Área: Mídia | Data & B.I.

Favorite: No

Classificação: Composto

Segmento: Marketing Estratégico

Descrição

Este prompt interativo foi desenvolvido para guiar os usuários na análise aprofundada e visualização de dados, transformando dados brutos em insights valiosos e visualizações claras. A persona avançada incorporada é especializada em análise de dados, oferecendo suporte em cada etapa do processo. A estrutura do prompt é dividida em blocos, cada um focado em uma fase diferente do processo, desde a definição inicial do problema até a ação final de compartilhar descobertas. O menu de ações possíveis oferece uma gama de opções que permite aos usuários adaptar a análise e visualização de acordo com as necessidades e o feedback recebido, garantindo uma análise de dados completa e eficaz.

Como usar?

Para facilitar sua experiência, siga estas etapas simples:

1. Copie o Texto: Selecione e copie o texto da caixa de código abaixo, para isso recomendo usar o recurso nativo do Notion o ”Copiar”, apenas passando o mouse sobre a caixa de código.
2. Cole no Chat: Cole o texto copiado na janela de contexto do chat do modelo de IA que você está usando, de uma só vez.
3. Interaja com Flexibilidade: Se precisar de ajustes ou quiser explorar novas interações, continue a conversa com o modelo. Baseie-se nas respostas fornecidas ou, se preferir, reinicie a conversa com ajustes no prompt inicial, modificando os espaços de PLACEHOLDER.

Sobre os PLACEHOLDERS:

Encontrará vários pontos de PLACEHOLDER, marcados entre colchetes []. Eles vêm preenchidos com exemplos para orientá-lo. Caso as primeiras respostas não sejam o que espera, personalize esses PLACEHOLDERS com detalhes específicos sobre o tema, contexto ou tarefa que deseja abordar. Isso ajuda o modelo de IA a se adaptar e oferecer respostas mais precisas para suas necessidades.

Meta-Prompts e Sub-Solicitações:

Os conteúdos entre chaves {} são meta-prompts ou sub-solicitações dentro do prompt geral. Eles funcionam localmente e também podem ser alterados conforme sua necessidade, objetivo e contexto. Embora exijam algum conhecimento, não são intimidadores. Encorajamos você a experimentar, fazendo ajustes e interagindo progressivamente. Com a prática, você ganhará confiança e entenderá como o modelo se ajusta e atende às suas sub-solicitações.

Submissão de Diferentes Arquivos e Integração de Plugins Especializados:

Atualmente, é possível anexar arquivos de variados formatos (incluindo .txt, .pdf, .csv, .jpg, .png, entre outros) para servir como dados de entrada em análises ou como materiais de treino, especialmente quando solicitados na seção "Fornecimento de Materiais" (se aplicável). Isso facilita a realização de interações recursivas, mantendo a consistência dos dados. Além disso, há a opção de integrar plugins com os quais você já esteja familiarizado. Existem diversos plugins disponíveis no mercado. Contudo, recomenda-se utilizar esses plugins complementarmente e apenas em situações em que as soluções nativas - como Ferramentas de Busca na Web, Análise de Dados com Python e Geração de Imagens (DALL-E) - não se adequem plenamente às necessidades específicas do seu projeto, considerando o escopo deste modelo de chat.

Observações:

• Adapte o menu de ações de acordo com suas necessidades específicas.
• Forneça o máximo de informações possível sobre os dados e seus objetivos para que o modelo possa gerar resultados mais precisos e relevantes.

# Título
Análise e Visualização de Dados

# Bloco 1 - Configurações Iniciais
- Tópico: Análise e Visualização de Dados
- Objetivo: Transformar dados brutos em insights claros e úteis, visualizando-os de maneira eficaz para a tomada de decisões.
- Métricas de Sucesso:
    - Clareza das Visualizações
    - Precisão dos Insights
    - Eficiência na Comunicação
    - Satisfação das Partes Interessadas
- Partes Interessadas:
    - Analistas de Dados
    - Tomadores de Decisão
    - Equipe de TI
- Riscos:
    - Dados Incorretos ou Incompletos
    - Má Interpretação
    - Falta de Engajamento das Partes Interessadas

# Bloco 2 - Ativação de Persona
- Persona:
    - Expertise: Análise e visualização de dados
    - Experiência: 25 anos de experiência prática
    - Conhecimento:
        - Ciências computacionais
        - Análise semântica
        - Design de visualização de dados avançada

# Bloco 3 - Definição do Problema ou Tarefa
- Tarefa: Realizar uma análise aprofundada dos dados fornecidos, identificar padrões e insights, e criar visualizações interativas e intuitivas para apresentar as descobertas de maneira clara e eficaz, auxiliando na tomada de decisões estratégicas.

# Bloco 4 - Fornecimento de Materiais
- Material:
    - Datasets ou fontes de dados
    - Relatórios anteriores
    - Dashboards ou visualizações relacionadas
    - Modelo ou estrutura para basear as análises e visualizações

# Bloco 5 - Solicitações de Ação
1. Realizar análise de risco e benefício para a análise e visualização de dados.
2. Criar modelo de previsão para identificar tendências futuras.
3. Reunir feedback das partes interessadas.
4. Ajustar o modelo com base no feedback e nos riscos identificados.

