Промпты Анализ данных

Я предоставлю тебе выгрузку данных из [источник, например: 1С, CRM, Google Analytics, кассовое ПО]. Моя цель — понять структуру этих данных и извлечь из них пользу. Контекст бизнеса: [сфера деятельности и общий вопрос, например: хочу понять причины падения продаж].

Данные: [вставьте данные или первые строки с заголовками]

Действуй по порядку:
1. Опиши структуру (столбцы, типы данных, охваченный период, детализация).
2. Оцени качество (пропущенные значения, вероятные дубликаты, логические несоответствия, пустые или константные столбцы — перечисли их точно).
3. Рассчитай базовую статистику по ключевым столбцам.
4. Предложи 5 бизнес-вопросов, на которые эти данные могут дать ответ, и 3 вопроса, на которые они НЕ могут ответить, несмотря на видимость (укажи, каких данных не хватает).

В конце выдели наиболее перспективное направление для глубокого анализа и опиши методику его проведения. На данном этапе не делай окончательных бизнес-выводов.

Мой показатель [показатель, например: конверсия, средний чек, отток] изменился с [значение до] на [значение после] в период с [период 1] по [период 2]. Доступная история: [значения за предыдущие периоды]. События за этот период: [что изменилось: рекламная кампания, цены, сезон, технический сбой, обновление сайта].

Прежде чем интерпретировать результат, помоги мне проверить:
- Является ли изменение значимым на фоне обычных колебаний ряда (рассчитай масштаб нормальных отклонений на основе истории)?
- Может ли это быть объяснено сезонностью (сравни с аналогичным периодом прошлых лет или циклов)?
- Изменился ли периметр измерения (объем выборки, определение показателя, инструмент сбора данных)?

Только после этого составь список объясняющих гипотез, ранжированных по вероятности. Для каждой укажи тест или данные, которые могли бы её подтвердить. Запрещено делать выводы о причинах только на основе временного совпадения. В конце дай честный ответ одной фразой на вопрос: «Насколько это критично?».

Помоги мне спроектировать дашборд для [область, например: отдел продаж, интернет-магазин, служба поддержки]. Цель деятельности: [цель]. Решения, которые должен поддерживать этот дашборд: [регулярные решения, например: куда направить усилия сейлзов, когда нанимать персонал, какие товары продвигать]. Доступные данные: [источники и инструменты].

Для каждого решения предложи индикаторы, которые действительно на него влияют. Разделяй опережающие показатели (на что мы можем повлиять на этой неделе) и запаздывающие (результат). Всего не более 8 индикаторов: если отсеиваешь какие-то, объясни почему.

Для каждого выбранного KPI укажи: однозначное определение (что именно считаем и за какой период), формулу, источник данных, частоту мониторинга и типичную ловушку интерпретации (эффект микса, среднее значение, скрывающее распределение, возможность манипуляции показателем со стороны команды).

Преврати мой анализ в презентацию для [аудитория, например: совет директоров, руководитель, клиент]. Исходный вопрос анализа: [вопрос]. Что было обнаружено: [результаты, цифры, факты]. Ограничения анализа: [неполные данные, короткий период, возможные искажения]. Моя рекомендация: [рекомендация, если есть].

Структурируй отчет в следующем порядке:
1. Ответ на главный вопрос одной фразой (сначала суть, а не методология).
2. 2–3 ключевых факта, подтверждающих вывод, с ОДНОЙ главной цифрой для каждого (не перегружай цифрами).
3. Рекомендация с указанием примерных затрат и ожидаемой выгоды.
4. Честное описание ограничений (ограничение = мера предосторожности, а не оправдание).

Также подготовь: 3 вероятных каверзных вопроса от этой аудитории с ответами и версию сообщения для «разговора в лифте» (30 секунд). Формат: [желаемый формат, например: структура слайдов, email, краткая записка].

Я хочу протестировать [планируемое изменение, например: новая цена, дизайн страницы, скрипт звонка, время рассылки] перед полноценным внедрением. Текущая ситуация: [текущая метрика и её уровень]. Доступный объем: [трафик, звонки, отправки в неделю]. Ожидаемый результат: [целевое улучшение].

Разработай протокол: 
1. Опровержимая гипотеза («если X, то Y вырастет минимум на Z»).
2. Критерий успеха и порог принятия решения, зафиксированные СЕЙЧАС (до получения результатов).
3. Распределение на тестовую и контрольную группы (как сделать выборку чистой).
4. Необходимая длительность теста для отделения эффекта от шума (объясни расчет просто).
5. Внешние факторы, которые нужно нейтрализовать (сезонность, день недели, состав клиентской базы).

Добавь сетку принятия решений: в каком случае внедряем, в каком прекращаем, в каком продлеваем. Укажи выводы, которые ЗАПРЕЩЕНО делать (поиск закономерностей в подгруппах после теста, остановка при первом удачном скачке).

Ты — аналитик данных. Мне нужно очистить файл клиентов, выгруженный из [инструмент, например: 1С:CRM, МойСклад], перед запуском кампании. Доступные столбцы: [список столбцов, например: ФИО, email, телефон, адрес, дата создания].

Пример данных: [вставьте 20–30 репрезентативных строк].

Предложи стратегию дедупликации в несколько этапов:
1. Точные дубликаты (по каким столбцам?).
2. Вероятные дубликаты (варианты написания имен, одинаковый email при разных именах, разные форматы телефонов).

Для каждого этапа укажи ключ сопоставления, необходимые преобразования (нижний регистр, удаление пробелов, нормализация номеров через +7) и риск ложноположительных срабатываний.

Ограничения: никогда не объединяй записи автоматически только по ФИО. Укажи, какую запись сохранять (самую свежую? самую полную?) и почему. Формат: пошаговый план действий, формулы для Google Таблиц или Excel, оценка количества дубликатов на моем примере.

