プロンプト
以下のデータセットを基に、主要な傾向と異常値を簡潔に説明してください。データ形式を指定し、結果を箇条書きで整理してください。必要に応じて、簡単な可視化アイデア（例: グラフの種類）を提案してください。
データセット: [例: CSV形式、売上データ（月別、製品A/B、2024年1月-12月）]
データ形式: [例: CSV]
分析目的: [例: 売上傾向の特定、異常値の検出]
解説
なぜこのプロンプトが良いのか
このプロンプトは、研究者やデータ分析者が大量のデータを効率的に処理するのに役立ちます。AI（例: ChatGPT）に明確な指示を与えることで、データの傾向や異常値を迅速に整理し、分析時間を短縮できます。データ形式や目的をカスタマイズ可能で、CSV、JSON、表形式など幅広いデータに対応します。
どういう意味があるのか
- 時間節約: 手動でのデータ分析（例: Excelでの集計）が数時間かかる場合、AIが数分で初稿を生成。研究者は分析結果の解釈に集中可能。
- 精度向上: 異常値の検出や傾向の特定をAIが支援し、見落としを防ぐ。例: 売上データの急落を即座に特定。
- 初心者向け: データサイエンスの専門知識がなくても、コピペで使えるシンプルな設計。学生や初級研究者に最適。
使い方の例
- ChatGPTにこのプロンプトをコピー。
- データセットを「売上データ: 1月:1000、2月:1200、3月:800（製品A）」に変更。
- 出力例:
- 傾向: 1月-2月で売上増加、3月で減少。
- 異常値: 3月の売上800は前月比33%減で異常。
- 可視化: 折れ線グラフで月別売上を比較。
- 必要に応じて、AIの出力を論文やレポートに反映。
効果
- 研究効率化: データ分析の初期段階をAIに任せ、研究者は仮説検証や論文執筆に集中。
- 学習支援: 学生がデータ分析の基礎を学び、異常値や傾向の概念を理解。
- 実務適用: ビジネスの現場（例: 売上分析）でも活用可能で、研究と実務の橋渡しに。