AI 数据分析提示词模板库（30+ 可直接复制）

提示词是 AI 数据分析的”语言”。同样的工具，提示词写得好不好，结果天差地别。这里沉淀了六大环节 30+ 条模板，全部可直接复制，替换方括号里的内容即用。

使用心法：背景 + 任务 + 约束。背景说清数据是什么，任务说清要什么，约束说清格式和底线。

一、问数（把业务问题变数据问题）

模板 1：翻译业务诉求

老板问"最近生意怎么样"。我有 [销售额/订单/用户] 数据。
帮我把它翻译成 3-5 个可量化、可分析的具体问题。

模板 2：明确分析目标

我关心的业务问题是：[描述]。
帮我确认：这个问题适合用什么分析方法（对比/漏斗/留存/归因）？
需要哪些数据字段？输出一份分析提纲。

模板 3：自然语言转 SQL

数据库有表 [表名]，字段：[/字段列表/]。
请写 SQL 查询：[需求描述，如"近30天各品类销售额"]。
要求：语法兼容 [MySQL/PostgreSQL]，加注释，考虑 NULL 处理。

模板 4：SQL 审校

检查这段 SQL：[粘贴 SQL]。
1. 逻辑是否有误（JOIN 是否会放大行数？WHERE 过滤时机？）
2. 是否可用索引
3. 给出修正版

模板 5：指标口径确认

统计 [指标名] 时，请先问清楚口径：统计范围、时间区间、
重复处理方式。确认后再生成 SQL。

模板 6：全面体检

读取 [文件]，完成数据体检：
1. 形状、列类型、缺失值（数量+比例）
2. 重复记录分布
3. 数值字段异常值（3σ 或业务上下限）
4. 输出体检报告和清洗建议

模板 7：按规则清洗

按以下规则清洗 [表/文件]：
1. 删除完全重复行（按 [字段] 判定）
2. [字段A] 空值填 [中位数/均值/'未知']
3. [字段B] 转成 [格式]
4. 清洗前后行数对比，输出日志

模板 8：漏斗分析

基于 [行为日志数据]，做漏斗分析：
1. 环节：[环节1]→[环节2]→[环节3]
2. 各级人数与转化率
3. 找出流失最大的环节，用业务语言解释

模板 9：对比分析

对比 [分组维度] 的表现差异：
1. 各组 [核心指标] 的均值/中位数/分位数
2. 组间差异是否显著（适当方法）
3. 结论 + 业务建议

模板 10：异动归因

[指标] 在 [时间] 出现 [上升/下降] [幅度]。
请做异动归因：
1. 按 [维度1/维度2] 拆解，定位主要贡献者
2. 分析可能原因（结构变化/同比基数/异常事件）
3. 输出归因结论与验证建议

模板 11：留存分析

基于用户行为数据，计算：
1. 新增用户 [D1/D3/D7/D30] 留存率
2. 按 [渠道/版本] 分组对比
3. 输出留存曲线并解读

模板 12：用户分层（RFM）

基于 [用户消费数据]，做 RFM 分层：
1. 计算 R/F/M 三个指标
2. 分档并组合分层（如 8-27 类）
3. 统计各层人数、占比、贡献营收
4. 给出运营策略建议

模板 13：图表选型

我的数据：[描述结构]，我想说明：[关系/对比/分布/趋势]。
推荐 2-3 种合适的图表类型，说明各自优劣。

模板 14：生成图表

基于 [数据]，绘制 [图表类型]：
1. X 轴：[字段]，Y 轴：[字段]
2. 按 [分组] 着色
3. 中文字体、标题、坐标轴标签清晰
4. 用 [Matplotlib/Seaborn] 实现，输出 PNG

模板 15：仪表盘

把以下图表组合成 [业务] 仪表盘：
1. 顶部 KPI 卡：[指标列表]
2. 中部趋势与对比：[图表列表]
3. 底部结构占比：[图表列表]
4. 统一配色，输出 HTML/PNG

模板 16：结构化报告

基于以上分析，生成一份给 [读者角色] 的分析报告：
1. 结构：概述 → 核心发现 → 数据支撑 → 结论建议
2. 结论用业务语言，控制在 [N] 条
3. 每条结论附数据依据
4. 输出 Markdown

模板 17：结论校验（防幻觉）

请复核以上结论：
1. 每个数字都能在原始分析中找到出处吗？
2. 有没有把"相关"说成"因果"？
3. 样本是否支持这个结论？
4. 列出所有存疑点

模板 18：行动建议

基于分析结论，给 [决策者] 输出：
1. 3 条可执行建议（每条含预期效果与风险）
2. 需要什么资源/数据支撑
3. 优先级排序理由

拿不准时，套这个万能模板：

【背景】我在做 [任务]，数据是 [来源/结构]，业务上关心 [目标]。
【任务】请 [具体动作：分析/清洗/生成代码/写报告]。
【约束】输出 [格式]，面向 [读者]，[重点要求]，不确定就说不知道。

33 条模板覆盖”问数→取数→清洗→分析→可视化→报告”全链路

收藏这篇，干活时直接查。