У меня есть выгрузка из [источник, например: кассовое ПО, онлайн-форма], где в столбце дат смешаны разные форматы: [примеры значений, например: 03.04.2026, 2026-04-03, 3 апреля 2026, 04-03-26]. Я работаю в [Excel или Google Таблицы].

Помоги привести всё к единому формату [целевой формат, например: ГГГГ-ММ-ДД] без искажений. Сначала выяви все присутствующие форматы и определи НЕОДНОЗНАЧНЫЕ значения (03/04 — это 3 апреля или 4 марта?): перечисли их вместо того, чтобы решать наугад. Предложи логику устранения неоднозначности (язык системы источника, значения больше 12, сверка с другим столбцом).

Затем дай формулы или пошаговую инструкцию для конвертации, включая контрольный столбец (формула, помечающая строки, где конверсия не удалась или дата вышла за пределы правдоподобного периода [период]). В конце дай список проверок перед заменой исходного столбца.

Ты — строгий аналитик данных. Мой файл [описание, например: выгрузка заказов за год из ERP] содержит пропуски. Мне нужно решить, что с ними делать. Столбцы и примерный % пустот: [например: индекс 12%, канал привлечения 40%, сумма 2%].

Планируемый анализ: [что нужно рассчитать, например: выручка по регионам и каналам].

Для каждого столбца помоги ответить:
1. Несет ли пустота информацию (поле неприменимо, необязательный ввод, сбой сбора) или она случайна?
2. Какой вариант менее рискован для МОЕГО анализа: исключить строки, импутировать (заполнить) значение (какое и почему), создать категорию «Не указано» или отказаться от этого разреза анализа?
3. Какие искажения вносит каждый вариант?

Ограничения: не заполняй средним значением без веских причин, всегда оценивай влияние (сколько строк потеряно, какой вес в общем итоге). Формат: таблица по столбцам с решением, обоснованием и примечанием для итогового отчета.

У меня есть столбец с текстом, введенным вручную, который нужно нормализовать: [тип поля, например: названия городов, юрлица, категории товаров] в [инструмент, например: Google Таблицы, Excel]. Примеры значений: [вставьте 20–40 значений с вариациями: регистр, сокращения, ошибки, лишние пробелы].

Цель: получить чистый столбец с каноническими значениями для корректной агрегации.

Действуй так: 
1. Выдели группы вариантов, обозначающих одну сущность.
2. Предложи каноническое значение для каждой группы.
3. Составь список спорных случаев для ручной проверки.
4. Опиши метод реализации: таблица соответствий (вариант -> канон) плюс формула ВПР/Просмотр, правила предварительной очистки (регистр, лишние знаки препинания) и контрольная формула для поиска значений без пары.

Ограничение: таблица соответствий должна быть на отдельном листе для повторного использования, а не разовой заменой. Формат: таблица соответствий и готовые формулы.

Мне нужно импортировать файл [тип данных, например: контакты с выставки, лиды из формы] в [CRM или целевой инструмент]. Столбцы моего файла: [список]. Поля в CRM: [список полей и их ограничения, например: email обязателен, телефон в международном формате].

Пример данных: [вставьте 10–20 строк].

Подготовь план подготовки: 
1. Маппинг (сопоставление) исходных столбцов с целевыми полями (укажи лишние столбцы с обеих сторон).
2. Проверки перед импортом (некорректные email, неполные телефоны, пустые обязательные поля, дубликаты).
3. Необходимые трансформации (разделение ФИО, формат телефонов, нормализация названий стран).

Ограничения: каждая отклоненная строка должна попадать в отдельный список «Ошибки» с указанием причины, ничего не удалять безвозвратно. Не выдумывать данные для обязательных полей. Формат: таблица маппинга, список проверок с формулами и финальный чек-лист перед запуском (бэкап, тестовый импорт 10 строк, проверка в интерфейсе).

Ты — senior SQL-разработчик. Мой бизнес-вопрос: [вопрос на русском, например: какие клиенты совершили более двух заказов в этом году, но ничего не покупали последние три месяца?]. База данных: [СУБД, например: PostgreSQL, MySQL, ClickHouse]. Доступные таблицы и столбцы: [опиши таблицы и связи или вставь схему].

Перед написанием кода уточни мой вопрос в точных терминах и перечисли спорные моменты с твоими допущениями (что именно считаем, границы дат, включать ли отмененные заказы, часовой пояс). Если в схеме не хватает данных, скажи об этом, а не придумывай столбцы.

Напиши запрос с комментариями к каждой строке. Предложи простой проверочный запрос (итоговая сумма или количество), чтобы я мог убедиться в правдоподобности результата. Формат: допущения, комментируемый код, проверочный запрос, ограничения результата.

Мне достался SQL-запрос, который используется в [контекст, например: ежемесячный отчет, автовыгрузка], и никто точно не знает, как он работает. Вот код: [вставьте запрос].

Известный контекст: [что должен показывать отчет, СУБД].

Объясни его на трех уровнях:
1. Резюме одной фразой (что он считает на языке бизнеса).
2. Пошаговый разбор блоков (каждый join, фильтр, агрегация и подзапрос с их влиянием на результат).
3. Скрытые ловушки: джойны, которые могут дублировать строки, фильтры в WHERE, превращающие LEFT JOIN в INNER, обработка NULL, границы дат, неявные предположения о данных.

В конце укажи случаи, когда результат будет ЛОЖНЫМ без каких-либо уведомлений об ошибке, и дай два коротких проверочных запроса для этих случаев. Формат: структурированное объяснение и список рисков по степени важности.

Ты — эксперт по оптимизации SQL. Мой запрос работает слишком медленно: [текущее время] при [примерный объем таблиц]. СУБД: [PostgreSQL, MySQL, MS SQL Server, ClickHouse]. Запрос: [вставьте код]. Индексы: [список или «неизвестно»]. План выполнения: [вставьте EXPLAIN или «недоступен»].

