Prompt工程 · 数据分析实战

📚 30章 完整目录
第 1 章
什么是Prompt工程Prompt在数据分析中的价值课程目标与学习路径
第 2 章
Pandas与NumPy核心操作数据清洗流程探索性数据分析(EDA)基础
第 3 章
角色设定任务描述上下文提供输出格式控制
第 4 章
明确性具体性可分解性迭代优化
第 5 章
读取CSV/Excel/JSON自动生成数据概览
第 6 章
处理缺失值重复值异常值模板
第 7 章
自动生成特征编码分类变量处理时间序列
第 8 章
统计摘要相关性矩阵分布分析
第 9 章
MatplotlibSeabornPlotly图表代码
第 10 章
描述性统计假设检验相关性分析
第 11 章
分类/回归模型代码自动生成
第 12 章
交叉验证超参数搜索模型解释
第 13 章
自动生成数据分析报告洞察总结
第 14 章
自然语言转SQL复杂查询生成
第 15 章
趋势分析季节性分解预测模型
第 16 章
情感分析关键词提取主题建模
第 17 章
统计方法孤立森林AutoEncoder
第 18 章
实验设计结果分析显著性检验
第 19 章
自动化ETL流程数据验证调度任务
第 20 章
链式Prompt设计上下文传递状态管理
第 21 章
常见错误分析迭代改进策略版本管理
第 22 章
Few-shot学习思维链(CoT)自一致性
第 23 章
Jupyter NotebookStreamlitFastAPI
第 24 章
共享Prompt库标准化模板最佳实践文档
第 25 章
用户行为销售预测
第 26 章
信用评分欺诈检测
第 27 章
患者分群疗效分析
第 28 章
舆情监控影响力分析
第 29 章
数据隐私偏见消除合规性检查
第 30 章
Prompt工程趋势持续学习资源社区参与