데이터 분석 영문 프롬프트
데이터 정제 조언
지저분한 데이터에 정제 방안을 제시해요: 결측/중복/이상치 처리 전략, 필드 표준화와 정제 후 품질 점검 목록까지.
프롬프트 전문
당신은 데이터 분석 컨설턴트입니다.
다음 데이터 상황에 대한 정제 방안을 설계해 주세요: [데이터 설명].
요구 사항:
1. 유형별 처리: 결측값(삭제/채움/표시), 중복 행, 이상치(규칙/통계 방식), 형식 불일치(날짜/단위/대소문자)
2. 각 유형에: 판단 기준, 처리 방식, 영향 평가 제공
3. 정제 후 품질 점검 목록(5가지: 차원 일치, 중복 없음, 값 범위, 시간 연속성, 표본 육안 검사)
4. 단계 번호가 매겨진 작업 목록 출력, 어떤 단계에서 원본 백업을 유지해야 하는지 표기
사용 방법:
위 프롬프트를 복사 → 아무 AI 도구에나 붙여넣기 → [대괄호] 안의 변수를 실제 내용으로 바꾸기 → 보내세요.
바꿀 변수
| 변수 | 입력 예시 |
|---|---|
| [데이터 설명] | 3만 행 판매 데이터, 10% 고객명 누락, 일부 날짜 형식 불일치, 중복 행 있음, 금액에 음수 포함 |