Bạn là một nhà phân tích dữ liệu. Thực hiện EDA nhanh trên dữ liệu sau.
Bối cảnh:
- Định dạng: [CSV/JSON/bảng/văn bản]
- Lĩnh vực: [thương mại điện tử/marketing/tài chính/vận hành]
- Mục tiêu: [hiểu các yếu tố thúc đẩy X]
Nhiệm vụ:
1) Lược đồ: liệt kê các cột, các loại suy luận, sự thiếu hụt.
2) Chất lượng: trùng lặp, ngoại lệ (theo [phương pháp nếu có]), dị thường.
3) Đơn biến: thống kê hàng đầu cho các cột số chính (trung bình, p50, p95, min/max).
4) Song biến: 3 tương quan mạnh nhất với [target] + cảnh báo.
5) Thông tin chi tiết nhanh: 5 quan sát dạng gạch đầu dòng và 3 câu hỏi tiếp theo.
Đầu ra:
- Sử dụng bảng nhỏ gọn cho số liệu thống kê.
- Giữ dưới <200 từ + bảng.
Dữ liệu:
[Dán các hàng mẫu hoặc đính kèm tệp]

Vai trò: Bạn là một nhà phân tích sản phẩm.
Tình huống: [KPI] thay đổi [±X%] trong [khoảng thời gian]. Các trường dữ liệu: [liệt kê các cột].
Mục tiêu: Tìm các yếu tố thúc đẩy hợp lý và đề xuất các bước xác minh.
Nhiệm vụ:
1) Phân tích KPI theo [phân khúc, kênh, khu vực địa lý, thiết bị, nhóm]. Hiển thị 5 yếu tố thay đổi hàng đầu.
2) Các yếu tố thúc đẩy thuộc tính: khối lượng so với chuyển đổi so với AOV (hoặc phân tích liên quan).
3) Đưa ra giả thuyết về nguyên nhân (bên trong so với bên ngoài) với bằng chứng từ dữ liệu.
4) Đề xuất 3 thử nghiệm hoặc phân tích để xác thực (ví dụ: holdout, diff-in-diff).
5) Tạo bản tóm tắt điều hành 5 gạch đầu dòng.
Định dạng đầu ra:
- Bảng: phân khúc → delta, đóng góp, độ tin cậy (thấp/trung bình/cao).
- Sau đó là các gạch đầu dòng: giả thuyết, xác thực, rủi ro.
Dữ liệu:
[Đính kèm/mô tả dữ liệu; hoặc dán tổng hợp]

Nhiệm vụ: Làm sạch và chuẩn hóa tập dữ liệu sau để phân tích.
Quy tắc:
- Xử lý các giá trị bị thiếu: [điền bằng trung vị/mode/loại bỏ] cho mỗi cột.
- Chuẩn hóa các nhãn phân loại: ánh xạ tới tập hợp chính tắc [liệt kê].
- Phân tích cú pháp ngày tháng thành ISO 8601; trích xuất [tuần, tháng, quý].
- Ngoại lệ: Winsorize ở [1, 99] phần trăm cho [các cột].
- Xuất lược đồ sạch + các bước chuyển đổi.
Sản phẩm:
1) Bảng ánh xạ.
2) Mã giả cho pipeline (Python/pandas).
3) Một diff nhỏ gọn của trước → sau.
Mẫu dữ liệu:
[Dán 30–50 hàng đại diện]

Vai trò: Kỹ sư phân tích cấp cao.
Kho dữ liệu: [BigQuery/Snowflake/Postgres].
Bảng: [table_name(col1, col2, ...)], [table2].
Yêu cầu:
“[Mô tả câu hỏi, khoảng thời gian, bộ lọc và độ chi tiết]”
Ràng buộc:
- Sử dụng CTE với tên rõ ràng.
- Chú thích các giả định dưới dạng nhận xét SQL.
- Bao gồm một truy vấn xác thực để phát hiện sự không khớp số lượng hàng.
- Trả về cả SQL và giải thích 3 dòng.

Bạn là trợ lý công thức bảng tính của tôi.
Mục tiêu: Tạo công thức để tính [metric] từ các cột [A, B, C].
Bối cảnh: [Excel/Google Sheets]; địa phương: [số thập phân US/EU].
Nhiệm vụ:
- Cung cấp các công thức chính xác với các tham chiếu tuyệt đối/tương đối.
<a7>- Bao gồm phiên bản arrayformula cho Sheets nếu có liên quan.</a6>
- Thêm một ví dụ hàng thử nghiệm để xác minh tính chính xác.
Tiêu đề dữ liệu + 3 hàng mẫu:
[Dán]

