ملف بيانات وسؤال

الخطر ليس عجزه عن تحليل بياناتك، بل إجابته بثقة من عمود لم تكن تعرف أنه معطوب.

هذه هي الفجوة التي يسدّها إصدار اليوم. مهارة في مجال البيانات والتحليل مبنية لـشات جي بي تي، وتحتاج نحو عشر دقائق للإعداد أول مرة. بعدها تعمل في أقل من دقيقة.

لمن هذه المهارة

المدراء الذين لديهم بيانات بلا محلل.

كيف تعمل

يقوم ملف المهارة بخمسة أمور، بهذا الترتيب.

1. اطلب توصيف البيانات أولاً. عدد الصفوف والقيم الفارغة والمكررة والمستحيلة قبل أي شيء.

2. اذكر السؤال التجاري. لا العملية الحسابية. دعه يختار الطريقة.

3. اطلب الشيفرة. لتكون العملية قابلة للتدقيق لا مجرد ادعاء.

4. اسأل ما الذي يغيّر الجواب. الحساسية أهم من التقدير النقطي.

5. احصل على رسم واحد لا ستة. الرسم الذي يجيب على سؤالك.

ما ستحصل عليه

تقرير جودة بيانات، التحليل مع شيفرته، رسم واحد، والتحفظات.

الخطأ الذي يجب تجنبه

لا تدعه يتخطى توصيف البيانات. في تسع حالات من عشر، الاكتشاف المفاجئ مشكلة جودة بيانات، ومعرفة ذلك بعد العرض مكلفة.

طريقة التشغيل

الصق نص الطلب في حقل التعليمات عند إنشاء GPT مخصص، أو استخدمه مباشرة في محادثة. وإذا كانت المهمة تتضمن ملفات، فعّل مفسّر الشيفرة حتى تُنفَّذ الحسابات بدل تقديرها.

أين تندرج هذه المهارة

مهارة واحدة توفر ساعة أسبوعياً. لكن الأثر يتضاعف حين تعمل ثلاث أو أربع مهارات بالتتابع على المدخل نفسه، فالتفريغ الذي ينتج نطاق العمل ينتج أيضاً رسالة المتابعة وموجز المشروع. عند هذه النقطة تتوقف عن كونها طلباً وتصبح أداة داخلية. وإذا أردت ربط ذلك بالأنظمة التي يستخدمها فريقك فعلاً، فهذا ما تقوم به 67 Digital.

داخل الملف

Analyse the attached CSV.

STEP 1. DATA PROFILE. Before any analysis: row count, column types, null
counts per column, duplicate rows, date range, and any impossible values
(negative quantities, future dates, outliers beyond 3 standard deviations).
Stop and report this first. Do not proceed if a column needed for my question
is more than 10% null; tell me instead.

STEP 2. My question: {business question, not a calculation}

STEP 3. Answer it. Show the Python you used. State the method you chose and
why, and name one method you rejected.

STEP 4. ONE chart that answers the question. No dashboard.

STEP 5. CAVEATS. What in the data quality could make this answer wrong, and
what additional data would raise confidence.