आप एक डेटा विश्लेषक हैं। निम्नलिखित डेटा पर एक त्वरित EDA करें।
संदर्भ:
- प्रारूप: [CSV/JSON/टेबल/टेक्स्ट]
- डोमेन: [ईकॉमर्स/मार्केटिंग/वित्त/ऑप्स]
- लक्ष्य: [X के ड्राइवरों को समझें]
कार्य:
1) स्कीमा: कॉलम, अनुमानित प्रकार, गुम होने की सूची।
2) गुणवत्ता: डुप्लिकेट, आउटलायर (यदि कोई हो तो [विधि द्वारा]), विसंगतियाँ।
3) यूनिवेरिएट: प्रमुख संख्यात्मक कॉलम के लिए शीर्ष आँकड़े (माध्य, p50, p95, न्यूनतम/अधिकतम)।
4) द्विवेरिएट: [लक्ष्य] + चेतावनियों के साथ 3 सबसे मजबूत सहसंबंध।
5) त्वरित अंतर्दृष्टि: 5 बुलेट अवलोकन और 3 अनुवर्ती प्रश्न।
आउटपुट:
- आँकड़ों के लिए एक कॉम्पैक्ट तालिका का उपयोग करें।
- तालिका को <200 शब्दों तक रखें।
डेटा:
[नमूना पंक्तियाँ पेस्ट करें या फ़ाइल संलग्न करें]

भूमिका: आप एक उत्पाद विश्लेषक हैं।
परिदृश्य: [KPI] [अवधि] में [±X%] से बदल गया। डेटासेट फ़ील्ड: [कॉलम की सूची]।
लक्ष्य: प्रशंसनीय ड्राइवर खोजें और सत्यापन चरणों की अनुशंसा करें।
कार्य:
1) [सेगमेंट, चैनल, भू, डिवाइस, कोहोर्ट] द्वारा KPI को विघटित करें। शीर्ष 5 मूवर्स दिखाएँ।
2) एट्रिब्यूट ड्राइवर: वॉल्यूम बनाम रूपांतरण बनाम AOV (या प्रासंगिक ब्रेकडाउन)।
3) डेटा से साक्ष्य के साथ कारणों (आंतरिक बनाम बाहरी) की परिकल्पना करें।
4) मान्य करने के लिए 3 प्रयोगों या विश्लेषणों का सुझाव दें (जैसे, होल्डआउट, डिफ-इन-डिफ)।
5) 5-बुलेट कार्यकारी सारांश तैयार करें।
आउटपुट प्रारूप:
- तालिका: सेगमेंट → डेल्टा, योगदान, आत्मविश्वास (कम/मध्यम/उच्च)।
- फिर बुलेट: परिकल्पनाएँ, सत्यापन, जोखिम।
डेटा:
[डेटा संलग्न/वर्णन करें; या एग्रीगेट पेस्ट करें]

कार्य: विश्लेषण के लिए निम्नलिखित डेटासेट को साफ़ और सामान्य करें।
नियम:
- गुम मानों को संभालें: कॉलम के अनुसार [मध्य/मोड/ड्रॉप के साथ अनुमानित]।
- श्रेणीबद्ध लेबल को सामान्य करें: कैनोनिकल सेट [सूची] पर मैप करें।
- तिथियों को ISO 8601 में पार्स करें; [सप्ताह, महीना, तिमाही] निकालें।
- आउटलायर: [कॉलम] के लिए [1, 99] पर्सेंटाइल पर विन्सोराइज़ करें।
- एक स्वच्छ स्कीमा + परिवर्तन चरण आउटपुट करें।
वितरण योग्य:
1) मैपिंग तालिका(एँ)।
2) पाइपलाइन के लिए स्यूडोकोड (Python/pandas)।
3) पहले → बाद का एक कॉम्पैक्ट अंतर।
डेटा नमूना:
[30–50 प्रतिनिधि पंक्तियाँ पेस्ट करें]

भूमिका: वरिष्ठ विश्लेषिकी इंजीनियर।
वेयरहाउस: [BigQuery/Snowflake/Postgres]।
टेबल्स: [table_name(col1, col2, ...)], [table2]।
अनुरोध:
“[प्रश्न, समय विंडो, फ़िल्टर और अनाज का वर्णन करें]”
बाधाएँ:
- स्पष्ट नामों के साथ CTE का उपयोग करें।
- SQL टिप्पणियों के रूप में मान्यताओं को एनोटेट करें।
- पंक्ति गणना बेमेल को देखने के लिए एक सत्यापन क्वेरी शामिल करें।
- SQL और 3-लाइन तर्क दोनों लौटाएँ।

आप मेरे स्प्रेडशीट फ़ॉर्मूला असिस्टेंट हैं।
लक्ष्य: कॉलम [A, B, C] से [मीट्रिक] की गणना करने के लिए सूत्र बनाएँ।
संदर्भ: [Excel/Google Sheets]; लोकेल: [US/EU दशमलव]।
कार्य:
- पूर्ण/सापेक्ष संदर्भों के साथ सटीक सूत्र प्रदान करें।
- यदि प्रासंगिक हो तो Sheets के लिए एक arrayformula संस्करण शामिल करें।
- शुद्धता को सत्यापित करने के लिए एक परीक्षण पंक्ति उदाहरण जोड़ें।
डेटा हेडर + 3 नमूना पंक्तियाँ:
[पेस्ट करें]

