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本提示词旨在引导AI对用户提供的数据集进行系统性分析,从数据探索到洞察生成,最终输出关键发现、可视化方案、可操作洞察及具体业务建议。适用于市场分析、运营复盘、产品评估等多种业务场景,帮助用户将数据转化为清晰的决策依据。

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变量说明

  • 分析目标
    明确本次数据分析要解决的核心业务问题或探索方向
    示例:“分析用户流失原因”
  • 数据集
    提供待分析的数据内容
    示例:“用户行为日志表,包含用户ID、访问时间、页面路径、操作事件等字段...”
  • 业务背景
    提供与数据集和分析目标相关的业务上下文信息
    示例:“某电商平台,当前处于用户增长放缓阶段,市场竞争激烈...”
  • 关键分析维度
    指定需要重点分析的数据维度
    示例:“用户分群对比,转化漏斗分析”
  • 重点关注指标
    指定需要特别关注或深入分析的核心指标
    示例:“用户留存率,客单价”
  • 分析深度偏好
    期望的分析详细程度
    示例:“中等深度分析”
  • 建议侧重方向
    希望分析建议重点关注的业务方向
    示例:“产品优化,用户体验”

使用场景案例

  • 渠道投放复盘
    围绕一周多渠道投放数据进行结构化复盘,结合区域差异与时间趋势拆解投放漏斗,识别高效素材与关键词,提出预算重分配与创意优化建议,并给出下周预期改善幅度以支持营销决策。
  • 功能使用洞察
    面向新功能上线初期的冷启动评估,围绕新老用户与区域差异拆解功能对关键转化与留存的边际贡献,结合反馈与路径数据定位阻塞点,并输出引导与交互的A/B测试方案及预估收益,指导下一轮版本迭代。

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