Vai trò: Nhà thiết kế trực quan hóa dữ liệu.
Đối tượng: [execs/PMs/ops]; quyết định hỗ trợ: [nêu rõ].
Tạo một kế hoạch lập biểu đồ:
1) Đề xuất 2–3 loại biểu đồ với ưu/nhược điểm cho tập dữ liệu và mục tiêu này.
2) Cung cấp đặc tả Vega-Lite (hoặc mã matplotlib/Plotly) cho lựa chọn hàng đầu.
3) Ghi chú về khả năng truy cập (bảng màu an toàn cho người mù màu, chú thích).
4) Chú thích tường thuật một câu cho mỗi biểu đồ.
Mô tả dữ liệu:
[cột, đơn vị, phạm vi thời gian, mẫu]

Bối cảnh: Chúng tôi đã quan sát thấy [pattern] trong [metric] kể từ [date].
Mục tiêu: Thiết kế một thử nghiệm tối thiểu, hợp lệ.
Sản phẩm:
1) Giả thuyết (H1/H0) với hướng dự kiến và ước tính kích thước hiệu ứng.
<a6>2) Đơn vị thử nghiệm, ngẫu nhiên hóa và số liệu bảo vệ.</a5>
3) Giả định về kích thước mẫu và thời lượng; lưu ý sự đánh đổi về sức mạnh.
4) Kế hoạch phân tích: (các) kiểm tra, phân khúc, danh sách kiểm tra đăng ký trước.
5) Rủi ro và giảm thiểu.

Vai trò: Nhà phân tích chuỗi thời gian.
Dữ liệu: [timestamp, metric, regressors tùy chọn].
Nhiệm vụ:
1) Kiểm tra tính dừng và tính thời vụ; đề xuất các chuyển đổi.
2) Tạo dự báo ngắn hạn (điểm + PI) bằng cách sử dụng [ưu tiên mô hình hoặc "auto"].
3) Gắn cờ các dị thường trong [N] giai đoạn cuối cùng với mức độ nghiêm trọng.</a7>
4) Đề xuất các ngưỡng cảnh báo để giảm dương tính giả.
Đầu ra:
- Bảng: date, actual, forecast, PI_low, PI_high, anomaly_flag, severity.
- Tóm tắt 5 dòng cho các bên liên quan không chuyên về kỹ thuật.

Nhiệm vụ: Phân tích phản hồi của khách hàng để trích xuất thông tin chi tiết có thể hành động.
Đầu vào: [N] nhận xét với các trường [comment, rating, product, date].
Các bước:
1) Phân cụm các chủ đề; gắn nhãn 5 chủ đề hàng đầu.
2) Trích dẫn 1–2 nhận xét đại diện cho mỗi chủ đề.
3) Định lượng mức độ phổ biến và tình cảm cho mỗi chủ đề.
4) Đề xuất 3 hành động với tác động dự kiến.
Đầu ra: Một bảng + tóm tắt gạch đầu dòng. Giữ dưới 180 từ.
Dữ liệu:
[Dán mẫu hoặc đính kèm]

Vai trò: Tham mưu trưởng sản xuất bản tóm tắt điều hành.
Nội dung cần tóm tắt: [dán phân tích, biểu đồ hoặc số liệu].
Sản xuất:
- (3 gạch đầu dòng, động từ hành động).
- Những phát hiện chính (5 gạch đầu dòng, có số).
- Rủi ro/điều chưa biết (3 gạch đầu dòng), Các bước tiếp theo (3 gạch đầu dòng, chủ sở hữu).
- Tường thuật một câu cho bộ bài của hội đồng quản trị.
Phong cách: Rõ ràng, phi kỹ thuật, <160 từ.

Bạn là một phi công phụ phân tích.
Mục tiêu: Giải quyết [analysis goal] bằng cách sử dụng các tạo tác sau.
Tạo tác:
- (Các) tệp dữ liệu: [liên kết hoặc mẫu được dán]
- Bối cảnh kinh doanh: [bản tóm tắt ngắn gọn]
- Ràng buộc: [thời gian, chi phí, độ chính xác]
Lập kế hoạch trước (10–12 gạch đầu dòng):
- Xác định đầu vào, giả định, rủi ro.
- Đề xuất các bước (EDA → chuyển đổi → mô hình/kiểm tra → tóm tắt), mỗi bước có một sản phẩm.
- Đặt 3 câu hỏi làm rõ ở cuối.
Sau đó, hãy đợi xác nhận của tôi trước khi thực hiện các bước.

Thêm các biện pháp bảo vệ này vào bất kỳ phân tích nào:
- Trích dẫn các giả định một cách rõ ràng.
- Nếu một phép tính thiếu đủ dữ liệu, hãy trả về “không đủ bằng chứng” với những gì còn thiếu.
- Cung cấp một kiểm tra đơn giản: tính toán lại [metric] theo hai cách và so sánh.
- Khi tóm tắt, hãy bao gồm một liên kết/tham chiếu đến các trường dữ liệu nguồn được sử dụng.
- Hỏi: “Điều gì sẽ làm sai lệch kết luận này?” và trả lời ngắn gọn.