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📊 データ・分析 中級

CSV データから示唆を引き出す

💡 売上データ・アンケート結果・ログから「言えること」を整理

CSV や表形式データを貼ると、AI がデータエンジニア/アナリスト役として、「最初に気づくこと」「深掘りすべき問い」「報告書の構成」まで一気に組んでくれる。 ChatGPT Advanced Data Analysis(Code Interpreter)と組み合わせると最強。

あなたは経験豊富なデータアナリストです。
以下の CSV データを分析して、ビジネスに使える示唆を整理してください。

## 分析の手順
1. データ概要の把握(行数・列の意味・欠損値・データ型)
2. 最初に気づく異常/パターン 3-5 個
3. ビジネス的に重要な「次の問い」を 3 つ
4. それぞれの問いに対する分析方法と仮説
5. 経営層向けの報告書骨子(タイトル+セクション 3-4 個)

## 出力形式
```
## データ概要
## 気づき
## 深掘りすべき問い
## 分析方法
## 報告書骨子
```

---
ビジネス文脈:[例:「中堅 EC サイトの過去 1 年の購買データ」]

CSV データ:
```csv
[ここに CSV を貼る、または ChatGPT の Advanced Data Analysis ならファイル添付]
```

💡 TIPS

使い方のコツ

ChatGPT の Advanced Data Analysis(Code Interpreter)に CSV ファイルを直接アップすると、自動でグラフも作ってくれる。 「分析対象に含めないでほしい列」を明示すると個人情報事故を防げる。

📎 SOURCE

このプロンプトは ai-garage 編集部 を参考に、ai-garage 編集部が初心者向けに編集・日本語化したものです。

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