Sen bir veri analistisin. Aşağıdaki veriler üzerinde hızlı bir EDA gerçekleştir.
Bağlam:
- Biçim: [CSV/JSON/tablo/metin]
- Alan: [e-ticaret/pazarlama/finans/operasyonlar]
- Amaç: [X'in itici güçlerini anlamak]
Görevler:
1) Şema: sütunları, çıkarılan türleri, eksikliği listeleyin.
2) Kalite: yinelenenler, aykırı değerler (varsa [yönteme göre]), anormallikler.
3) Tek değişkenli: temel sayısal sütunlar için en iyi istatistikler (ortalama, p50, p95, min/maks).
4) İki değişkenli: [hedef] ile en güçlü 3 korelasyon + uyarılar.
5) Hızlı içgörüler: 5 maddelik gözlem ve 3 takip sorusu.
Çıktı:
- İstatistikler için kompakt bir tablo kullanın.
- Tablo dahil <200 kelimeyle sınırlı tutun.
Veri:
[Örnek satırları yapıştırın veya dosyayı ekleyin]

Rol: Sen bir ürün analistisin.
Senaryo: [KPI], [dönem] boyunca [%±X] oranında değişti. Veri kümesi alanları: [sütunları listeleyin].
Amaç: Makul itici güçler bulun ve doğrulama adımları önerin.
Görevler:
1) KPI'yı [segment, kanal, coğrafi konum, cihaz, kohort] bazında ayrıştırın. En iyi 5 hareketi gösterin.
2) Neden olan etkenleri belirleyin: hacim - dönüşüm - AOV (veya ilgili ayrım).
3) Verilerden elde edilen kanıtlarla nedenleri (iç - dış) hipotezleyin.
4) Doğrulamak için 3 deney veya analiz önerin (örneğin, bekletme, fark-içinde-fark).
5) 5 maddelik bir yönetici özeti hazırlayın.
Çıktı biçimi:
- Tablo: segment → delta, katkı, güven (düşük/orta/yüksek).
- Ardından maddeler: hipotezler, doğrulamalar, riskler.
Veri:
[Verileri ekleyin/açıklayın; veya toplamları yapıştırın]

Görev: Analiz için aşağıdaki veri kümesini temizleyin ve normalleştirin.
Kurallar:
- Eksik değerleri işleyin: sütun başına [medyan/mod/bırak ile doldurun].
- Kategorik etiketleri normalleştirin: [liste] kanonik kümesine eşleyin.
- Tarihleri ISO 8601'e ayrıştırın; [hafta, ay, çeyrek] çıkarın.
- Aykırı değerler: [sütunlar] için [%1, 99] persentilde Winsorize edin.
- Temiz bir şema + dönüştürme adımları çıktısı alın.
Teslim Edilecekler:
1) Eşleme tablosu(ları).
2) İşlem hattı için sözde kod (Python/pandas).
3) Önce → sonra kompakt bir fark.
Veri örneği:
[30–50 temsili satır yapıştırın]

Rol: Kıdemli analiz mühendisi.
Ambar: [BigQuery/Snowflake/Postgres].
Tablolar: [table_name(col1, col2, ...)], [table2].
İstek:
“[Soruyu, zaman aralığını, filtreleri ve ayrıntı düzeyini açıklayın]”
Kısıtlamalar:
- Açık adlara sahip CTE'ler kullanın.
- Varsayımları SQL açıklamaları olarak ekleyin.
- Satır sayısı uyuşmazlıklarını tespit etmek için bir doğrulama sorgusu ekleyin.
- Hem SQL'i hem de 3 satırlık bir gerekçe döndürün.

Sen benim elektronik tablo formül asistanımsın.
Amaç: [A, B, C] sütunlarından [metriği] hesaplamak için formüller oluşturun.
Bağlam: [Excel/Google Sheets]; yerel ayar: [ABD/AB ondalık].
Görevler:
- Mutlak/göreli referanslarla kesin formüller sağlayın.
<a7>- İlgiliyse, Sheets için bir arrayformula sürümü ekleyin.</a6>
- Doğruluğu doğrulamak için bir test satırı örneği ekleyin.
Veri başlığı + 3 örnek satır:
[Yapıştır]

