课程用AI做数据分析课时
自练模板包与避坑指南
8 套按时间线排列的提示词模板(数据探索 → 销售分析 → 财务报销 → 用户漏斗 → 满意度问卷 → 图表美化 → 行动建议 → 验收清单),加上 3 条通用红线 + 4 条数据分析专属红线。
8 套自练模板
按使用时间线排列:数据探索 → 销售分析 → 财务报销 → 用户漏斗 → 满意度问卷 → 图表美化 → 行动建议 → 验收清单。每个模板可直接照抄,替换【填空位】即可。
模板 1:数据探索(数据体检)
先别急着分析,把【文件名】摸一遍底:
有几列、每列什么意思、数据从哪天到哪天、一共多少行、
有没有空值、重复记录或异常数字、格式统一吗。
只汇报,先不动手。【填空位:文件名】| 约束:只汇报,不分析
模板 2:销售分析
这份是【业务背景,如:公司 2026 年 Q1 销售明细,字段包括
日期、销售员、产品、数量、金额、省份、客户类型】,我想看
【想回答的问题,如:各地区和各产品的销售表现】。帮我分析:
1. 整体业绩:总销售额、总订单量(按唯一订单号算)、客单价;
有目标就对照算达成率
2. 时间趋势:各月对比,指出峰值和低谷
3. 产品:销售额 Top 10 及占比
4. 地区:各区域对比和排名
口径:【如:金额含税、订单按唯一号】。
输出:HTML 图表报告 + 关键结论【填空位:业务背景 / 问题 / 口径】| 约束:订单量按唯一订单号;目标值不能臆造
模板 3:财务报销分析
分析【报销记录文件】:
1. 各部门费用花销排名
2. 各费用类型占比(差旅/招待/办公/培训)
3. 每月费用走势
4. 挑出金额异常的报销(阈值 >5000 元)
5. 算审批通过率
输出:HTML 柱状图报告;异常的单子列出来:日期/员工/部门/
类型/金额/审批状态/原记录位置
注意:超阈值的只标"待核查",别直接定性违规。【填空位:文件名 / 阈值】| 约束:异常 ≠ 违规,超阈值只标「待核查」
模板 4:运营用户行为漏斗
分析【用户行为数据文件】:
1. 算各环节转化率(首页/商品页/加购/下单/支付)
2. 找出流失最狠的环节
3. 按小时看活跃度
4. 对比新用户和回访用户的转化率
输出:HTML 漏斗图 + 辅助图;结论控制在 300 字内
注意:先确认口径——按人数还是按事件次数算;如果出现
"加购比下单还少"这种不合逻辑的漏斗,先查数据问题,
别当正常转化。【填空位:文件名 / 漏斗环节】| 约束:先核对口径;非标准漏斗先查数据问题
模板 5:用户满意度问卷
分析【问卷文件】:
1. 每题的平均分和分数分布
2. 找出评分最低的 3 个维度(重点改进项)
3. 开放题做情感分析,统计正面/中性/负面比例
4. 负面反馈里出现最多的关键词 Top 3
5. 按年龄/城市/购买次数分组比满意度
注意:样本只有几十份时,别把结论说得像代表全量客户;
情感分类有拿不准的,标出来让我抽查原始回答。【填空位:文件名 / 题目范围】| 约束:样本少不过度外推;情感分类抽查原始回答
模板 6:图表美化
把图表按这个样式重做:颜色用【企业蓝主色,绿/橙做辅助】、
标题和正文字号【指定】、整体【简洁商务】、鼠标悬停能看到数据、
换屏宽不糊、每张图都有标题/坐标轴/图例/单位/数据来源。【填空位:颜色/风格】| 约束:别只说「生成图表」,要求写具体
模板 7:行动建议
基于刚才的分析结果:
1. 提炼 3 个最重要的发现,按「发现 → 建议」写
2. 做一份 A4 单页管理看板,给管理层看的
3. 提 5 条马上能落地的改进措施,按优先级排
每条写清楚:靠哪个数据得出的、谁来负责、什么时候做完、
怎么判断有没有效果。
别写"加强管理""持续优化"这种空话,说不清楚的继续追问我。【填空位:发现数量/看板形态】| 约束:遇到空话继续追问,转成可执行动作
模板 8:验收清单(9 项)
对照下面 9 项,把分析结果逐项过一遍,每项回复"通过/不通过+原因":
1. 数据源与版本是否正确
2. 字段类型与缺失值是否处理
3. 指标定义、分母、过滤条件是否清楚
4. 图表数字是否与原表、正文一致
5. 是否把相关性误写成因果
6. 是否把异常直接判为违规
7. 是否把样本结论过度外推
8. 建议是否有数据依据与执行对象
9. 敏感数据是否脱敏、访问是否受控【填空位:粘贴分析结果】| 约束:9 项逐项过,不通过必须说明
7 条质量红线
通用红线(3 条)
1. AI 会一本正经地编:数字、日期、人名必须亲自核对——它错的时候照样理直气壮。
2. 涉密和敏感信息不能喂:先脱敏再输入,或干脆不输入——喂出去的内容收不回来。
3. 输出不是终稿:落款的是你,负责的也是你——发出去之前,自己过最后一遍。
数据分析专属红线(4 条)
4. 异常 ≠ 违规:超阈值只表示需进一步核查,不能直接下结论。
5. 相关性 ≠ 因果:AI 说「导致」时,追问它证据。
6. 样本结论不过度外推:几十份问卷不能代表全量客户。
7. 指标口径必须说清,目标值不能 AI 臆造:口径是你给的,不是 AI 猜的。
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