演示与公开表达 6 分钟准备
为数据图表撰写不夸大的讲解词
解释图表显示什么、不显示什么,以及可合理支持什么决定
包含背景、比较、限制和循证结论的简洁图表讲解词
打开配方任务场景
用于趋势、异常值、分组、调查、预测、图表和管理摘要的 AI 数据分析提示语,并明确口径与检查方法
当指标、分母、缺失值或时间范围不清楚时,精美分析仍可能出错。这些提示语从数据契约出发,并要求先对账再解释。
解释图表显示什么、不显示什么,以及可合理支持什么决定
把已核实指标转成决策、变化、风险和请求,同时避免夸大证据
把评分和评论汇总为保护隐私的主题,并保留分母、差异、反例和限制
归纳可比较工单证据,同时保留分母、不确定性、重复和严重度
把数据集和决策转成现有字段真正能够回答的问题
使用适合数据分布的方法标记异常,并在删除前调查
按明确的重复、完整性、范围、序列和政策测试审计费用记录,不指控不当行为
提取发票抬头、行项目、税、付款条款和异常,并保留来源位置与算术检查
测量并展示关联,同时保留时间顺序、异常值、混杂、聚类和替代解释
核对明细、日期、费率、抵扣、税、前期余额和付款,同时保留未解决差异
把预测请求转成可测试分析计划,包含基线、时间切分、泄漏控制、不确定性和决策边界
把决策问题映射到行、列、值、筛选器和验证总量