最近有不少小伙伴都问了我一个问题：数据分析师会不会被ChatGPT取代？忙着搞“大事情”的二哥先来给大家盘一盘ChatGPT与数据分析！本文重点讨论：ChatGPT能帮助数据分析师做什么下期预告：数据分析师如何使用ChatGPT“提效”

DeepSeek作为当前最好的AI大模型之一，其强大的文本生成能力被广泛的应用于各个领域，本文我们来聊聊用DeepSeek来辅助AI绘图。（文末附多款可以免费使用的AI绘图工具）

上面DeepSeek结合PPT的两种工具，大家可以自己尝试一下哪种效果更好，二师兄个人觉得WPS的整体配图要更贴合主题一些，但是Kimi是免费的！这一点就很厚道了。市面上有很多AI-PPT工具，大家可以自己寻找结合DeepSeek尝试一下，因为很多都是收费工具，本文只列出有特色的两种，其它的就不再一一列举了。后面会陆续更新DeepSeek结合各种工具的使用教程，大家有想要了解的工具可以在下方留言！

本文我们来聊聊DeepSeek如何用于数据分析工作者。：应用统计方法检验假设，评估变量之间的关系。：使用机器学习等技术构建预测模型，预测未来趋势和结果。：基于分析结果，解释数据的意义和影响。：从数据中提取有价值的洞察，支持业务决策。：根据数据分析的结果，制定或调整业务策略和行动计划。：将分析结果以清晰、简洁的方式呈现给非技术背景的决策者。：编写详细的分析报告，包括方法、结果、结论和建议。接下来我们

密度聚类算法基于密度的聚类算法假设样本结构能够通过样本分布的紧密程度而决定，以数据集在空间内分布的稠密程度为依据进行聚类，即只要一个区域中的样本密度大于某个阈值，就把它划入与之相近的簇中。密度聚类可以克服K-means，BIRCH算法只适用于凸样本的缺点，密度聚类算法既可以适用于凸样本集也可以用于非凸样本集。常见的密度聚类算法有：DBSCAN、MDCA、OPTICS、DENCLUE等。...

XGBoost和GBDT一样，XGBoost也是一种基于CART树的Boosting算法，让我们来看一下如何通俗的去理解XGBoost。先简单的回想一下，在我们之前提到过的GBDT中是怎样用很多棵树去做预测的？很简单，我们给了每棵树不同的训练数据，得到多种不同的结果，最终我们把这些结果相加作为最终的预测值就可以了。XGBoost的定义举一个简单的例子，我们要预测一家人对电子游戏的喜好程度，考虑到年

在很多数据分析场景中我们需要梳理分析的逻辑，需要进行指标从大到小的拆分，这时候我们可以顺着影响分析结果的因素进行层层溯源，从而抓住问题的核心。逻辑树使用层级的结构将每个大问题的所有子问题进行罗列，然后再将子问题的子问题进行罗列，以此类推，当问题不能够被拆分时形成一个完整的逻辑树。议题树是最简单的逻辑树，议题树通过逐层细分的方式将模糊不清的问题分成无数个具体的小问题。由于细分的原因，议题树的子树和叶

强化学习什么是强化学习？我们在之前接触过了监督学习和无监督学习，强化学习可以看作是不同于二者的另一类算法，强化学习让计算机从什么都不懂的时刻开始，通过不断地尝试，从错误中学习，找到一种规律，能够掌握达到目的的方法。强化学习的思想就类似于我们去训练一只狗，一开始它听不懂任何我们下达的指示，但是我们可以在每次说出指令并且它做出正确动作的时候，都给它一定的奖励，否则没有奖励，让它知道对错，最终每次都能够

强化学习什么是强化学习？我们在之前接触过了监督学习和无监督学习，强化学习可以看作是不同于二者的另一类算法，强化学习让计算机从什么都不懂的时刻开始，通过不断地尝试，从错误中学习，找到一种规律，能够掌握达到目的的方法。强化学习的思想就类似于我们去训练一只狗，一开始它听不懂任何我们下达的指示，但是我们可以在每次说出指令并且它做出正确动作的时候，都给它一定的奖励，否则没有奖励，让它知道对错，最终每次都能够

怎样更通俗的理解特征值和特征矩阵？设A是一个n阶矩阵，若数和n维非零列向量满足，数称为A的特征值，x称为A对应于特征值的特征向量。此时叫做特征多项式，若特征多项式为0则称为A的特征方程（齐次线性方程组），求解特征值的过程其实就是求解特征方程。特征值和特征矩阵的求解过程。这里给出手解过程：...