Analyses de tableurs
Design an A/B test results workbook
Structure assignment, exposure, outcomes, exclusions, uncertainty, and decision rules without overstating a test
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Prompts IA d’analyse de données pour les tendances, les valeurs aberrantes, les segments, les enquêtes, les prévisions, les graphiques et les synthèses pour la direction, avec des définitions et des vérifications explicites
Une analyse soignée peut malgré tout être erronée si les métriques, les dénominateurs, les valeurs manquantes ou les périodes ne sont pas clairement définis. Ces prompts partent du contrat de données et exigent un rapprochement avant toute interprétation.
Analyses de tableurs
Structure assignment, exposure, outcomes, exclusions, uncertainty, and decision rules without overstating a test
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Connect every dashboard number to a decision, population, formula, source, owner, refresh rule, and limitation
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Compare groups using consistent metrics, denominators, coverage, and minimum sample rules
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Match the comparison task and data shape to a chart without distorting scale or uncertainty
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Match the summary statistic to the decision, metric scale, distribution, weighting, and tail risk
Ouvrir la recetteComparer les options
Normalize price, quantity, quality, fees, conditions, timing, rewards, returns, and unused volume before comparing savings
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Compare complete periods with explicit baselines, denominators, and missing-period rules
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Review scale, encoding, labels, missing context, and the claim against source values
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Separate sustained change, seasonality, and one-off noise using explicit time periods
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Combine rating distributions with traceable comment themes and response-bias limits
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Measure missingness by field and group before deciding whether to leave, recover, or exclude it
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