Сначала проведи диагностику: выяви вероятные причины торможения (функции в фильтрах, мешающие индексам, коррелированные подзапросы, лишние SELECT *, джойны по неиндексированным полям, сортировка больших объемов). 

Предложи оптимизации, ранжированные по соотношению «усилия/результат»: переписывание кода (дай полную новую версию), создание индексов (укажи влияние на скорость записи) и, в крайнем случае, изменение структуры. Обязательное условие: результат должен остаться идентичным. Объясни, почему эквивалентность гарантирована. В конце опиши метод замера прироста производительности.

Я получил результат с помощью этого SQL-запроса и хочу проверить его перед отправкой [получатели, например: руководство, клиент]. Запрос: [код]. Полученный результат: [цифры]. Ожидаемый порядок величин по мнению бизнеса: [что было бы правдоподобно или «неизвестно»].

Составь набор проверок:
1. Запрос на «сырую» волюметрию (сколько строк до фильтров, сколько после каждого этапа).
2. Проверка дубликатов по уникальному ключу.
3. Проверка NULL в столбцах связей и агрегации.
4. Сверка с независимым источником, если он есть [доступный источник для сверки].
5. Тест границ (меняется ли цифра, если сдвинуть период на один день?).

Для каждой проверки укажи: код запроса, как выглядит нормальный результат и что должно насторожить. В конце дай правило принятия решения: когда публикуем, когда исправляем, а когда предупреждаем, что данные предварительные.

Я работаю в [Excel или Google Таблицы] с файлом [тип данных, например: продажи с датой, товаром, магазином, количеством и суммой]. Вопрос, на который нужно ответить: [бизнес-вопрос, например: какие товары обеспечивают рост и в каких магазинах?].

Доступные столбцы: [список столбцов].

Спроектируй сводную таблицу: укажи, какие поля поместить в строки, столбцы, значения и фильтры. Выбери тип агрегации (сумма, среднее, количество) и объясни, почему, например, среднее может быть обманчивым. Предложи группировку (даты по месяцам, суммы по диапазонам).

Укажи на ловушки в моем случае: дублирование строк при неверной детализации, смешивание разных единиц измерения, проценты от неправильной базы, скрытые пустые элементы. Дай пошаговую инструкцию по созданию и опиши два вывода, которые можно будет сделать, и один вывод, который будет казаться логичным, но окажется ложным.

В [Excel или Google Таблицы] мне нужно подтянуть данные из одного листа в другой. Основной лист: [столбцы, например: А — номер заказа, B — дата, C — сумма]. Источник: [столбцы, например: А — номер заказа, D — имя клиента, E — сегмент]. Что нужно подтянуть: [нужный столбец]. Ключ связи: [общий столбец].

Дай точную формулу для вставки, выбрав между ВПР (VLOOKUP), ИНДЕКС/ПОИСКПОЗ (INDEX/MATCH) или ПРОСМОТРX (XLOOKUP) в зависимости от моей версии ПО [укажи версию]. Объясни выбор.

Разбери случаи, которые ломают формулы: отсутствие ключа в источнике (что выводить вместо ошибки), дубликаты в источнике (какая строка подтянется и как это обнаружить), ключи с лишними пробелами или разным форматом (текст/число). Формат: основная формула, формула поиска дубликатов, формула очистки с указанием диапазонов.

Я работаю в [Excel или Google Таблицы]. Мои данные: [опиши столбцы с буквами, например: A — дата, B — менеджер, C — регион, D — сумма, E — статус]. Что я хочу рассчитать: [например: общая сумма продаж по региону «Север», закрытых в 2026 году менеджером Ивановым, исключая статус «Отмена»].

Напиши точные формулы с правильными диапазонами, выбрав СУММЕСЛИМН, СЧЁТЕСЛИМН или их комбинацию. Объясни каждый критерий формулы одной строкой.

Учти нюансы: критерии дат (как написать «в 2026 году» или «между датами» с кавычками и амперсандом), исключение значений, использование подстановочных знаков для частичного совпадения текста и фиксацию ссылок ($) для копирования. Добавь формулу проверки: общая сумма по критериям должна сходиться с общим итогом.

В Google Таблицах (функции REGEXEXTRACT, REGEXMATCH, REGEXREPLACE) мне нужно извлечь [цель, например: почтовый индекс, номер счета, домен почты] из текстового столбца. Примеры значений: [вставьте 10–15 строк, включая сложные случаи].

Ожидаемый результат для примеров: [укажите результат для 3–4 строк].

Напиши полную формулу и объясни регулярное выражение по частям (классы символов, квантификаторы, группы). Проверь его на моих примерах и укажи, в каких случаях оно может не сработать, вместо того чтобы обещать 100% точность.

Добавь: вариант с REGEXMATCH для создания контрольного столбца (ИСТИНА/ЛОЖЬ), обработку случая «нет совпадений» без вывода ошибки и известные ограничения паттерна. Формат: готовые формулы и пояснения.

Моя формула в [Excel или Google Таблицы] работает неверно. Формула: [вставьте код]. Ошибка или симптом: [например: #Н/Д в некоторых строках, #ССЫЛКА!, неверный итог, везде нули]. Контекст: [опиши используемые столбцы и пример строки, где возникла ошибка, с реальными значениями].

Проведи диагностику, а не просто переписывай код: перечисли возможные причины моего симптома от наиболее вероятных к редким (смешение типов данных, невидимые пробелы, сдвиг диапазонов, отсутствие фиксации ссылок, разделители в локали).

Для каждой причины дай быстрый тест для проверки (функции ЕЧИСЛО, ЕТЕКСТ, ДЛСТР для поиска пробелов). После выявления причины дай минимальное исправление и «неубиваемую» версию формулы, которая предотвратит повторение ошибки. Формат: дерево диагностики, тесты, решение.

