分析：SciPy 提供广泛的数学算法和函数，Statsmodels 适合进行统计测试和回归分析。 大数据技术：PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，用于大规模数据处理。
2025-01-01
以下是大致可以采用的步骤来实现这样一个能自动在大语言模型网站生成不同场景机器人图片的程序（以下以Python语言示例，不过不同平台具体实现会有差异且需遵循对应网站的使用规则和接口规范）： ### 1. 选择合适的大语言模型网站及确认其API（应用程序编程接口）情况 不同大语言模型网站对于图片生成通常会提供相应的API来允许外部程序与之交互，比如部分知名的AI绘画相关平台。你需要先确定要使用哪些网站，然后去注册开发者账号等，获取对应的API Key以及详细的API文档，了解如何通过代码向其发起图
以下是为您整合的相关内容： Ollama 框架： 1. 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 2. 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 cpu 和 gpu，用户能轻松在本地环境启动和运行大模型。 3. 提供模型库，用户可从中下载不同模型，这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件，可通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装：访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。安装完后，确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动 ollama 应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 1. COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，将多模型塞进自己的微信里实现方案。 2. 基于张梦飞同学的教程： 。 3. 实现内容： 打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）。 常用开源插件的安装应用。 4. 正式开始前需知： ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项： 微信端因非常规使用，有封号危险，不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤，请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规要求。 禁止用于任何非法目的。 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防滥用或泄露。 5. 多平台接入：微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 6. 多模型选择：GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 7. 多消息类型支持：能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 8. 多部署方法：本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2024-12-29
python
以下是关于 Python 安装相关 AI 编程助手的信息： 安装 FittenAI 编程助手： 这两年 AI 发展迅猛，改变了很多人的工作方式，编程领域也不例外，AI 作为编程助手能提供实时建议和解决方案，提升工作效率。 配置 AI 插件前需先安装 Python 运行环境，可参考： 安装步骤：点击左上角的 File Settings Plugins Marketplace。 注册（免费）：安装完成后左侧会出现 Fitten Code 插件图标，注册登录后即可开始使用。 智能补全：按下 Tab 键接受所有补全建议，按下 Ctrl + →键接收单个词补全建议。 AI 问答：通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code 开始新对话打开对话窗口进行对话。 自动生成代码：Fitten Code 工具栏中选择“Fitten Code 生成代码”，然后在输入框中输入指令即可生成代码。 代码转换：Fitten Code 可以实现代码的语义级翻译，并支持多种编程语言之间的互译。选中需要进行翻译的代码段，右键选择“Fitten Code 编辑代码”，然后在输入框中输入需求即可完成转换。 自动生成注释：Fitten Code 能够根据代码自动生成相关注释，通过分析代码逻辑和结构，为代码提供清晰易懂的解释和文档。 安装灵码 AI 编程助手： 同样在 AI 快速发展的背景下，其能为编程带来诸多便利。 配置插件前也需先安装 Python 运行环境，可参考： 安装步骤：点击左上角的 File Settings Plugins Marketplace。 登录（限免）：安装完成插件会提示登录，按要求注册登录即可。 使用上和 Fitten 差不多。 安装 FaceFusion 时的 Python 环境配置： FaceFusion 是开源的换脸工具，安装较繁琐。 其所需环境包括 Python（需是 3.10 版本，不能高于 3.7 到 3.10，因为 onnxruntime==1.16.3 需要 Python 版本在 3.7 到 3.10 之间，不然会导致 Python 环境不兼容要求的 onnxruntime 版本）、PIP、GIT、FFmpeg、Microsoft Visual C++ 2015 可再发行组件包、微软 Visual Studio 2022 构建工具。 安装 Python 时，推荐使用安装包下载安装：python 下载地址 https://www.python.org/downloads/ 。下载对应的版本后，点击安装，注意把它添加到系统的环境变量中。也可以使用命令行的安装方式。安装 FFmpeg 后需重新启动系统以使 FFmpeg 正常运行。安装微软 Visual Studio 2022 构建工具时，在安装过程中，请确保选择桌面开发与 C++包。
