データ分析 - 異常検出、パターン認識、分類
データセット内の問題箇所を自動検出し、品質を評価、パターンを認識、全体像を把握するための分析プロンプト集です。
データの異常検出
データセット内の矛盾、エラー、不正な値を自動検出し、問題箇所を特定します。
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2025-12-06 23:16
以下のデータセットの異常値やエラーを検出してください。・検出対象:
・出力形式:
・対応方法:
修正案を提案する・データ:
データ品質評価
データの完全性、一貫性、正確性を評価し、品質レポートを生成します。
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以下のデータの品質を総合的に評価してください。・評価項目:
完全性 一貫性 正確性 適時性
・レポート形式:
・改善提案:
改善案を含める・データ:
データの要約・洞察
大量データから重要な情報を抽出し、全体像を把握するための要約を生成します。
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以下のデータセットについて、重要な洞察を要約してください。・要約方針:
・要約の詳さ:
・含める要素:
統計情報を含める 洞察コメントを含める 推奨事項を含める・データ:
パターン認識
データに含まれる繰り返しパターン、規則性、特徴的な傾向を発見します。
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以下のデータから隠れたパターンや規則性を認識してください。・パターン種別:
・分析深度:
・説明:
・データ:
データの内容調査
データの意味、背景を深掘りして内容を調査します。
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以下のデータについて詳しく調査・分析してください。・調査焦点:
・分析視点:
・出力スタイル:
・データ:
データの比較分析
複数のデータセットを比較して、差異や共通点を明確にします。
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以下の複数データセットを比較分析してください。・比較焦点:
・分析観点:
構造的な違い 内容的な違い 規模の違い
・結果形式:
・結論:
総括的な結論を含める・データセット1:
・データセット2:
データの分類
データを特性や内容に基づいてカテゴリーに自動分類します。
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以下のデータを適切にカテゴリー分類してください。・分類基準:
・分類粒度:
・表示形式:
・補足説明:
分類状況を説明する・データ:
データ分析, 異常検出, パターン認識, データ品質, データ洞察