Мне нужно представить данные [аудитория, например: руководство, полевая команда]. Какую диаграмму выбрать? Сообщение, которое я хочу донести: [одна фраза, например: два продукта обеспечивают основной рост]. Данные: [опиши или вставь данные: измерения, показатели, количество категорий, период].

Рекомендуй тип диаграммы, подходящий именно для этого СООБЩЕНИЯ (сравнение, динамика, структура, взаимосвязь, распределение), и обоснуй выбор. Предложи одну альтернативу и объясни, почему она на втором месте. Явно исключи плохие варианты для этих данных (круговая диаграмма с множеством секторов, двойная ось, перегруженные области) с объяснением причин.

Дай конкретные рекомендации: что по осям X и Y, сортировка, масштаб (нужен ли ноль), что подписать прямо на графике, заголовок в виде вывода, а не описания. В конце опиши вариант «как делать не надо», который исказит смысл.

Вот график, который я планирую опубликовать в [контекст, например: ежемесячный отчет, презентация для клиента]. Описание или данные: [тип графика, оси, масштабы, серии, заголовок или сами данные]. Сообщение, которое он должен нести: [суть].

Проведи критику по трем направлениям:
1. Честность: не искажает ли масштаб изменения (обрезанная ось, логарифмическая шкала без предупреждения), не выбран ли период специально («черри-пикинг»), достаточно ли данных для указанных процентов?
2. Читаемость: что понимает зритель за 5 секунд? Говорит ли заголовок о выводе? Что лишнее (цвета, сетки, знаки после запятой)?
3. Адекватность: подходит ли этот тип графика для данного сообщения?

Раздели замечания на «критические перед публикацией» и «желательные улучшения». Опиши исправленную версию. Ограничение: критикуй визуализацию, а не сами данные; если проблема в данных, укажи это отдельно.

Я хочу построить [тип графика, например: график ежемесячной динамики по каналам, стековая гистограмма] в [инструмент, например: Google Таблицы, Excel, Looker Studio], но мои данные в неподходящем формате. Текущие данные: [вставьте пример с заголовками, например: одна строка на транзакцию].

Сначала опиши целевую структуру, которую ожидает инструмент для этого графика (длинный или широкий формат, столбцы серий, детализация дат), с примером из 5 строк.

Затем опиши самый простой путь трансформации в моем инструменте: агрегация (сводная таблица или формулы), обработка периодов без данных (ставить ноль или оставлять пустоту и как это повлияет на линию), сортировка и округление (только для отображения, не в данных).

Добавь две проверки перед отрисовкой: совпадает ли итог трансформированной таблицы с исходным и соответствует ли количество периодов ожидаемому [период]. Формат: целевая структура, шаги, проверки.

В моей компании показатель [название, например: конверсия, выручка, активные клиенты] считается по-разному в разных отделах. Я хочу создать единый стандарт. Текущие версии: [кто и как считает, например: маркетинг берет из GA4, продажи из CRM]. Доступные источники: [инструменты и таблицы].

Составь полную карточку определения: точная формула (числитель и знаменатель без двусмысленностей: какие события учитываем, какие исключаем, как быть с отменами, возвратами, дублями, тестами), отчетный период и часовой пояс, эталонный источник данных при расхождениях, частота обновления и дата фиксации (может ли цифра за прошлый месяц измениться позже?).

Перечисли вероятные причины расхождений между текущими версиями и этим стандартом с оценкой масштаба отклонений. Ограничение: каждый термин формулы должен быть проверяем запросом, избегай размытых понятий (например, «активный клиент» должен иметь четкий измеримый критерий). Формат: структурированная карточка на одну страницу.

Мой основной показатель — [показатель, например: ежемесячная выручка, количество новых клиентов]. Я хочу разложить его на составляющие, чтобы понять, на что давить. Контекст: [бизнес, например: e-commerce, консалтинг, сеть магазинов]. Текущий уровень: [значение]. Цель: [цель].

Построй дерево арифметической декомпозиции: представь показатель как произведение или сумму под-метрик (например: трафик * конверсия * средний чек), затем разложи каждый под-показатель еще на один уровень, если это полезно. Проверь, чтобы декомпозиция была математически точной.

Для каждого «листа» дерева укажи: кто в компании за это отвечает, какими данными это измеряется [источники] и реалистичный запас роста. Определи два рычага, где усилия дадут максимальный эффект (чувствительность: что будет с главным KPI, если этот рычаг вырастет на 10%?). Ограничение: укажи рычаги, которые могут каннибализировать друг друга. Формат: иерархический список и таблица рычагов.

Я хочу проанализировать удержание (retention) моих [клиентов или подписчиков] по когортам. Данные: [описание, например: выгрузка с ID клиента, датой первого заказа/регистрации, датами последующей активности]. Инструмент: [Excel, Google Таблицы, SQL]. Определение «удержанного» клиента: [например: совершил повторный заказ в течение месяца, имеет активную подписку].

Инструкция по созданию таблицы: группировка по месяцу первой покупки, расчет активности в M+1, M+2, M+3 и т.д. в процентах от исходного размера когорты. Дай конкретный метод реализации в моем инструменте.

Помоги ПРОЧИТАТЬ таблицу: отдели эффект времени (естественное вымывание) от качества когорт (стали ли новые клиенты лучше или хуже старых в том же «возрасте»?), найди месяц стабилизации удержания и укажи, какие когорты слишком «молоды» или малы для выводов. Формат: метод построения и сетка вопросов для анализа.

Я хочу сегментировать базу клиентов методом RFM (Recency, Frequency, Monetary) для таргетированных действий. Данные: [выгрузка, например: строки заказов с ID клиента, датой и суммой из 1С или CRM]. Инструмент: [Excel, Google Таблицы, SQL]. Бизнес: [тип и типичный цикл покупок, например: одежда, покупка раз в 2 месяца].

