数据洞察与可视化文案

当你手头只有 CSV/报表截图/日志片段时，AI 可以做“轻分析 + 讲故事”，帮你快速提炼结论与图表需求，但要明确输入和边界。

1) 输入要素

• 数据描述：字段含义、时间范围、单位。
• 业务问题：你想回答什么（增长、留存、转化、异常）？
• 质量提醒：缺失值/噪声/采样方式；禁止 AI 自造数据。

2) 快速洞察 Prompt

你是数据分析师。输入是一份 CSV 摘要（字段/示例行）。
请输出：
1) 关键指标概览（数值 + 解释）
2) 趋势/异常点 + 可能原因假设
3) 可视化建议（图表类型 + 需要的字段）
4) 下一步分析问题（最多 5 条）
如果数据不足，请说明限制，不要编造。

3) 图表与文案

• 让 AI 给“图表建议 + Storyline”：先讲结论、再讲证据、最后给行动。
• 对管理层：要求“200 字以内的摘要 + 3 条行动建议”。
• 对操作团队：输出“指标计算方法 + 数据口径说明 + 需补充的数据”。

4) 异常与根因

• Prompt：请找到可能的异常（环比/同比/分层对比），列出 3 个假设，并给出验证方法/需要的额外数据。
• 让 AI 标记“低置信度”假设，避免被当成结论。

5) 自动化入口

• Zapier/Make：新 CSV 到达（邮箱/存储）→ AI 生成摘要 → 推送到团队群/周报。
• GPT-4o/Claude：上传文件直接对话，要求“引用表格中的原始数值”并给行号/字段。

6) 风险与验证

• 数据安全：对含客户/个人信息的表格做脱敏；尽量用企业版模型。
• 口径一致：让 AI 复述“指标定义/口径”，确认与团队一致。
• 人工复核：重要数字/结论要用 BI 或表格再次验证。

7) 练习

选一份真实 CSV（脱敏后），让 AI 输出“摘要 + 异常点 + 图表建议 + 行动项”。再让它给出“验证这些结论需要的额外数据”，对比你已有的口径。*** End Patch