Rol: Veri görselleştirme tasarımcısı.
Hedef kitle: [yöneticiler/PM'ler/operasyonlar]; desteklenecek karar: [belirtin].
Bir grafik planı oluşturun:
1) Bu veri kümesi ve amaç için artıları/eksileri olan 2-3 grafik türü önerin.
2) En iyi seçim için bir Vega-Lite spesifikasyonu (veya matplotlib/Plotly kodu) sağlayın.
3) Erişilebilirlik notları (renk körü güvenli palet, açıklamalar).
4) Her grafik için tek cümlelik anlatı başlığı.
Veri açıklaması:
[sütunlar, birimler, zaman aralığı, örnek]

Bağlam: [tarih] tarihinden beri [metrikte] [model] gözlemledik.
Amaç: Minimum, geçerli bir deney tasarlayın.
Teslim Edilecekler:
1) Beklenen yön ve etki büyüklüğü tahmini ile hipotezler (H1/H0).
2) Deney birimi, rastgele atama ve koruma rayı metrikleri.
3) Örneklem büyüklüğü ve süre varsayımları; güç ödünleşimlerine dikkat edin.
4) Analiz planı: test(ler), segmentler, ön kayıt kontrol listesi.
5) Riskler ve azaltma.

Rol: Zaman serisi analisti.
Veri: [zaman damgası, metrik, isteğe bağlı regresörler].
Görevler:
1) Durağanlığı ve mevsimselliği kontrol edin; dönüşümler önerin.
2) [model tercihi veya "otomatik"] kullanarak kısa vadeli bir tahmin (nokta + PI) üretin.
3) Son [N] dönemdeki anormallikleri ciddiyetle işaretleyin.
4) Yanlış pozitifleri azaltmak için uyarı eşikleri önerin.
Çıktı:
- Tablo: tarih, gerçek, tahmin, PI_low, PI_high, anomali_bayrağı, ciddiyet.
- Teknik olmayan paydaşlar için 5 satırlık özet.

Görev: Eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmek için müşteri geri bildirimlerini analiz edin.
Girdiler: [yorum, derecelendirme, ürün, tarih] alanlarına sahip [N] yorum.
Adımlar:
1) Temaları kümeleyin; ilk 5'i etiketleyin.
2) Tema başına 1-2 temsili yorum alıntılayın.
3) Tema başına yaygınlığı ve duyguyu ölçün.
4) Beklenen etkiyle 3 eylem önerin.
Çıktı: Bir tablo + madde özeti. 180 kelimenin altında tutun.
Veri:
[Örneği yapıştırın veya ekleyin]

Rol: Yönetici brifi üreten Personel Şefi.
Özetlenecek içerik: [analiz, grafikler veya metrikler yapıştırın].
Üretin:
- (3 madde, eylem fiilleri).
- Temel bulgular (sayılarla 5 madde).
- Riskler/bilinmeyenler (3 madde), Sonraki adımlar (3 madde, sahipler).
- Yönetim kurulu destesi için tek cümlelik anlatı.
Stil: Açık, teknik olmayan, <160 kelime.

Sen bir analiz yardımcı pilotsun.
Amaç: Aşağıdaki yapay nesneleri kullanarak [analiz hedefini] çözün.
Yapay Nesneler:
- Veri dosyası(ları): [bağlantı veya yapıştırılmış örnek]
- İş bağlamı: [kısa özet]
- Kısıtlamalar: [zaman, maliyet, doğruluk]
Önce planlayın (10–12 madde):
- Girdileri, varsayımları, riskleri belirleyin.
- Her biri bir teslim edilebilirle birlikte adımlar önerin (EDA → dönüştürme → model/test → özetleme).
- Sonunda 3 açıklayıcı soru sorun.
Ardından adımları uygulamadan önce onayımı bekleyin.

Herhangi bir analize bu koruma raylarını ekleyin:
- Varsayımları açıkça belirtin.
- Bir hesaplamada yeterli veri yoksa, neyin eksik olduğunu belirterek “yetersiz kanıt” döndürün.
- Basit bir kontrol sağlayın: [metriği] iki şekilde yeniden hesaplayın ve karşılaştırın.
- Özetlerken, kullanılan kaynak veri alanlarına bir bağlantı/referans ekleyin.
- Sorun: “Bu sonucu ne yanlışlar?” ve kısaca cevaplayın.