データ分析のアプローチを相談するプロンプト
上級
このプロンプトでできること
ビジネス課題に対するデータ分析のアプローチを相談できます。どんなデータを、どう分析すべきかの方針を提案します。
プロンプト
以下のビジネス課題に対するデータ分析アプローチを提案してください。
【ビジネス課題】
{解決したい課題や答えを出したい問い}
【背景】
{なぜこの分析が必要か}
【仮説】
{現時点で持っている仮説があれば}
【利用可能なデータ】
{手元にあるデータ、取得可能なデータ}
【分析の制約】
{時間、ツール、スキルの制約}
【成果物のイメージ】
{レポート/ダッシュボード/提案書など}
以下の形式で提案してください：
1. 課題の整理
- 分析で答えるべき問い
- 仮説の妥当性評価
2. 分析アプローチ
- 推奨する分析手法
- 必要なデータと準備
3. 分析ステップ
- 具体的な手順
- 各ステップの目的
4. 想定される発見
- 出てきそうなインサイト
- ビジネスへの示唆
5. 注意点とリスク
- データの限界
- 解釈の注意点
6. 次のステップ
- 追加で必要な分析
- アクションへの展開
カスタマイズ例
- 「Excelだけでできる範囲で」と追記
- 「統計的な手法も含めて」と追記
- 「1週間で完了できる範囲で」と追記
出力例
データ分析アプローチ提案
課題：顧客離脱率の改善
1. 課題の整理
答えるべき問い
- どんな顧客が離脱しやすいか？
- 離脱の予兆となる行動は何か？
- どの施策が離脱防止に効果的か？
仮説の評価 「利用頻度が低い顧客が離脱しやすい」 → 妥当性：高。まずここから検証
2. 分析アプローチ
手法
- 記述統計：離脱顧客の特徴把握
- 比較分析：継続顧客vs離脱顧客
- 相関分析：離脱と各指標の関係
必要なデータ
- 顧客マスタ（属性）
- 利用履歴（頻度、最終利用日）
- 問い合わせ履歴
- 契約情報（プラン、契約期間）
3. 分析ステップ
Step 1：データ準備（2日）
- 顧客単位でデータを統合
- 離脱フラグの定義と付与
Step 2：探索的分析（3日）
- 離脱顧客の属性分布
- 利用パターンの可視化
Step 3：深掘り分析（3日）
- 離脱に寄与する要因の特定
- セグメント別の離脱率比較
4. 想定される発見
- 「登録後2ヶ月以内の利用頻度」が離脱予測の鍵
- 問い合わせ後のフォロー有無で離脱率が2倍差
5. 注意点
- 相関≠因果（離脱と相関があっても原因とは限らない）
- 生存バイアス（残っている顧客のデータに偏り）