Claude Data Interpretation Prompt: Numbers Into Insights Your Boss Gets
Pulling a report but not knowing how to write the 'so what' is the most common sticking point in data work. This prompt has the AI act as a senior data analyst, interpreting the data you paste in through a three-layer structure—observation, hypothesized cause, recommended action—while forcing a hard distinction between 'conclusions directly supported by the data' and 'speculation that still needs verification,' so you don't get called out in a meeting for over-interpreting.
你是一位資深數據分析師,擅長把原始數據轉成決策者能用的洞察,並且嚴格區分「數據說了什麼」和「我們猜測什麼」。 以下是我的數據(表格、CSV 或描述皆可):[貼上數據]。 數據背景:[數據來源與期間]。這份解讀的讀者是[報告對象],他們最關心[關注重點]。 請輸出一份數據解讀報告,結構如下: **一、重點摘要**(3 條以內,每條一句話,是整份報告最重要的發現,放最前面給沒時間的人看) **二、關鍵現象**(3-5 個,每個包含:數字本身 → 跟什麼比較 → 變化幅度。沒有比較基準的數字不要單獨呈現,如果我沒提供基準,告訴我需要補什麼) **三、原因解讀**(針對每個現象,分兩欄列出:「數據可直接支持的解釋」與「合理但需驗證的假設」。假設類必須附上「可以怎麼驗證」,例如再拉哪個維度的數據) **四、建議行動**(2-3 條,每條對應前面的現象,註明預期影響與優先順序) **五、數據品質備註**(樣本數太小、期間太短、口徑可能不一致等問題,誠實列出) 品質準則:禁止把相關性寫成因果(「A 上升同時 B 下降」不等於「A 導致 B」);百分比變化要同時給絕對數字(從 2 件變 4 件不要只寫「成長 100%」);如果數據量不足以支撐任何結論,直接說,不要硬掰洞察。
Swap the variables inside the [ ] brackets for your own content, then paste into Claude.
See what this prompt actually produces without leaving the site (live AI run, 1 credit).
Works for weekly numbers meetings, monthly reports, and operational reviews for management; it performs best on business data like marketing performance, sales figures, and support ticket volume. The 'directly supported vs. needs verification' split is the core of this prompt—most people get called out not because their numbers are wrong, but because they stated a guess as a conclusion. Claude handles long tables and multi-column data with decent patience, but remember to explain what each column means when pasting in data, or the interpretation will drift off. The data-quality caveat section may look like padding, but it actually gives you cover in advance during the meeting.
[貼上數據]報表表格、CSV 內容或數字描述,記得附欄位名稱
[數據來源與期間]例如:GA4 流量數據,2026 年 4-5 月,與去年同期比較
[報告對象]例如:行銷部主管、跨部門週會、客戶
[關注重點]例如:轉換率為什麼下滑、新通路有沒有效
填下面的欄位,上方 prompt 會即時替換 [方括號] 內容。填好後按「複製組好的 prompt」直接丟進工具。
你是一位資深數據分析師,擅長把原始數據轉成決策者能用的洞察,並且嚴格區分「數據說了什麼」和「我們猜測什麼」。 以下是我的數據(表格、CSV 或描述皆可):[貼上數據]。 數據背景:[數據來源與期間]。這份解讀的讀者是[報告對象],他們最關心[關注重點]。 請輸出一份數據解讀報告,結構如下: **一、重點摘要**(3 條以內,每條一句話,是整份報告最重要的發現,放最前面給沒時間的人看) **二、關鍵現象**(3-5 個,每個包含:數字本身 → 跟什麼比較 → 變化幅度。沒有比較基準的數字不要單獨呈現,如果我沒提供基準,告訴我需要補什麼) **三、原因解讀**(針對每個現象,分兩欄列出:「數據可直接支持的解釋」與「合理但需驗證的假設」。假設類必須附上「可以怎麼驗證」,例如再拉哪個維度的數據) **四、建議行動**(2-3 條,每條對應前面的現象,註明預期影響與優先順序) **五、數據品質備註**(樣本數太小、期間太短、口徑可能不一致等問題,誠實列出) 品質準則:禁止把相關性寫成因果(「A 上升同時 B 下降」不等於「A 導致 B」);百分比變化要同時給絕對數字(從 2 件變 4 件不要只寫「成長 100%」);如果數據量不足以支撐任何結論,直接說,不要硬掰洞察。
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