2024-12-27
我想学习python，但我从没有学习过任何编程语言。如果按专业学习类的书去自学，我觉得很无聊，而且也不好理解。最主要的是学习时间太长。你可以帮我制定一个，利用AI快速学习python的方法吗？
以下是为您制定的利用 AI 快速学习 Python 的方法： 首先，您需要了解 Python 基础，包括基本语法（如变量命名、缩进等规则）、数据类型（如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等）、控制流（如条件语句 if、循环语句 for 和 while 控制程序执行流程）、函数（定义和调用函数、理解参数和返回值、掌握作用域和命名空间）、模块和包（学会导入标准库或第三方库、安装和使用包扩展功能）、面向对象编程（了解类和对象的定义与实例化、属性和方法的定义与调用、继承和多态）、异常处理（理解异常的概念和工作方式、使用 try 和 except 语句处理错误）以及文件操作（学会文件读写、处理文件与路径）。 您可以参考以下课程内容进行学习： 1. “和 Cursor AI 一起学 Python 编程”： 第二节：Python 基础语法与文本处理，45 分钟。教学内容包括 Python 基础语法、数据类型、控制结构、文本处理基础、字符串操作方法、文件读写操作。实践实验包括中文文本的基本处理，如统计字符数、词语数、句子数，讨论中文编码问题及解决方法。教学目标是掌握 Python 基本语法和结构，能够进行简单文本数据处理。 第三节：利用 Python 进行自然语言处理（NLP），45 分钟。教学内容包括自然语言处理的概念和重要性、Python 中的 NLP 库、分词原理举例、介绍结巴分词等工具、用 Jieba 进行课文分词。实践实验包括中文分词与词频分析，统计词频并找出高频词汇，讨论词频分析在语言教学中的应用。教学目标是掌握使用 Python 进行基本的 NLP 操作，理解 NLP 技术在语言研究和教学中的应用。 在学习过程中，您可以借助 AI 工具辅助理解和解决问题，例如通过智能问答获取对概念的解释，或者让 AI 为您生成示例代码帮助理解。祝您学习顺利！
2024-12-16
哪些大模型对做精准的数据分析和可视化上比较好
以下是一些在精准的数据分析和可视化方面表现较好的大模型： 1. GLM4AllTools：这是智谱 AI 大模型开放平台中的模型，其代码沙盒 Code Interpreter 工具能很大程度加强数据计算能力，可处理日常数据分析，能对行业收入、利润数据进行可视化，并计算利润率并排序。 2. 谷歌的 T5：属于 encoderdecoder 架构的模型，适用于翻译和摘要等任务。 需要注意的是，不同的大模型在不同的应用场景和数据特点下可能会有不同的表现，您可以根据具体需求进行选择和测试。
2024-12-31
Excel数据分析AI
以下是一些关于 Excel 数据分析的 AI 工具和相关信息： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，基于 OpenAI 技术，新增了生成式 AI 功能，允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 自动完成如数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外，在利用 AI 撰写专业区域经济报告时，可进行信息收集（利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据，AI 辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序）、内容拆分（针对报告需求将内容拆分，避免 AI 单次处理任务过长）、数据处理（借助传统工具如 Excel，结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成）、分析与撰写（整理数据，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，指定风格并校验数据与结论准确性，需注意 AI 仅作辅助，最终内容需人工主导校验，避免误导性结论）。 在 ChatGPT 助力数据分析方面，流程包括 SQL 分析（用户描述想分析的内容，后台连接 DB，附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句，校验是 SELECT 类型的 SQL 后执行返回结果数据，再将数据传给 GPT 附带上下文，让 AI 学习并分析数据，最后输出分析结论和建议，和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论，目前已实现两张表关联查询）和个性化分析（用户上传文件，如有需要简单描述数据、字段意义或作用辅助分析，前端解析用户上传的文件，再传给 GPT 分析数据，后续步骤与 SQL 分析一致）。
2024-12-31
数据分析和报告解读prompt
以下是关于数据分析和报告解读的相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 1. 第一个用户提示：限定 SELECT SQL，要求不要用 SELECT查询全部列，仅回复一条 SELECT SQL 语句，至少查询两列（数据项、数据值），不能直接查询长类型字段（如 mediumtext/longtext），可使用 count/substring 等函数查询这些长类型列。 2. 系统提示是表结构信息，对于难以理解的字段可告知 GPT 字段的意义，若有多个表可分开描述。 3. 需校验 GPT 生成的 SQL，不通过直接返回提示“抱歉，不支持此类请求”，通过再执行 SQL 查询数据。 4. 数据分析的用户提示：提示数据分析，限定返回的 JSON 格式（conclusion、keyMap、title）。keyMap 用于数据 key 的映射，获取结果数据对应的维度、数据项、数据值的 key 值，以映射数据渲染图表。根据结果数据 tableData 的维度，用条件运算符选择对应的 prompt 传递给 GPT。 5. 结果数据 tableData 跟随接口返回到前端，已通过 SQL 查询的数据，不能让 GPT 再次生成，否则非常耗时。 小七姐：PromptAgent 论文精读翻译： 1. 为深入研究 PromptAgent 的学习过程，检查整个树规划过程中专家提示的演变，监控并可视化与树深度相关的性能变化。评估所有节点性能，在每个深度级别聚合训练（奖励）和测试性能。 2. 进行定性分析以检查 PromptAgent 探索的优化轨迹。图 5 显示了与 NCBI 任务相关的最佳奖励路径的初始四个状态和相应的三个动作状态转换，以提取疾病实体。 3. 表格 5 针对 NCBI 任务的提示比较，包括正常人类提示、APE 优化提示以及由 PromptAgent 优化的专家级提示。两个基线大部分描述了任务，而专家提示由更复杂的结构和领域特定的见解组成，实现了更出色的性能。
