Ești un analist de date. Efectuează o EDA rapidă asupra următoarelor date.
Context:
- Format: [CSV/JSON/tabel/text]
- Domeniu: [ecommerce/marketing/finanțe/operațiuni]
- Scop: [înțelege factorii determinanți ai X]
Sarcini:
1) Schemă: listează coloanele, tipurile deduse, lipsurile.
2) Calitate: duplicate, valori aberante (după [metoda dacă există]), anomalii.
3) Univariat: statistici de top pentru coloanele numerice cheie (medie, p50, p95, min/max).
4) Bivariat: 3 cele mai puternice corelații cu [target] + avertismente.
5) Observații rapide: 5 observații punctate și 3 întrebări de urmărire.
Rezultat:
- Utilizează un tabel compact pentru statistici.
- Păstrează-te sub 200 de cuvinte + tabelul.
Date:
[Lipește rânduri de probă sau atașează fișierul]

Rol: Ești un analist de produs.
Scenariu: [KPI] s-a modificat cu [±X%] pe parcursul [perioadei]. Câmpurile setului de date: [listează coloanele].
Scop: Găsește factori plauzibili și recomandă pași de verificare.
Sarcini:
1) Descompune KPI după [segment, canal, geo, dispozitiv, cohortă]. Afișează primele 5 modificări.
2) Atribuie factori determinanți: volum vs. conversie vs. AOV (sau defalcarea relevantă).
3) Emite ipoteze despre cauze (interne vs. externe) cu dovezi din date.
4) Sugerează 3 experimente sau analize pentru validare (de exemplu, holdout, diff-in-diff).
5) Produce un rezumat executiv de 5 puncte.
Formatul rezultatului:
- Tabel: segment → delta, contribuție, încredere (scăzută/medie/ridicată).
- Apoi puncte: ipoteze, validări, riscuri.
Date:
[Atașează/descrie datele; sau lipește agregate]

Sarcina: Curăță și normalizează următorul set de date pentru analiză.
Reguli:
- Gestionează valorile lipsă: [impută cu mediana/modul/elimină] per coloană.
- Normalizează etichetele categorice: mapează la setul canonic [listă].
- Analizează datele în ISO 8601; extrage [săptămâna, luna, trimestrul].
- Valori aberante: Winsorize la percentilele [1, 99] pentru [coloane].
- Generează o schemă curată + pași de transformare.
Livrabile:
1) Tabel(e) de mapare.
2) Pseudocod pentru pipeline (Python/pandas).
3) O diferență compactă de la înainte → după.
Exemplu de date:
[Lipește 30–50 de rânduri reprezentative]

Rol: Inginer analitic senior.
Depozit: [BigQuery/Snowflake/Postgres].
Tabele: [table_name(col1, col2, ...)], [table2].
Cerere:
“[Descrie întrebarea, intervalul de timp, filtrele și granularitatea]”
Constrângeri:
- Utilizează CTE-uri cu nume clare.
- Adnotează ipotezele ca comentarii SQL.
- Include o interogare de validare pentru a detecta nepotrivirile numărului de rânduri.
- Returnează atât SQL, cât și o justificare de 3 linii.

Ești asistentul meu pentru formule de foi de calcul.
Scop: Creează formule pentru a calcula [metrică] din coloanele [A, B, C].
Context: [Excel/Google Sheets]; localizare: [zecimală SUA/UE].
Sarcini:
- Furnizează formule exacte cu referințe absolute/relative.
- Include o versiune arrayformula pentru Sheets dacă este relevant.
- Adaugă un exemplu de rând de testare pentru a verifica corectitudinea.
Antet de date + 3 rânduri de probă:
[Lipește]

Rol: Designer de vizualizare a datelor.
Public: [executivi/PM/operațiuni]; decizie de susținut: [specifică].
Creează un plan de graficare:
1) Recomandă 2–3 tipuri de grafice cu avantaje/dezavantaje pentru acest set de date și scop.
2) Furnizează o specificație Vega-Lite (sau cod matplotlib/Plotly) pentru cea mai bună alegere.
3) Note de accesibilitate (paletă sigură pentru daltoniști, adnotări).
4) O legendă narativă de o singură propoziție pentru fiecare grafic.
Descrierea datelor:
[coloane, unități, interval de timp, eșantion]

Context: Am observat [model] în [metrică] de la [dată].
Scop: Proiectează un experiment minim, valid.
Livrabile:
1) Ipoteze (H1/H0) cu direcția așteptată și estimarea dimensiunii efectului.
2) Unitate experimentală, randomizare și metrici de protecție.
3) Dimensiunea eșantionului și ipotezele de durată; notează compromisurile de putere.
4) Plan de analiză: test(e), segmente, listă de verificare pre-înregistrare.
5) Riscuri și atenuare.

Rol: Analist de serii temporale.
Date: [timestamp, metrică, regresori opționali].
Sarcini:
1) Verifică staționaritatea și sezonalitatea; sugerează transformări.
2) Produce o prognoză pe termen scurt (punct + PI) folosind [preferința modelului sau "auto"].
3) Semnalează anomaliile în ultimele [N] perioade cu severitate.
4) Recomandă praguri de alertă pentru a reduce rezultatele fals pozitive.
Rezultat:
- Tabel: dată, real, prognoză, PI_low, PI_high, anomaly_flag, severitate.
- Rezumat de 5 linii pentru părțile interesate non-tehnice.

Sarcina: Analizează feedback-ul clienților pentru a extrage perspective acționabile.
Intrări: [N] comentarii cu câmpurile [comentariu, evaluare, produs, dată].
Pași:
1) Grupează temele; etichetează primele 5.
2) Citează 1–2 comentarii reprezentative per temă.
3) Cuantifică prevalența și sentimentul per temă.
4) Recomandă 3 acțiuni cu impactul așteptat.
Rezultat: Un tabel + rezumat punctat. Păstrează sub 180 de cuvinte.
Date:
[Lipește eșantionul sau atașează]

Rol: Șef de cabinet care produce un brief executiv.
Conținut de rezumat: [lipește analiza, graficele sau valorile].
Produce:
- (3 puncte, verbe de acțiune).
- Constatări cheie (5 puncte, cu numere).
- Riscuri/necunoscute (3 puncte), Pașii următori (3 puncte, proprietari).
- O narațiune de o singură propoziție pentru pachetul de prezentare al consiliului de administrație.
Stil: Clar, non-tehnic, <160 de cuvinte.

Ești un copilot analitic.
Scop: Rezolvă [scopul analizei] folosind următoarele artefacte.
Artefacte:
- Fișier(e) de date: [link sau eșantion lipit]
- Context de afaceri: [brief scurt]
- Constrângeri: [timp, cost, acuratețe]
Planifică mai întâi (10–12 puncte):
- Identifică intrările, ipotezele, riscurile.
- Propune pași (EDA → transformare → model/test → rezumare), fiecare cu un livrabil.
- Pune 3 întrebări de clarificare la sfârșit.
Apoi așteaptă confirmarea mea înainte de a executa pașii.

Adaugă aceste protecții la orice analiză:
- Citează ipotezele în mod explicit.
- Dacă un calcul nu are suficiente date, returnează „dovezi insuficiente” cu ceea ce lipsește.
- Furnizează o verificare simplă: recalculează [metrică] în două moduri și compară.
- Când rezumi, include un link/referință la câmpurile de date sursă utilizate.
- Întreabă: „Ce ar falsifica această concluzie?” și răspunde pe scurt.