Разработай подход: расчет трех значений на клиента (формула/запрос), выбор порогов скоринга, адаптированных под МОЙ цикл покупок, а не просто автоматические квинтили (обоснуй каждый порог), присвоение баллов и объединение в 5–8 понятных сегментов (лояльные, спящие, перспективные новички, ушедшие...).

Для каждого сегмента укажи: ожидаемую долю в %, краткую характеристику, приоритетное маркетинговое действие и KPI для оценки эффективности. Ограничения: исключи отмененные заказы и тестовых клиентов, обработай клиентов с одной покупкой, укажи частоту пересмотра порогов. Формат: пошаговый метод и таблица сегментов.

Мне нужно спрогнозировать [показатель, например: продажи, бронирования, объем звонков] на [горизонт, например: следующие 6 месяцев]. История: [вставьте ряд, желательно от 24 месяцев, или опишите данные]. В бизнесе есть сезонность: [опишите, например: пик в декабре, спад в августе].

Построй простую и воспроизводимую модель в [Excel или Google Таблицы]: рассчитай базовый тренд (скользящее среднее за 12 месяцев или регрессия, объясни выбор), коэффициенты сезонности по месяцам на основе истории и итоговый прогноз (тренд * коэффициент). Покажи формулы.

Будь честен в результатах: дай нижнюю и верхнюю границы, построенные на основе ошибок метода в прошлом (бэктест: примени метод к последним 6 известным месяцам и измерь отклонение). Перечисли, что метод НЕ видит (аномалии, изменение цен, нетипичный базовый год) и какой сигнал должен заставить пересмотреть прогноз. Формат: метод, формулы, таблица прогноза с границами, ограничения.

Сейчас [текущий месяц], и я хочу спрогнозировать итоги года по [показатель, например: выручка, расходы, количество заявок]. Факт на текущий момент: [сумма]. Годовой план: [цель]. Ежемесячная история за прошлый и текущий год: [вставьте значения].

Построй три варианта проекции и сравни их:
1. Наивная (факт / прошедшие месяцы * 12).
2. Сезонная (с учетом веса оставшихся месяцев по истории).
3. «Информированная» (с учетом того, что уже известно о будущем: [факторы, например: подписанные контракты, тендеры, летнее закрытие, найм]).

Для каждого варианта укажи: итоговую цифру, скрытое допущение и случай, когда она ошибается сильнее всего. Рекомендуй основной вариант для моего случая и рассчитай отклонение от плана в рублях и процентах. В конце укажи 2–3 действия, которые еще могут изменить результат, и их примерную оценку. Формат: сравнительная таблица и рекомендация.

Ты — менеджер по качеству данных. Проведи аудит [база, например: CRM-база клиентов, каталог товаров, справочник поставщиков] перед [цель, например: миграция, рассылка, внедрение отчетности]. Структура: [список полей]. Пример данных: [вставьте 30–50 строк].

Проведи аудит по осям с цифрами на моем примере: 
- Полнота (% заполнения полей, выдели критичные).
- Валидность (некорректные форматы: email, телефоны, индексы, невозможные даты).
- Уникальность (вероятные дубликаты и критерий их поиска).
- Актуальность (даты обновлений, доля вероятно устаревших записей).
- Внутренняя логика (противоречия, например: индекс не соответствует городу).

Составь план исправлений, ранжированный по влиянию на МОЮ цель: что блокирует работу, что мешает, что терпит. Для каждого блока укажи метод (авто или ручной) и оценку усилий. Формат: таблица аудита и план из трех этапов.

Я хочу создать словарь данных для [набор данных, например: выгрузка заказов из ERP, таблица клиентов, общий Sheet отчета], чтобы команда перестала путать значения столбцов. Столбцы и пример: [список столбцов и 5 строк примера].

Что известно о контексте: [источник данных, частота обновления, кто вносит данные].

Для каждого столбца напиши: техническое название и бизнес-название, определение одной фразой без жаргона, тип и формат, допустимые значения, правило заполнения (обязательно, расчетное, ручной ввод), первоисточник и раздел «Ловушки» (что пользователь может ошибочно подумать: сумма с НДС или без, дата заказа или оплаты, поле перезаписывается или хранится история). Если информация неясна из примера, напиши «уточнить у [кого]».

Формат: таблица для вставки в лист «Словарь» и список вопросов для уточнения у владельцев данных.

Два моих инструмента показывают разные цифры для одной реальности: [источник А, например: GA4] показывает [значение А], а [источник B, например: 1С, Stripe, CRM] показывает [значение B] за [метрика и период]. Разница: [% или сумма]. Мне нужно понять причину и решить, какому источнику верить.

Веди расследование по порядку: 
1. Различия в ОПРЕДЕЛЕНИИ (что именно считает каждый: возвраты, отмены, тесты, часовые пояса, дата заказа vs дата оплаты, фильтры ботов).
2. Различия в ПЕРИМЕТРЕ (отсутствующие каналы или точки продаж в одном из инструментов).
3. Различия в СБОРЕ (потери данных, блокировщики, технические сбои).

Для каждой гипотезы предложи тест для оценки вклада в расхождение. Итоговая цель: таблица перехода от значения А к значению B по пунктам. Дай рекомендацию: какой источник считать эталонным для каких целей и какой уровень расхождения считать допустимым. Формат: план расследования, таблица сверки, рекомендация.

Я собираюсь опубликовать [документ, например: ежемесячный отчет, презентация, письмо с итогами квартала] для [получатели]. Ключевые цифры: [список цифр с названиями]. Источники: [откуда взята каждая цифра].

Проведи меня по чек-листу финального контроля, запрашивая подтверждение по каждому пункту:
- Внутренняя связность (под-итоги сходятся с итогами, проценты соответствуют базе, цифры в разных частях отчета идентичны).
- Внешняя связность (сравнение с прошлым месяцем/годом: есть ли подтвержденное объяснение резких скачков?).
- Заявленный периметр (указаны ли период, валюта и сегмент; не менялись ли определения без уведомления).
- Воспроизводимость (сохранен ли запрос или исходный файл для каждой цифры).
- Округления (логичны ли они, нет ли ложной точности).