2024-12-30
你是一位政策数据分析师，现在我手里有微博爬取并进行预处理的评论文本数据，想要做文本分析（不停留在描述性分析上面，往情感分析那块探索）我可以采取什么样的方式
对于您手中经过预处理的微博评论文本数据，若要进行情感分析而非仅仅停留在描述性分析层面，以下是一些可行的方式： 1. 运用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，训练情感分类模型。 2. 借助深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），来进行情感分析。 3. 利用预训练的语言模型，如 BERT、ELMO 等，并在其基础上进行微调，以适应您的情感分析任务。 4. 引入词向量技术，将文本转换为向量表示，然后通过聚类或分类算法进行情感分析。 5. 结合词典和规则的方法，构建情感词典，根据词汇的情感倾向来判断文本的情感。 您可以根据数据特点和自身技术能力选择合适的方法。
2024-12-29
你是以为政策数据分析师，现在我手里有微博爬取并进行预处理的评论文本数据，想要做文本分析（不停留在描述性分析上面，往情感分析那块探索）我可以采取什么样的方式
对于您手中经过预处理的微博评论文本数据，若要进行情感分析而非仅停留在描述性分析层面，以下是一些可行的方式： 1. 运用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，训练情感分类模型。 2. 借助深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），来进行情感分析。 3. 利用预训练的语言模型，如 BERT 等，并在其基础上进行微调，以适应您的情感分析任务。 4. 引入词向量技术，将文本转换为向量表示，然后通过聚类或分类算法进行情感分析。 5. 结合词典和规则的方法，制定情感词典和相关规则来判断文本的情感倾向。
2024-12-29
制作一个新手学习ai知识的表格
以下是为新手学习 AI 知识制作的表格： |学习阶段|学习内容|学习资源| |::|::|::| |了解基本概念|熟悉 AI 术语和基础概念，了解其主要分支及联系|阅读「」部分| |浏览入门文章|了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势|无| |开始学习之旅|学习为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程|「」、在线教育平台（Coursera、edX、Udacity）| |选择感兴趣模块|根据兴趣选择特定模块深入学习，掌握提示词技巧|无| |实践和尝试|通过实践巩固知识，分享实践成果|知识库中的相关分享| |体验 AI 产品|与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动|无| 同时，记住学习 AI 是长期过程，需耐心和持续努力，不要怕犯错。完整学习路径可参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法设计自己的路径。
2025-01-04
如何学习ai
以下是新手学习 AI 的方法和建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2025-01-04
如何学习AI并成为一个产品经理
以下是关于如何学习 AI 并成为一个产品经理的相关内容： 一、AI 产品经理的层级划分 1. 入门级 能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念。 使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 对应的画像可能是喜欢听小宇宙 APP 的播客或浏览 AI 相关的文章。 2. 研究级 有两个路径，一个是技术研究路径，一个是商业化研究路径。 对应传统互联网偏功能实现的产品经理和偏商业运营的产品经理，最好是同一个人。 这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知，可以根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用 有一些成功落地应用的案例，如产生商业化价值。 对应传统互联网 PM 也有三个层级： 负责功能模块与执行细节。 负责整体系统与产品架构。 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 二、AI 产品经理的要求 1. 懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。 2. 关注场景、痛点、价值。 三、学习资源与案例 1. 可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其中提到用 ComfyUI 和 Cursor 做应用，感受是二者结合可以制作个人的 AI 产品，是一个可学习的方向。 2. 最近的招聘信息中对 AI 产品经理的职责描述和任职要求： 职责描述：负责基于通用人工智能技术（AGI）的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理；通过市场调研和分析，开发满足客户需求的产品或服务，为公司制定产品战略；制定并执行产品开发计划和目标，协调项目相关人员，推动产品开发工作的顺利进行；提出产品优化建议，推动产品快速迭代，并协调增长部门实现产品的持续增长。 任职要求：本科及以上学历，计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业优先考虑；具备 3 年以上产品管理经验，有医疗领域产品管理经验者、有极致产品案例者优先；在产品创新、研发、迭代改进及商业化方面有丰富的项目管理经验；对客户需求具有高度敏感度，熟悉竞品分析、定价策略。
