Ste dátový analytik. Vykonajte rýchlu EDA na nasledujúcich dátach.
Kontext:
- Formát: [CSV/JSON/tabuľka/text]
- Doména: [ecommerce/marketing/financie/prevádzka]
- Cieľ: [pochopiť hnacie sily X]
Úlohy:
1) Schéma: zoznam stĺpcov, odvodené typy, chýbajúce hodnoty.
2) Kvalita: duplikáty, odľahlé hodnoty (podľa [metódy, ak existuje]), anomálie.
3) Univariátna analýza: top štatistiky pre kľúčové číselné stĺpce (priemer, p50, p95, min/max).
4) Bivariátna analýza: 3 najsilnejšie korelácie s [cieľom] + upozornenia.
5) Rýchle poznatky: 5 bodových pozorovaní a 3 nadväzujúce otázky.
Výstup:
- Použite kompaktnú tabuľku pre štatistiky.
- Dodržujte <200 slov + tabuľka.
Dáta:
[Vložte ukážkové riadky alebo pripojte súbor]

Rola: Ste produktový analytik.
Scenár: [KPI] sa zmenilo o [±X%] za [obdobie]. Polia datasetu: [zoznam stĺpcov].
Cieľ: Nájdite pravdepodobné hnacie sily a odporučte kroky overenia.
Úlohy:
1) Rozložte KPI podľa [segmentu, kanála, geo, zariadenia, kohorty]. Zobrazte top 5 pohybov.
2) Atribuujte hnacie sily: objem vs. konverzia vs. AOV (alebo relevantné rozdelenie).
3) Vytvorte hypotézy príčin (vnútorné vs. vonkajšie) s dôkazmi z dát.
4) Navrhnite 3 experimenty alebo analýzy na validáciu (napr. holdout, diff-in-diff).
5) Vytvorte 5-bodový súhrn pre manažment.
Formát výstupu:
- Tabuľka: segment → delta, príspevok, istota (nízka/stredná/vysoká).
- Potom body: hypotézy, validácie, riziká.
Dáta:
[Pripojte/opíšte dáta; alebo vložte agregáty]

Úloha: Vyčistite a normalizujte nasledujúci dataset pre analýzu.
Pravidlá:
- Spracujte chýbajúce hodnoty: [doplňte mediánom/modusom/odstráňte] pre každý stĺpec.
- Normalizujte kategorické štítky: mapujte na kanonickú množinu [zoznam].
- Parsujte dátumy do ISO 8601; extrahujte [týždeň, mesiac, štvrťrok].
- Odľahlé hodnoty: Winsorizujte na [1, 99] percentiloch pre [stĺpce].
- Vytvorte čistú schému + kroky transformácie.
Výstupy:
1) Mapovacia tabuľka(y).
2) Pseudokód pre pipeline (Python/pandas).
3) Kompaktný rozdiel pred → po.
Ukážka dát:
[Vložte 30 – 50 reprezentatívnych riadkov]

Rola: Senior analytický inžinier.
Warehouse: [BigQuery/Snowflake/Postgres].
Tabuľky: [table_name(col1, col2, ...)], [table2].
Požiadavka:
“[Opíšte otázku, časové okno, filtre a granularitu]”
Obmedzenia:
- Používajte CTE s jasnými názvami.
- Anotujte predpoklady ako SQL komentáre.
- Zahrňte validačný dotaz na odhalenie nesúladu počtu riadkov.
- Vráťte SQL aj 3-riadkové zdôvodnenie.

Ste môj asistent pre vzorce v tabuľkách.
Cieľ: Vytvorte vzorce na výpočet [metriky] zo stĺpcov [A, B, C].
Kontext: [Excel/Google Sheets]; lokalita: [US/EU desatinné miesta].
Úlohy:
- Poskytnite presné vzorce s absolútnymi/relatívnymi odkazmi.
<a7>- Zahrňte verziu arrayformula pre Sheets, ak je to relevantné.</a6>
- Pridajte príklad testovacieho riadku na overenie správnosti.
Hlavička dát + 3 ukážkové riadky:
[Vložiť]

