ChatGPT Prompts 分析用- は、人工知能テクノロジーを使用して情報を分析し、データを処理する機能を提供するように設計されたコマンドのサンプルです。 ChatGPT Prompts を使用すると、大規模なデータ ソースで自然言語処理 テクノロジを使用して、分析レポートの作成、ドキュメントの比較、測定を短時間で完全に無料で行うことができます。以下は、この分野の具体的な AI Prompts を詳しくまとめたものです。ぜひフォローしてください。
データセットの概要と解釈 – ChatGPT Prompts 分析用
プロンプト 1:
- 「顕著な傾向やパターンを含む、[特定のトピック] に関するデータセット内の重要なポイントの概要。」
プロンプトの例:
- 「過去 10 年間の日本のエネルギー消費に関するデータセットの主要なポイントの概要。顕著な傾向やパターンも含まれます。さまざまな業界における電力消費の顕著な変化と環境保護政策の影響について言及します。」
プロンプト 2:
- 「[データセット名] データセットから重要な情報を解釈し、[特定の目標] のコンテキストでその意味を述べます。」
プロンプトの例:
- 「2023 年の東京の公共交通機関の利用に関するデータセットから重要な情報を解釈し、都市の持続可能な交通システムの改善という文脈におけるその重要性を強調します。季節的および地域的な変動と、これらの変化が将来の交通戦略にどのような影響を与える可能性があるかを明らかにしましょう。」
プロンプト 3:
- 「[データセット名] データセットの分析結果に関する、主要な調査結果と推奨事項を含む簡潔なレポートを作成します。」
プロンプトの例:
- 「2024 年第 3 四半期の大阪小売店売上高データセットの分析結果に関する簡潔なレポートを作成します。これには、成長に関する重要な調査結果、繁忙期、今後数カ月間の収益を最適化するためのマーケティング戦略の推奨事項が含まれます。」
データ処理方法を特定して推奨する
プロンプト 1:
- 「[データセット名] データセットに適切なデータ処理方法を列挙し、それらが選択された理由を述べてください。」
プロンプトの例:
- 「日本のオンラインショッピングプラットフォームでのユーザー行動に関するデータセットに適したデータ処理方法を列挙し、それが選ばれた理由を述べてください。たとえば、欠落している情報のデータクリーニング、買い物時間の標準化、無効なデータの削除などです。」
プロンプト 2:
- 「分析前に [データセット名] データセットをクリーンアップして正規化するために実行する手順を推奨します。」
プロンプトの例:
- 「分析前に、日本の産業プラントの炭素排出に関するデータセットをクリーンにして標準化するためにとるべき手順を推奨する。手順には、範囲外の値の削除、合理的な行動、測定単位の標準化、データ入力エラーのチェックが含まれる可能性がある」時間列で。」
プロンプト 3:
- 「現在のデータ処理方法を分析し、精度と効率を高めるための改善を推奨します。」
プロンプトの例:
- 「東京の家電量販店の販売データを分析する際に現在のデータ処理方法を分析し、精度と効率を高めるための改善を提案します。現在の方法と新しいアルゴリズムを比較し、誤差の最小化と収益予測の精度の向上における改善点を強調します。」
AIによるデータの統計解析
プロンプト 1:
- 「平均、中央値、標準偏差などの指標を含む、[データセット名] データセットの基本的な統計分析を作成します。」
プロンプトの例:
- 「平均、中央値、標準偏差などの指標を含む、2024 年 8 月の京都の小売店への顧客来店データセットの基本的な統計分析を作成します。これらの指標を計算して、顧客分布の概要を示しましょう。」
プロンプト 2:
- 「[データセット名] データセット内の変数間の関係を分析し、回帰分析からの重要な結果を強調表示します。」
プロンプトの例:
- 「日本の家庭におけるエネルギー消費量のデータセット内の変数と電子機器の数の関係を分析し、回帰分析からの重要な結果を強調します。電子機器の使用がエネルギー消費にどのような影響を与えるかを明確にして、結論を導き出しましょう。」
プロンプト 3:
- 「[データセット名] データセットを分析するための高度な統計手法を推奨し、それによってより深い情報が得られる方法を説明します。」
プロンプトの例:
- 「過去 5 年間の東京の住宅価格変化のデータセットを分析するための高度な統計手法を提案し、不動産価格の傾向と金利や税制などの影響要因に関するより深い情報を提供する方法を説明します。」
ChatGPT Prompts 分析用 を介して提案をレポートします。
プロンプト 1:
- 「目的、方法、結果、推奨事項などの重要なセクションを含む、[特定のトピック] に関する詳細なレポート構造を作成します。」
プロンプトの例:
- 「目的、調査方法、調査結果、業界の企業や組織への具体的な推奨事項などの主要セクションを含む、日本のAIテクノロジー市場に関する詳細なレポート構造を作成します。」
プロンプト 2:
- 「包括性と明確性を確保するために、[特定のトピック] に関するレポートに含めるべき重要な要素をリストします。」
プロンプトの例:
- 「包括性と明確性を確保するために、日本の金融業界におけるブロックチェーン技術の影響に関するレポートに含めるべき重要な要素をリストします。」
プロンプト 3:
- 「読者のアクセシビリティと理解を高めるために、[特定のトピック] レポートでデータと情報を提示する方法を提案してください。」
プロンプトの例:
- 「読者のアクセシビリティと理解を高めるために、日本の製造業における AI テクノロジーの影響に関するレポートでのデータと情報の提示形式を提案します。」
ChatGPT プロンプトを使用して市場と競合他社を調査する
プロンプト 1:
- 「主要な傾向、現在の機会、課題を含む[市場名]市場概要レポートを作成します。」
プロンプトの例:
- 「主要なトレンド、現在の機会、課題を含む、日本の AI テクノロジー市場の概要レポートを作成します。
プロンプト 2:
- 「[セクター名] の主要な競合他社を分析し、その長所と短所を強調します。」
プロンプトの例:
- 「日本のソフトウェア開発分野における主な競合他社を分析し、その長所と短所を明らかにします。」
プロンプト 3:
- 「市場調査結果と競合分析に基づいて、効果的なマーケティング戦略を提案します。」
プロンプトの例:
- 「日本のAI分野における市場調査結果と競合分析に基づいた効果的なマーケティング戦略を提案します。」
AI プロンプトはデータを効果的に抽出するのに役立ちます
プロンプト 1:
- 「[特定のデータ ソース] からデータを抽出するための効果的なツールとテクニックをリストし、その使用方法を明確に述べます。」
プロンプトの例:
- 「日本の主要企業の財務報告書からデータを抽出するための効果的なツールとテクニックをリストし、その使用方法を説明します。」
プロンプト 2:
- 「精度と効率を確保するために、[特定のデータ ソース] からのデータ抽出プロセスを最適化する方法に関する段階的なガイドを作成します。」
プロンプトの例:
- 「正確性と効率性を確保するために、日本の食品分野の上場企業の財務諸表からデータを抽出するプロセスを最適化する方法に関する段階的なガイドを作成する。」
プロンプト 3:
- 「現在のデータ抽出方法を分析し、パフォーマンスを向上させ、エラーを減らすための改善を推奨します。」
プロンプトの例:
- 「現在のデータ抽出方法を分析し、日本の財務報告書処理の効率を向上させ、エラーを減らすための改善を提案します。」