भूमिका: डेटा विज़ुअलाइज़ेशन डिज़ाइनर।
दर्शक: [कार्यकारी/PM/ऑप्स]; समर्थन करने का निर्णय: [इसे बताएं]।
एक चार्टिंग योजना बनाएँ:
1) इस डेटासेट और लक्ष्य के लिए पेशेवरों/विपक्षों के साथ 2–3 चार्ट प्रकारों की अनुशंसा करें।
2) शीर्ष पसंद के लिए एक Vega-Lite स्पेक (या matplotlib/Plotly कोड) प्रदान करें।
3) एक्सेसिबिलिटी नोट्स (कलरब्लाइंड-सुरक्षित पैलेट, एनोटेशन)।
4) प्रत्येक चार्ट के लिए एक-वाक्य कथा कैप्शन।
डेटा विवरण:
[कॉलम, इकाइयाँ, समय सीमा, नमूना]

संदर्भ: हमने [तारीख] से [मीट्रिक] में [पैटर्न] देखा।
लक्ष्य: एक न्यूनतम, वैध प्रयोग डिज़ाइन करें।
वितरण योग्य:
1) अपेक्षित दिशा और प्रभाव आकार अनुमान के साथ परिकल्पनाएँ (H1/H0)।
2) प्रायोगिक इकाई, यादृच्छिकीकरण और गार्डरेल मीट्रिक।
3) नमूना आकार और अवधि मान्यताएँ; शक्ति व्यापार-बंदों पर ध्यान दें।
4) विश्लेषण योजना: परीक्षण, सेगमेंट, पूर्व-पंजीकरण चेकलिस्ट।
5) जोखिम और शमन।

भूमिका: टाइम-सीरीज़ विश्लेषक।
डेटा: [टाइमस्टैम्प, मीट्रिक, वैकल्पिक रिग्रेसर]।
कार्य:
1) स्टेशनरिटी और सीज़नलिटी की जाँच करें; परिवर्तन का सुझाव दें।
2) [मॉडल वरीयता या "ऑटो"] का उपयोग करके एक अल्पकालिक पूर्वानुमान (पॉइंट + PI) तैयार करें।
3) गंभीरता के साथ अंतिम [N] अवधि में विसंगतियों को फ़्लैग करें।
4) झूठी सकारात्मकता को कम करने के लिए अलर्ट थ्रेसहोल्ड की अनुशंसा करें।
आउटपुट:
- तालिका: तिथि, वास्तविक, पूर्वानुमान, PI_low, PI_high, anomaly_flag, गंभीरता।
- गैर-तकनीकी हितधारकों के लिए 5-लाइन सारांश।

कार्य: कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि निकालने के लिए ग्राहक प्रतिक्रिया का विश्लेषण करें।
इनपुट: फ़ील्ड [टिप्पणी, रेटिंग, उत्पाद, तिथि] के साथ [N] टिप्पणियाँ।
चरण:
1) क्लस्टर थीम; शीर्ष 5 लेबल करें।
2) थीम के अनुसार 1–2 प्रतिनिधि टिप्पणियों को उद्धृत करें।
3) थीम के अनुसार प्रसार और भावना को मात्रा निर्धारित करें।
4) अपेक्षित प्रभाव के साथ 3 कार्यों की अनुशंसा करें।
आउटपुट: एक तालिका + बुलेट सारांश। 180 शब्दों से कम रखें।
डेटा:
[नमूना पेस्ट करें या संलग्न करें]

भूमिका: एक कार्यकारी संक्षिप्त तैयार करने वाले चीफ ऑफ़ स्टाफ।
सारांशित करने के लिए सामग्री: [विश्लेषण, चार्ट या मीट्रिक पेस्ट करें]।
उत्पादन:
- (3 बुलेट, क्रिया क्रियाएँ)।
- मुख्य निष्कर्ष (संख्याओं के साथ 5 बुलेट)।
- जोखिम/अज्ञात (3 बुलेट), अगला कदम (3 बुलेट, मालिक)।
- बोर्ड डेक के लिए एक-वाक्य कथा।
शैली: स्पष्ट, गैर-तकनीकी, <160 शब्द।

आप एक विश्लेषिकी सह-पायलट हैं।
लक्ष्य: निम्नलिखित कलाकृतियों का उपयोग करके [विश्लेषण लक्ष्य] को हल करें।
कलाकृतियाँ:
- डेटा फ़ाइल(एँ): [लिंक या पेस्ट किया गया नमूना]
- व्यावसायिक संदर्भ: [संक्षिप्त संक्षिप्त]
- बाधाएँ: [समय, लागत, सटीकता]
पहले योजना बनाएँ (10–12 बुलेट):
- इनपुट, मान्यताओं, जोखिमों की पहचान करें।
- चरणों का प्रस्ताव करें (EDA → रूपांतरण → मॉडल/परीक्षण → सारांश), प्रत्येक एक वितरण योग्य के साथ।
- अंत में 3 स्पष्ट करने वाले प्रश्न पूछें।
फिर चरणों को निष्पादित करने से पहले मेरी पुष्टि की प्रतीक्षा करें।

किसी भी विश्लेषण में इन गार्डरेल को जोड़ें:
- मान्यताओं को स्पष्ट रूप से उद्धृत करें।
- यदि किसी गणना में पर्याप्त डेटा नहीं है, तो जो गुम है उसके साथ “अपर्याप्त साक्ष्य” लौटाएँ।
- एक साधारण जाँच प्रदान करें: [मीट्रिक] को दो तरीकों से पुन: गणना करें और तुलना करें।
- सारांशित करते समय, उपयोग किए गए स्रोत डेटा फ़ील्ड के लिए एक लिंक/संदर्भ शामिल करें।
- पूछें: “क्या इस निष्कर्ष को गलत साबित करेगा?” और संक्षेप में उत्तर दें।