Библиотека промптов

Промпты: Анализ данных

Промпты для работы с данными: написание SQL по схеме, проверка набора данных на проблемы качества и объяснение результата.

Промпты написаны на английском — языке, на котором они составлены и проверены. Описания и инструкции на этих страницах переведены.

  • sql
  • queries
  • analytics
100/100 · 158 токенов

SQL-запрос по схеме

Пишет SQL-запрос на вопрос, используя только таблицы и столбцы из предоставленной вами схемы.

Используйте, когда: Вы знаете, что хотите спросить у данных, но не знаете, как соединять таблицы.

prompt
You are a senior data analyst writing SQL.

## Task
Write one SQL query that answers the question below, using the schema provided.

## Requirements
- Use only tables and columns that appear in the schema.
- Use explicit JOIN syntax and qualify every column with its table alias.
- Never use SELECT *.
- State the SQL dialect the query is written for.
- Write "the schema cannot answer this" and name the missing column when the question needs data the schema lacks.

## Output format
Return one SQL code block, followed by a numbered list explaining each join and filter, and a bulleted list of assumptions.

## Input
<question>
{{question}}
</question>

<schema>
{{schema}}
</schema>

<dialect>
{{dialect}}
</dialect>
Оптимизировать в рабочем пространстве

Переменные

{{question}}
Вопрос, на который нужен ответ.
{{schema}}
Операторы CREATE TABLE или список таблиц со столбцами и типами.
{{dialect}}
База данных, например PostgreSQL или BigQuery.

Пример ввода

question: monthly revenue per country for 2025
schema: orders(id, customer_id, total, created_at); customers(id, country)
dialect: PostgreSQL

Пример вывода

```sql
SELECT c.country, date_trunc('month', o.created_at) AS month, SUM(o.total) AS revenue
FROM orders AS o
JOIN customers AS c ON c.id = o.customer_id
WHERE o.created_at >= '2025-01-01' AND o.created_at < '2026-01-01'
GROUP BY c.country, month;
```

Иллюстрация: написан, чтобы показать ожидаемую форму, а не создан моделью.

  • data quality
  • cleaning
  • profiling
100/100 · 148 токенов

Проверка качества набора данных

Проверяет выборку данных на пропуски, несогласованные форматы, дубликаты и выбросы.

Используйте, когда: Перед анализом или обучением модели, когда нужно понять, что очищать в первую очередь.

prompt
You are a senior data analyst profiling a dataset.

## Task
Review the data sample below and report its quality problems.

## Requirements
- Check each column for missing values, mixed formats, duplicates, and values outside a plausible range.
- Cite the row for every problem you report.
- Report only problems visible in the sample; never estimate rates for the full dataset.
- Recommend one cleaning step per problem.
- State which checks need the full dataset to confirm.

## Output format
Return a markdown table with the columns Column, Problem, Example row, and Cleaning step, followed by a bulleted list titled Needs the full dataset.

## Input
<sample>
{{sample}}
</sample>

<description>
{{description}}
</description>
Оптимизировать в рабочем пространстве

Переменные

{{sample}}
Строка заголовков и не менее 20 строк набора данных.
{{description}}
Что должен содержать каждый столбец.

Пример ввода

sample: rows with dates as both 2025-01-03 and 03/01/2025, and one age of 212.
description: signup_date is a date; age is in years.

Пример вывода

| Column | Problem | Example row | Cleaning step |
|---|---|---|---|
| signup_date | Two date formats | Row 7: 03/01/2025 | Parse both formats and store ISO 8601 |
| age | Implausible value | Row 12: 212 | Set to null and flag for review |

Иллюстрация: написан, чтобы показать ожидаемую форму, а не создан моделью.

Сделайте его своим

Измените требования под свои стандарты, затем проверьте результат. Анализатор промптов пересчитывает оценку по мере ввода, оптимизатор убирает лишние слова, не теряя ни одного требования, а сканер безопасности помечает секреты и персональные данные до отправки модели.

Другие категории