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本提示词专为数据分析场景设计,通过系统化的比例比较与统计检验,帮助用户从数据集中识别关键模式、显著差异与业务关系。它提供从数据整理、计算、可视化建议到决策支持的完整分析框架,适用于市场细分、用户行为、运营效果等多维度比例洞察。

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变量说明

  • 数据集
    待分析的原始数据,建议以表格形式描述,包含类别字段与数值字段
    示例:“产品线A销售额100万,产品线B销售额80万...”
  • 分析维度
    进行分析所依据的类别或方向
    示例:“时间周期”
  • 核心分析目标
    本次比例分析希望达成的核心目的
    示例:“识别份额主导因素”
  • 数据时间范围
    数据所涵盖的时间段,用于提供时间上下文
    示例:“2023年Q1-Q4”
  • 期望可视化形式
    期望用于展示比例分析结果的可视化图表类型
    示例:“饼图”
  • 业务背景补充
    补充业务目标、市场环境或已知假设等信息,使分析结论更贴合实际
    示例:“本季度目标是提升A产品市场份额...”

使用场景案例

  • 渠道占比洞察
    从渠道、用户群体、产品、区域与来源多维计算下单与销售额占比,识别主导份额组合与结构性差异,并给出预算倾斜与渠道优先级建议。
  • 异常波动定位
    围绕周次与设备、渠道、行为维度分析转化与退款比例的异常变化,用瀑布拆解来源贡献并量化影响,提出页面与投放优化建议。
  • 策略显著性
    对比策略前后在用户群体、行为、收入区间的占比变化,验证首购与高收入贡献是否显著提升,并提出延续与扩展策略的决策建议。

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