针对您提供的主题,本提示词可生成专业、可执行的数据科学研究问题,覆盖统计分析、机器学习和数据建模等领域。帮助您快速明确研究方向、设计分析方案,并提供清晰、技术化的表述,适合科研或项目实践使用。

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变量说明

  • 主题
    用户希望分析或研究的数据科学主题或领域
    示例:“人工智能在医疗诊断中的应用”
  • 分析深度
    分析的深度级别
    示例:“基础”
  • 技术风格
    生成内容的技术写作风格
    示例:“技术写作”
  • 分析方向
    数据分析的重点方向
    示例:“统计分析”

使用场景案例

  • 单车需求建模
    面向交通运营团队,生成从数据采集与清洗、特征工程、时空建模到调度优化验证的研究题目与步骤,便于在周内完成试点与复盘。
  • 电商定价因果
    为业务与数据团队提供结构化研究问题与分析流程,覆盖特征构造、干预变量定义、检验方法与评价指标,支持跨时区快速上线验证。
  • 再入院公平性
    面向医疗研究,生成可评审的研究问题与评价标准(AUROC、校准、群体差异指标),规范实验与监控设计,确保可解释与合规落地。