Для каждого неподтвержденного пункта укажи риск и является ли это блокирующим фактором для публикации. Формат: нумерованный чек-лист с полями для отметки.

Я хочу автоматически выявлять аномалии в [ряд данных, например: ежедневные продажи, заказы по часам, регистрации] для быстрой реакции. История: [вставьте ряд или опишите: детализация, длительность, типичные значения]. Инструмент: [Google Таблицы, Excel, SQL]. Известные нормальные колебания: [например: всплеск в субботу, спад в воскресенье, сезонность].

Предложи простую и надежную систему: 
1. Референтное значение, учитывающее циклы (сравнение понедельника с прошлыми понедельниками, а не с воскресеньем).
2. Мера отклонения и порог тревоги, обоснованный реальной дисперсией истории (покажи расчет, объясни, почему именно такой порог, а не случайный %). 
3. Правило защиты от ложных тревог (например: алертить только после двух аномальных точек подряд, разные пороги для отклонений вверх и вниз).

Дай реализацию в моем инструменте с формулами. Укажи 3 «безобидные» причины ложных срабатываний (праздник, акция, сбой сбора) и как их обрабатывать. Опиши процедуру из 3 шагов при получении алерта.

Цифра в моем отчете кажется неверной. Мне нужно понять: это ошибка расчета, проблема в данных или удивительная реальность. Цифра: [значение и название, например: выручка за март 240 000 руб. при норме 90 000]. Где она появилась: [отчет, запрос или файл]. Цепочка данных: [откуда приходят и как преобразуются].

Структурируй расследование слоями, от результата к источнику, с тестами для каждого этапа: 
- Финальный расчет (формула, диапазон, фильтры).
- Трансформация (агрегация, джойны, дубли при импорте, смена определений).
- Сбор данных (сбой, массовый догруз данных за прошлые дни, смена ПО).
- Бизнес-реальность (крупный заказ, разовый клиент: какая запись это доказывает?).

Ограничение: запрещено что-либо исправлять до выявления причины. Удивительная, но правдивая цифра не «исправляется». Формат: план расследования и три варианта исхода с действиями (исправить, документировать, оповестить).

Я собрал текстовые ответы клиентов через [канал, например: открытый вопрос в опросе NPS, отзывы на Яндекс.Картах, причины оттока]. Хочу получить структурированный анализ. Тексты: [вставьте отзывы или выборку, укажите общее число]. Вопрос клиентам: [точный текст вопроса].

Действуй так: 
1. Сформируй сетку тем на основе самих ответов (без заготовок) с определением каждой темы.
2. Классифицируй каждый ответ (можно несколько тем на один ответ).
3. Квантифицируй: количество упоминаний по темам, доминирующая тональность, пересечение с [доступная переменная, например: оценка, срок жизни клиента].

Ограничения: цитируй дословно, не перефразируй. Разделяй частые темы и редкие, но критичные. Указывай количество ответов (не используй % для выборок менее 30 ответов без предупреждения). Формат: резюме на страницу (темы по частоте, 2 цитаты на тему, «слабые сигналы») и полная таблица классификации.

Я провел опрос через [инструмент, например: Яндекс Формы, Google Forms]. Нужно обработать результаты. Количество ответов: [число]. Вопросы: [список вопросов с типами: выбор одного, выбор нескольких, шкала, текст]. Выгрузка: [пример ответов]. Цель опроса: [что нужно решить или узнать].

Проведи обработку по порядку:
1. Очистка (дубли, анкеты, заполненные за секунды, логические нестыковки: укажи, что удаляем и почему).
2. Линейные распределения по каждому вопросу (с подходящим форматом вывода для каждого типа).
3. 3–5 наиболее полезных пересечений (кросс-таблиц) для МОЕЙ цели (обоснуй выбор).

Обязательные предостережения: укажи, кто отвечал и чем выборка может отличаться от целевой аудитории (канал распространения, добровольность). Помечай каждое пересечение, где в ячейке меньше 30 человек. Избегай причинно-следственных выводов на основе декларативных данных. Формат: план обработки, результаты распределений и пересечений, ограничения в финальном блоке.

Я внедрил [изменение, например: новый график работы, редизайн страницы, новая цена, скрипт продаж] с [дата] и хочу понять, сработало ли это, без контрольной группы. Метрика: [название]. Значения ДО: [ряд до изменений, максимально длинный]. Значения ПОСЛЕ: [ряд после]. Другие события в этот период: [что еще изменилось: сезон, реклама, новости, погода, конкуренты].

Перед сравнением средних заставь меня проверить: репрезентативно ли окно «до» (длительность, отсутствие аномалий), превышает ли изменение обычные колебания (оцени их по истории), объясняет ли разницу сезонность (сравни с прошлым годом) и какие еще факторы могли дать такой же эффект.

Сделай вывод на трех уровнях: что данные подтверждают, что они лишь предполагают и что невозможно определить. Предложи способ сделать следующую оценку более надежной (постепенное внедрение, чередование). Запрещено делать выводы только на основе временного совпадения.

Напиши аналитическую записку на одну страницу для [читатель, например: гендиректор, инвесткомитет, клиент], у которого есть [время, например: 3 минуты] на чтение. Решение, которое нужно принять: [решение]. Сырые данные: [результаты, цифры, выводы анализа]. Моя рекомендация: [рекомендация].

Обязательная структура:
- Заголовок, содержащий вывод (а не тему).
- Первый абзац: ответ и ключевая цифра.
- Максимум 3 факта с ОДНОЙ подтверждающей цифрой для каждого.
- Варианты действий с их стоимостью и рисками (по одной строке на каждый).
- Четкая рекомендация.
- Строка «Что нам пока неизвестно» (ограничения без размытия сути).