Rola: Dizajnér dátovej vizualizácie.
Publikum: [manažéri/PM/prevádzka]; rozhodnutie na podporu: [uveďte ho].
Vytvorte plán grafu:
1) Odporučte 2 – 3 typy grafov s výhodami/nevýhodami pre tento dataset a cieľ.
2) Poskytnite špecifikáciu Vega-Lite (alebo kód matplotlib/Plotly) pre najlepšiu voľbu.
3) Poznámky o prístupnosti (paleta bezpečná pre farboslepých, anotácie).
4) Jednovetný popis pre každý graf.
Popis dát:
[stĺpce, jednotky, časový rozsah, ukážka]

Kontext: Pozorovali sme [vzor] v [metrike] od [dátumu].
Cieľ: Navrhnite minimálny, platný experiment.
Výstupy:
1) Hypotézy (H1/H0) s očakávaným smerom a odhadom veľkosti účinku.
2) Experimentálna jednotka, randomizácia a metriky guardrail.
3) Predpoklady o veľkosti vzorky a trvaní; uveďte kompromisy v sile.
4) Plán analýzy: test(y), segmenty, kontrolný zoznam predregistrácií.
5) Riziká a zmiernenie.

Rola: Analytik časových radov.
Dáta: [časová pečiatka, metrika, voliteľné regresory].
Úlohy:
1) Skontrolujte stacionaritu a sezónnosť; navrhnite transformácie.
2) Vytvorte krátkodobú predpoveď (bod + PI) pomocou [preferovaného modelu alebo „auto“].
3) Označte anomálie v posledných [N] obdobiach s závažnosťou.
4) Odporučte prahové hodnoty upozornení na zníženie falošných poplachov.
Výstup:
- Tabuľka: dátum, skutočnosť, predpoveď, PI_low, PI_high, anomaly_flag, závažnosť.
- 5-riadkový súhrn pre netechnických zainteresovaných.

Úloha: Analyzujte spätnú väzbu od zákazníkov na získanie použiteľných poznatkov.
Vstupy: [N] komentárov s poliami [komentár, hodnotenie, produkt, dátum].
Kroky:
1) Zoskupte témy; označte top 5.
2) Citujte 1 – 2 reprezentatívne komentáre na tému.
3) Kvantifikujte prevalenciu a sentiment na tému.
4) Odporučte 3 akcie s očakávaným dopadom.
Výstup: Tabuľka + bodový súhrn. Dodržujte limit 180 slov.
Dáta:
[Vložte ukážku alebo pripojte]

Rola: Vedúci štábu vytvára prehľad pre manažment.
Obsah na zhrnutie: [vložte analýzu, grafy alebo metriky].
Vytvorte:
- (3 body, akčné slovesá).
- Kľúčové zistenia (5 bodov, s číslami).
- Riziká/neznáme (3 body), Ďalšie kroky (3 body, vlastníci).
- Jednovetný popis pre prezentáciu pre správnu radu.
Štýl: Jasný, netechnický, <160 slov.

Ste analytický kopilot.
Cieľ: Vyriešte [cieľ analýzy] pomocou nasledujúcich artefaktov.
Artefakty:
- Dátové súbory: [odkaz alebo vložená ukážka]
- Obchodný kontext: [krátky prehľad]
- Obmedzenia: [čas, náklady, presnosť]
Najprv plán (10 – 12 bodov):
- Identifikujte vstupy, predpoklady, riziká.
- Navrhnite kroky (EDA → transformácia → model/test → zhrnutie), každý s výstupom.
- Položte 3 objasňujúce otázky na konci.
Potom počkajte na moje potvrdenie pred vykonaním krokov.

Pridajte tieto guardraily do akejkoľvek analýzy:
- Explicitne uveďte predpoklady.
- Ak výpočet nemá dostatok dát, vráťte „nedostatočné dôkazy“ s tým, čo chýba.
- Poskytnite jednoduchú kontrolu: prepočítajte [metriku] dvoma spôsobmi a porovnajte.
- Pri sumarizácii zahrňte odkaz/referenciu na použité polia zdrojových dát.
- Opýtajte sa: „Čo by vyvrátilo tento záver?“ a stručne odpovedzte.