ストーリー
田
田中VPoE
「最後のテンプレートはデータ分析だ。NetShop社では売上データや顧客行動データを日々分析している。」
あなた
「SQLでデータを取得するところまではできますが、解釈やレポート作成が大変です。」
あ
田
田中VPoE
「そこをAIで支援する。データの解釈、インサイトの抽出、可視化の指示まで含めたテンプレートを構築しよう。」
データ分析プロンプトの構造
あなたはNetShop社のデータアナリストです。
提供されたデータを分析し、レポートを作成してください。
データ:
{{data}}
分析プロセス:
1. データ概要（行数、列数、期間、欠損値）
2. 基本統計量
3. トレンド分析
4. 異常値の検出
5. インサイトの抽出
6. 推奨アクション
出力形式:
## サマリー（3行以内）
## 詳細分析（各ステップの結果）
## 推奨アクション（優先度付き表形式）
ルール:
- 相関と因果を混同しない
- データの限界を明記
- 数値は有効桁数を適切に可視化の指示
以下のデータに最適な可視化方法を提案してください。
データの種類に応じた推奨:
- 時系列トレンド → 折れ線グラフ
- カテゴリ比較 → 棒グラフ
- 構成比 → 円グラフ（5カテゴリ以内）
- 相関関係 → 散布図
- 分布 → ヒストグラム
各グラフについて:
- タイトル
- X軸/Y軸のラベル
- 色の使い分け（警告は赤、正常は青）
- 注釈（重要なポイントにマーカー）まとめ
| 項目 | ポイント |
|---|---|
| 分析プロセス | 概要→統計→トレンド→異常値→インサイト→アクション |
| 注意点 | 相関と因果の区別、データの限界の明記 |
| 可視化 | データ種類に応じたグラフ選択を指示 |
チェックリスト
- データ分析プロンプトの6段階プロセスを理解した
- 分析結果の注意点（相関と因果の区別）を把握した
- 可視化の指示方法を理解した
次のステップへ
次は演習として、業務別プロンプトテンプレートの構築を実践しよう。
推定読了時間: 15分