拉了報表卻不知道怎麼寫「所以呢」,是數據工作最常見的卡點。這個指令讓 AI 扮演資深數據分析師,照「現象、原因假設、建議行動」三層結構解讀你貼上的數據,並強制區分「數據直接支持的結論」和「需要進一步驗證的推測」,避免你在會議上講出被打臉的過度解讀。
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]。
[ 登入後可看完整內容 ]週會報數、月報、給主管的營運回顧都適用,行銷成效、銷售數字、客服量這類業務數據效果最好。「直接支持 vs 需驗證」的分欄是這個 prompt 的核心——多數人被電的原因不是數字錯,是把猜測講成結論。Claude 處理長表格和多欄數據的耐性不錯,但貼數據時記得附上欄位意義(哪欄是什麼),不然解讀方向會偏。數據品質備註那段看起來囉嗦,實際上是幫你在會議上先打預防針。
這組 prompt 專為 Claude 設計。把 prompt 內 4 個方括號 [變數] 換成你自己的內容,貼進 Claude 執行即可。難度中等,照變數說明填好後即可上手。
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prompt 文字本身你可自由使用與修改。但 AI 生成物(圖/音樂/影片/文字)的商用授權,取決於你在 Claude 使用的方案與其官方服務條款,請以該工具的授權規範為準。
Studio engineer 視角拆解 Suno 致命弱點(油炸 vocals、高頻 artifact)+ 4 步驟 DAW workflow + Suno Studio 修音 prompt
提案產生器 / 會議處理器 / 內容再利用 / 週五回顧 / 收工 reset — 試了 40 個只有這 5 個沒被丟掉、各省 30+ 分鐘 / 次。
適合:部落格、Medium、Notion 公開頁、Substack — 任何支援 iframe / HTML 嵌入的地方。對方點「看完整」會回到本站、是 prompt 庫的免費 backlink。
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