2025-01-04
SD怎么学习简单
学习 Stable Diffusion（SD）可以从以下方面入手： 学习 SD 提示词： 1. 学习基本概念： 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分（主题词、修饰词、反面词等）。 2. 研究官方文档和教程： 通读 Stable Diffusion 官方文档，了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例： 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述，作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧： 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“（）”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈： 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果，分析原因，总结经验教训。 在社区内分享结果，请教高手，获取反馈和建议。 6. 创建提示词库： 根据主题、风格等维度，建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案，方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿： 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 学习 SD 的 Web UI： 1. 安装必要的软件环境： 安装 Git 用于克隆源代码。 安装 Python 3.10.6 版本，确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项。 安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码： 打开命令行工具，输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git ，将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本： 进入 stablediffusionwebui 目录。 运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本，它会自动安装依赖项并配置环境。 等待安装完成，命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面： 复制命令行显示的本地 Web 地址，在浏览器中打开。 即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作： 了解 Web UI 的各种设置选项，如模型、采样器、采样步数等。 尝试生成图像，观察不同参数对结果的影响。 学习使用提示词（prompt）来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能： 了解 Web UI 支持的各种插件和扩展，如 Lora、Hypernetwork 等。 学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件。 掌握图像管理、任务管理等技巧，提高工作效率。 总之，学习 SD 需要多方面的知识和经验积累。初学者可从官方资料入手，掌握基本概念；中级阶段需大量实践，培养敏锐度；高级阶段则要追求创新性、挖掘新维度。持续的学习、实践和总结反馈，是成为高手的必由之路。
2025-01-04
一个人学习AI
以下是为您提供的一个人学习 AI 的相关指导： 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您可以找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等方面。您可以根据自身兴趣选择特定模块深入钻研，同时一定要掌握提示词的技巧，它容易上手且很实用。 四、实践和尝试 理论学习后，实践是巩固知识的关键。您可以尝试使用各种产品进行创作，在知识库中也有很多实践后的作品和文章分享，欢迎您在实践后也进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品互动是学习 AI 的有效方式，例如尝试使用 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，从而获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 另外，为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。比如，预医学生的课程从化学和生物学基础开始，设计新疗法的科学家也需经历多年相关学习和实践。 YoYo 分享了自己在通往 AGI 的学习之路心得，学习前不理解 AI 和提示词工程，走了不少弯路；学习后能创建智能体并在公司中实践智能客服等。其学习路径强调“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”，并认为学以致用，通过学习、分享不断成长。
2025-01-04
如何从0到1学习ai
以下是从 0 到 1 学习 AI 的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。
2025-01-04