Требования к форме: максимум одна страница, короткие фразы, отсутствие жаргона («корреляция», «датасет» — заменяй на понятные слова), округление цифр до значимых. Если данных не хватает, пиши [данные отсутствуют], а не придумывай. Формат: текст, готовый к отправке.

Помоги превратить результаты анализа в убедительную презентацию для [аудитория и повод, например: квартальный отчет перед руководством, встреча с клиентом]. Время: [длительность]. Результаты: [ключевые факты и цифры]. Чего я хочу добиться от аудитории: [решение, бюджет, смена приоритетов].

Построй нарратив по дуге: ситуация (что аудитория знает), напряжение (цифра или факт, который удивляет или беспокоит), исследование (почему так — максимум 2–3 доказательства), решение (что я предлагаю) и призыв к действию. Разбей на слайды: одна мысль на слайд. Заголовок слайда — утвердительное предложение, несущее смысл (последовательность заголовков должна рассказывать всю историю).

Для каждой ключевой цифры предложи метафору или сравнение, делающее её осязаемой (сравнение с известной величиной, перевод в рубли или количество клиентов в неделю). Ограничения: не выдумывать цифры ради красоты сюжета, выделить отдельный слайд под ограничения анализа. Формат: план слайд за слайдом (заголовок и содержание).

Переведи мой технический результат анализа в понятное объяснение для [публика, например: отдел продаж, франчайзи, конечный клиент], у которых нет статистического бэкграунда. Результат: [техническое описание, например: корреляция 0.7 между X и Y, доверительный интервал, итог A/B теста, скоринговая модель]. Что они должны сделать: [ожидаемое действие].

Подготовь три уровня объяснения:
1. 30-секундная устная версия (простой язык, бытовая аналогия, без терминов).
2. 5-минутная версия с конкретным числовым примером из моих данных.
3. Ответы на 3 вероятных вопроса от этой аудитории.

Обязательные требования: не говори БОЛЬШЕ, чем есть в данных (корреляция не становится причиной, тренд — уверенностью, результат сегмента — общим правилом). Явно укажи места, где ты упростил, и что осталось «за скобками». Формат: три уровня и список осознанных упрощений.

Я хочу задокументировать [отчет, например: ежемесячный дашборд продаж, еженедельный отчет по активности], чтобы другой человек мог его собрать, понять и исправить без моего участия. Как он собирается сейчас: [описание механики: источники, выгрузки, файлы, формулы, ручные правки, рассылка]. Частота: [периодичность]. Получатели: [кто и зачем получает].

Составь документацию из четырех блоков:
1. Инструкция по сборке (пошагово: куда нажать, какой запрос запустить, включая «грязные» ручные правки — именно они забываются).
2. Словарь показателей (определение, формула, источник для каждого KPI).
3. Карта зависимостей (что ломает отчет: смена формата выгрузки, истечение доступа, переименование листа).
4. Протокол инцидентов (как проверить оспоренную цифру, кого уведомить, как отозвать неверный отчет).

Задавай уточняющие вопросы, если в моем описании есть пробелы, не заполняй их предположениями. Формат: структурированный документ для [место хранения, например: корпоративная база знаний].

Мне нужно объединить два файла, которые описывают одни и те же сущности, но без надежного общего ID: [файл 1, например: CRM с названием компании и email] и [файл 2, например: бухгалтерия с юрлицом и номером счета]. Столбцы файла 1: [список]. Столбцы файла 2: [список]. Примеры: [по 10 строк каждого]. Цель объединения: [результат].

Разработай каскадную стратегию сопоставления от точной к вероятностной:
1. Точные ключи после нормализации (email в нижнем регистре, ИНН, очищенный номер телефона).
2. Составные ключи (нормализованное имя + индекс).
3. Приблизительное совпадение имен (опиши метод для [Excel, Google Таблицы] и его ограничения).

Для каждого этапа укажи: сколько строк сопоставлено на моих примерах и ожидаемый уровень ложных срабатываний. Каждая сопоставленная строка должна иметь пометку «метод». Несопоставленные строки должны попадать в список для ручной обработки. Формат: план каскадов, формулы, таблица контроля качества связки.

Я не могу проверить всю совокупность данных и должен работать с выборкой. Генеральная совокупность: [описание и размер, например: 12 000 клиентских дел, 3 000 счетов за год, 800 записей звонков]. Что нужно оценить или проверить: [цель, например: доля ошибок ввода, соответствие регламенту]. Необходимая точность: [например: понять, превышает ли доля 5%, или оценка с погрешностью +/- 3%].

Разработай план: 
1. Необходимый объем выборки для целевой точности (объясни логику просто, без сложных формул).
2. Метод отбора для исключения искажений (простой случайный или стратифицированный: если в данных есть сильно разные подгруппы [опиши их], предложи стратификацию).
3. Конкретная процедура отбора в [Excel или Google Таблицы] (формула для воспроизводимого случайного выбора).

Перечисли риски искажений в МОЕМ случае (недоступные дела, нетипичный период) и способы борьбы с ними. Дай шаблон честной фразы для презентации результата с указанием погрешности.

Мой показатель конверсии меняется в зависимости от способа расчета. Я хочу зафиксировать его раз и навсегда. Контекст: [путь клиента, например: визит на сайт -> покупка, КП -> договор, звонок -> встреча]. Источники данных: [инструменты, например: GA4, CRM, касса]. Текущие варианты расчета и их результаты: [разные версии].

Помоги сформулировать строгое определение: 
- Числитель (какое событие считаем конверсией, как быть с отменами, дублями, повторными покупками одного лица).
- Знаменатель (кто входит в базу: уникальные пользователи или сессии, квалифицированные лиды или все контакты, критерий входа).
- Окно атрибуции (сколько времени даем на конверсию и к какому периоду относить конверсию, если вход был в прошлом месяце).

