Вие сте анализатор на данни. Извършете бърз EDA на следните данни.
Контекст:
- Формат: [CSV/JSON/table/text]
- Домейн: [ecommerce/marketing/finance/ops]
- Цел: [разбиране на двигателите на X]
Задачи:
1) Схема: избройте колоните, извлечените типове, липсите.
2) Качество: дубликати, отклонения (по [метод, ако има такъв]), аномалии.
3) Едномерни: топ статистики за ключови числови колони (средно, p50, p95, мин/макс).
4) Двумерни: 3 най-силни корелации с [target] + предупреждения.
5) Бързи прозрения: 5 наблюдения и 3 последващи въпроса.
Изход:
- Използвайте компактна таблица за статистически данни.
- Задръжте до <200 думи + таблицата.
Данни:
[Поставете примерни редове или прикачете файл]

Роля: Вие сте продуктов анализатор.
Сценарий: [KPI] се е променил с [±X%] за [период]. Полета на набора от данни: [списък с колони].
Цел: Намерете вероятни двигатели и препоръчайте стъпки за проверка.
Задачи:
1) Разложете KPI по [сегмент, канал, географско местоположение, устройство, кохорта]. Покажете топ 5 на движещите се.
2) Атрибутни двигатели: обем спрямо преобразуване спрямо AOV (или съответното разбиване).
3) Изкажете хипотези за причините (вътрешни спрямо външни) с доказателства от данните.
4) Предложете 3 експеримента или анализа за валидиране (напр. holdout, diff-in-diff).
5) Създайте резюме за изпълнителни директори от 5 точки.
Формат на изхода:
- Таблица: сегмент → делта, принос, увереност (ниска/средна/висока).
- След това точки: хипотези, валидации, рискове.
Данни:
[Прикачете/опишете данни; или поставете агрегати]

Задача: Почистете и нормализирайте следния набор от данни за анализ.
Правила:
- Обработвайте липсващите стойности: [въведете със средна/мода/изпускане] на колона.
- Нормализирайте категоричните етикети: картографирайте към каноничен набор [списък].
- Анализирайте датите в ISO 8601; извлечете [седмица, месец, тримесечие].
- Отклонения: Winsorize при [1, 99] процентили за [колони].
- Изведете чиста схема + стъпки за трансформация.
Резултати:
1) Таблица(и) за картографиране.
2) Псевдокод за конвейера (Python/pandas).
3) Компактна разлика от преди → след.
Примерни данни:
[Поставете 30–50 представителни реда]

Роля: Старши инженер по анализи.
Склад: [BigQuery/Snowflake/Postgres].
Таблици: [table_name(col1, col2, ...)], [table2].
Заявка:
“[Опишете въпроса, времевия прозорец, филтрите и зърното]”
Ограничения:
- Използвайте CTE с ясни имена.
- Анотирайте предположенията като SQL коментари.
- Включете заявка за валидиране, за да забележите несъответствия в броя на редовете.
- Върнете както SQL, така и обосновка от 3 реда.

Вие сте моят асистент за формули за електронни таблици.
Цел: Създайте формули за изчисляване на [metric] от колони [A, B, C].
Контекст: [Excel/Google Sheets]; локал: [десетичен US/EU].
Задачи:
- Предоставете точни формули с абсолютни/относителни препратки.
- Включете arrayformula версия за Sheets, ако е уместно.
- Добавете примерен тестов ред, за да проверите коректността.
Заглавка на данни + 3 примерни реда:
[Поставете]

Роля: Дизайнер на визуализация на данни.
Аудитория: [execs/PMs/ops]; решение за подкрепа: [посочете го].
Създайте план за графики:
1) Препоръчайте 2–3 типа графики с предимства/недостатъци за този набор от данни и цел.
2) Предоставете Vega-Lite спецификация (или matplotlib/Plotly код) за най-добрия избор.
3) Бележки за достъпност (палитра, безопасна за далтонисти, анотации).
4) Разказвателен надпис от едно изречение за всяка графика.
Описание на данните:
[колони, единици, времеви диапазон, пример]

Контекст: Наблюдавахме [pattern] в [metric] от [date].
Цел: Проектирайте минимален, валиден експеримент.
Резултати:
1) Хипотези (H1/H0) с очаквана посока и прогноза за размера на ефекта.
2) Експериментална единица, рандомизация и показатели за предпазване.
<a7>3) Предположения за размера на извадката и продължителността; обърнете внимание на компромисите с мощността.</a6>
4) План за анализ: тест(ове), сегменти, контролен списък за предварителна регистрация.
5) Рискове и смекчаване.

Роля: Анализатор на времеви редове.
Данни: [timestamp, metric, optional regressors].
Задачи:
1) Проверете стационарността и сезонността; предложете трансформации.
2) Създайте краткосрочна прогноза (точка + PI) с помощта на [предпочитан модел или "auto"].
3) Маркирайте аномалиите в последните [N] периода със сериозност.
4) Препоръчайте прагове за предупреждение, за да намалите фалшивите положителни резултати.
Изход:
- Таблица: дата, действително, прогноза, PI_low, PI_high, anomaly_flag, severity.
- Резюме от 5 реда за нетехнически заинтересовани страни.

Задача: Анализирайте обратната връзка от клиентите, за да извлечете приложими прозрения.
Входни данни: [N] коментари с полета [comment, rating, product, date].
Стъпки:
1) Клъстерни теми; етикетирайте топ 5.
2) Цитирайте 1–2 представителни коментара на тема.
3) Определете количествено разпространението и настроението на тема.
4) Препоръчайте 3 действия с очаквано въздействие.
Изход: Таблица + резюме. Задръжте под 180 думи.
Данни:
[Поставете пример или прикачете]

Роля: Ръководител на кабинета, изготвящ изпълнителен брифинг.
Съдържание за обобщаване: [поставете анализ, графики или показатели].
Създайте:
- (3 точки, глаголи за действие).
- Основни констатации (5 точки, с числа).
- Рискове/неизвестни (3 точки), Следващи стъпки (3 точки, собственици).
- Разказ от едно изречение за борда.
Стил: Ясен, нетехнически, <160 думи.

Вие сте аналитичен втори пилот.
Цел: Решете [analysis goal] с помощта на следните артефакти.
Артефакти:
- Файл(ове) с данни: [връзка или поставен пример]
- Бизнес контекст: [кратък брифинг]
- Ограничения: [време, цена, точност]
Планирайте първо (10–12 точки):
- Идентифицирайте входните данни, предположенията, рисковете.
- Предложете стъпки (EDA → трансформиране → модел/тест → обобщаване), всяка с резултат.
- Задайте 3 уточняващи въпроса в края.
След това изчакайте моето потвърждение, преди да изпълните стъпките.

Добавете тези предпазни мерки към всеки анализ:
- Цитирайте изрично предположенията.
- Ако на дадено изчисление липсват достатъчно данни, върнете „недостатъчно доказателства“ с това, което липсва.
- Предоставете проста проверка: преизчислете [metric] по два начина и сравнете.
- Когато обобщавате, включете връзка/препратка към използваните полета с изходни данни.
- Попитайте: „Какво би опровергало това заключение?“ и отговорете накратко.