目录
前言
- 生成式人工智能的崛起与数据分析的未来
- 本书的目标读者与结构安排
第一部分：生成式人工智能与数据分析的融合
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生成式人工智能概述
- 生成式人工智能的定义与原理
- 技术发展历程：从 GANs 到 Transformer 架构的突破
- 应用场景与多模态生成能力
- 主要技术框架与模型（如 GPT、StableDiffusion、DALL-E 等）
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AI Agent 概述
- 下一代 AI 代理的技术架构拆解
- 智能体工作流的三大技术突破
- 模型层的战略布局
- 当前面临的行业级挑战
- 未来演进方向
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数据分析的现状与挑战
- 传统数据分析的局限性
- 数据分析中的痛点：数据质量、效率与可解释性
- 生成式人工智能的潜力与机遇
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AI Agent 重塑数据分析
- 数据增强与生成：提升数据质量
- 自动化数据处理与清洗
- 实时洞察与预测分析
第二部分：生成式人工智能在数据分析中的应用
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数据增强与合成
- 数据增强的原理与方法
- 合成数据的生成与应用
- 案例分析：如何通过数据增强提升模型性能
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自动化数据分析流程
- 数据清洗与预处理的自动化
- 自动化特征工程与模型选择
- 智能可视化与报告生成
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智能决策支持
- 生成式人工智能在预测分析中的应用
- 实时数据分析与动态决策
- 案例研究 ：企业如何利用生成式 AI 提升决策效率
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跨领域应用
- 金融领域的风险评估与欺诈检测
- 医疗健康中的数据分析与诊断辅助
- 零售与营销中的个性化推荐
第三部分：技术实现与实践
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生成式人工智能技术选型
- 开源框架与商业工具
- 选择适合的数据分析场景
- 模型训练与调优的最佳实践
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数据安全与隐私保护
- 生成式人工智能中的数据隐私挑战
- 合规性与数据保护策略
- 案例分析：如何在保护隐私的前提下利用生成式 AI
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实施与部署
- 数据分析项目的实施流程
- 生成式 AI 在企业中的落地实践
- 成功案例与经验分享
第四部分：挑战与未来展望
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潜在挑战与应对策略
- 数据偏见与公平性问题
- 模型可解释性与信任度
- 技术伦理与社会责任
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未来趋势与发展方向
- 生成式人工智能的未来趋势
- 数据分析的智能化与自动化
- 生成式 AI 在新兴领域的应用展望
结语
- 生成式人工智能时代的数据分析新机遇
- 为未来做好准备：数据科学家与企业的角色
附录
- A. 生成式人工智能技术资源
- B. 数据分析工具与平台
- C. 案例研究详细资料