Для каждого выбора покажи влияние на цифру на моих данных. Объясни причины расхождений текущих расчетов. В конце дай итоговое определение одной фразой и укажи две ошибки интерпретации, о которых нужно предупредить коллег (сравнение разных периметров, усреднение без веса).

Я хочу рассчитать и отслеживать отток (churn) для [бизнес, например: подписки на ПО, сервисные контракты, фитнес-клуб]. Данные: [описание, например: выгрузка абонементов с датой начала, конца, статусом и суммой]. Цикл оплаты: [месяц, год, смешанный].

Сначала предложи решения по определению показателя (с обоснованием для моего случая): 
- Отток в штуках (клиенты) или в деньгах (выручка) — покажи на примере, как они рассказывают разные истории.
- База для расчета (клиенты на начало периода, включать ли новых).
- Обработка пограничных случаев (пауза, дебиторка, даунгрейд, заявка на расторжение в будущем, возвращение клиента).

Дай точную формулу и способ реализации в [Excel, Google Таблицы или SQL]. Предупреди о ловушках: смешивание месячных и годовых циклов в одном показателе, «улучшение» оттока за счет резкого роста продаж и почему когортный анализ здесь необходим. Формат: решения, формула, реализация, ловушки.

Я хочу понять реальную прибыльность каждого [продукта, услуги или категории]. Данные: [выгрузка, например: продажи по позициям с ценой и кол-вом, закупки и расходы из бухгалтерии]. Затраты: [список: закупка, сырье, логистика, комиссия, фикс. расходы].

Построй анализ по этапам:
1. Валовая маржа по продукту (цена минус прямые затраты, укажи НДС).
2. Распределение косвенных затрат: предложи 2 логичных ключа распределения для моего бизнеса (пропорционально выручке, времени, объему), покажи, как меняется рейтинг продуктов при смене ключа, и объясни, почему нет «единственно верного».
3. Итоговый отчет: скрести маржу в % и в рублях с объемом продаж. Выдели продукты с высокой маржой, но низким объемом, и наоборот.

В конце укажи 3 типа решений, которые этот анализ поддерживает (ценообразование, вывод из ассортимента, продвижение) и какие доп. данные нужны перед финальным шагом. Формат: метод, пример таблицы, комментарии.

Я хочу измерить, насколько мой бизнес зависит от узкого круга [клиентов, товаров, каналов]. Данные: [выгрузка выручки по объектам за 12 месяцев]. Инструмент: [Excel или Google Таблицы].

Инструкция по анализу концентрации: сортировка по убыванию, накопленный итог и накопленный % (формулы), определение порогов (сколько элементов дают 50% и 80% выручки, доля топ-1 и топ-5). Как построить и прочитать кривую Парето.

Пойди дальше цифр: помоги оценить РИСК этой концентрации. Что будет, если уйдет топ-1 [клиент или товар] (удар в рублях и %)? Растет ли концентрация по сравнению с [прошлый период]? Не стоит ли обслуживание «длинного хвоста» (мелких заказов) дороже, чем они приносят?

Ограничения: объединяй связанные объекты (один холдинг, один закупщик), не предлагай «резать хвост» без анализа реальных затрат. Формат: метод, формулы, оценка рисков.

Я хочу сравнить эффективность моих [точек продаж, филиалов, команд], но условия у них разные. Объекты: [список и отличия: размер, локация, возраст, штат, трафик]. Данные: [метрики по объектам].

Построй сравнение в три этапа:
1. Относительные метрики (на одного продавца, на кв. метр, на час работы, на жителя зоны — выбери релевантные для моего бизнеса).
2. Динамика (сравнение объекта с самим собой год назад) — отличается ли рейтинг по росту от рейтинга по объему?
3. Необъяснимые отклонения — те, что остались после нормализации и требуют внимания руководителя, а не автоматических санкций.

Ограничения: исключи слишком новые или мелкие точки из общего рейтинга. Не делай единый рейтинг без показа составляющих его коэффициентов. Перечисли факторы, которые данные не видят (ремонт, конкурент за углом). Формат: пример таблицы и сетка для обсуждения с директорами.

Я хочу проанализировать воронку, чтобы понять, где теряю больше всего. Путь: [опиши этапы, например: визит -> корзина -> оплата или лид -> контакт -> встреча -> договор]. Объемы по этапам за [период]: [цифры]. Источник: [GA4, CRM и т.д.].

Рассчитай конверсию между соседними этапами (а не только общую) и найди самое слабое звено в абсолютных потерях (люди) и в процентах (отток). Объясни, какой этап приоритетнее для улучшения при моей цели [цель, например: больше продаж при том же трафике].

Перед выводами проверь технические ловушки: срабатывают ли счетчики на всех этапах, могут ли люди перескакивать шаги или возвращаться назад. Предложи самое полезное пересечение с [сегмент, например: мобильные vs десктоп, источник трафика] и объясни, что будет значить разрыв между сегментами. Формат: таблица конверсий, диагноз, 2 гипотезы для теста на приоритетном этапе.

Я подозреваю связь между [переменная 1, например: погода, количество отзывов, скорость ответа] и [переменная 2, например: продажи, конверсия]. Хочу проверить это. Данные: [вставьте два ряда с детализацией по дням/неделям]. Интуиция: [во что я верю и что сделал бы при подтверждении].

Инструкция для [Excel или Google Таблицы]: 
1. Построй диаграмму рассеяния (скаттерплот) и прокомментируй её (форма, направление, выбросы).
2. Рассчитай коэффициент корреляции, интерпретируй его простым языком и укажи порог значимости для моего объема данных [число точек].

Самое важное: разбери альтернативные объяснения до того, как делать выводы о причинах. Общий фактор (сезонность), обратная связь, случайное совпадение. Для каждого дай простой тест на моих данных. Итоговый вывод в три строки: что доказано, что остается гипотезой и какой эксперимент поставит точку.