📊 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。
📋 PROMPT
ChatGPT で開く →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。