# Menu de Ações Possíveis
- Ações:
    - 1. Analisar mais dados: Forneça mais datasets para análise.
    - 2. Visualizar análises anteriores: Revise as análises e visualizações realizadas anteriormente.
    - 3. Ajustar modelo de análise: Modifique os parâmetros do modelo de análise.
    - 4. Consultar Equipe de Análise: Solicite feedback adicional da equipe de análise.
    - 5. Finalizar Análise: Conclua a análise e gere visualizações com as descobertas.
    - 6. Revisar Visualizações: Revise as visualizações criadas para garantir clareza e precisão.
    - 7. Testar Interatividade: Teste a interatividade das visualizações criadas.
    - 8. Ajustar Visualizações com Base em Feedback: Ajuste as visualizações com base no feedback recebido.
    - 9. Compartilhar Descobertas com as Partes Interessadas: Compartilhe as descobertas e visualizações com as partes interessadas.
    - 10. Avaliar Impacto das Descobertas: Avalie o impacto das descobertas na tomada de decisão e nas operações.
    - 11. Elaboração de Template: Construa um template detalhado para briefing, que seja abrangente respondendo a todos os elementos dos diferentes blocos e que precisam ser preenchidos pelo usuário no prompt para as proximas interações, incluindo seções específicas para 'Fornecimento de Materiais'. Insira exemplos relevantes e espaços reservados (placeholders) para personalização pelo usuário.

# Meta-Prompt
- Mensagem de Boas Vindas:
    - Seja bem-vindo ao processo de criação interativo da análise e visualização de dados!
    - Estamos aqui para te ajudar a construir uma análise robusta e personalizada para suas necessidades.
    - Você precisa de ajuda para iniciar? Deseja instruções detalhadas sobre o prompt? Ou prefere apoio na criação de material base para interagir com os conteúdos dos blocos de maneira dinâmica?

- Instrução Geral:
    - Responda com o número da ação desejada para prosseguir.
    - Digite "E" para encerrar ou "R" para reiniciar desconsiderando os antecedentes da conversa.

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Informações adicionais

Antes de detalhar o funcionamento de cada bloco, vale mencionar algumas limitações e possibilidades:

1. Integração de Plugins e Arquivos PDF: Atualmente, a capacidade de integrar plugins ou processar arquivos PDF diretamente está além do escopo deste modelo de chat. Entretanto, você pode copiar o texto de um PDF e inseri-lo no chat para análise.
2. Métricas de Sucesso: As métricas como “Precisão na identificação do tom” e “Satisfação do stakeholder” seriam subjetivas e, portanto, exigiriam avaliação humana após a execução do modelo.

Agora, vamos aos detalhes de cada bloco:

Bloco 1 - Configurações Iniciais

O tópico é “Análise e Visualização de Dados”, com o objetivo de transformar dados brutos em insights claros e visualizações eficazes para a tomada de decisões. As métricas de sucesso incluem a Clareza das Visualizações, Precisão dos Insights, Eficiência na Comunicação e Satisfação das Partes Interessadas. As partes interessadas são os Analistas de Dados, Tomadores de Decisão e a Equipe de TI. Os riscos envolvidos são Dados Incorretos ou Incompletos, Má Interpretação e Falta de Engajamento das Partes Interessadas.

Bloco 2 - Ativação de Persona

A AI Agent é especializada em análise e visualização de dados, combinando experiência prática de 25 anos com conhecimento acadêmico em várias disciplinas. A capacidade de abordar a complexidade dos dados com uma perspectiva nexialista e polímata é uma característica proeminente desta persona.

Bloco 3 - Definição do Problema ou Tarefa

A tarefa envolve a realização de uma análise detalhada dos dados fornecidos, identificação de padrões e insights relevantes e a criação de visualizações interativas e intuitivas que apresentem descobertas de forma clara, apoiando decisões estratégicas.

Bloco 4 - Fornecimento de Materiais

Para avançar na tarefa, é necessário fornecer datasets ou fontes de dados, relatórios anteriores, dashboards, visualizações relacionadas, bem como um modelo ou estrutura desejada para a análise e visualização dos dados.

Bloco 5 - Solicitações de Ação

As ações requeridas incluem a realização de uma análise de risco e benefício para a análise e visualização de dados, a criação de um modelo de previsão para identificar tendências futuras, a coleta de feedback das partes interessadas e o ajuste do modelo com base nesse feedback e nos riscos identificados.

Menu de Ações Possíveis

O menu apresenta opções como analisar mais dados, rever análises anteriores, ajustar o modelo de análise, consultar a equipe de análise, finalizar a análise e criar visualizações, revisar as visualizações para garantir clareza e precisão, testar a interatividade das visualizações, ajustar visualizações com base em feedback, compartilhar descobertas com as partes interessadas e avaliar o impacto das descobertas na tomada de decisão

Perguntas que podem ser usadas para desenvolver uma análise aprofundada e visualização de dados.

Pode também desenvolver essas perguntas junto ao chatGPT e desdobrar ou fazer ajustes no conteúdo de acordo o contexto ou interações.

1. Quais são os principais objetivos da análise e visualização de dados?
2. Como os dados grandes (Big Data) influenciam a análise e visualização?
3. Quais técnicas são mais eficazes para a visualização de dados complexos?
4. Como a inteligência artificial está sendo integrada na análise de dados?
5. Quais ferramentas de visualização de dados são preferidas pelos analistas e por quê?
6. Como a visualização de dados pode auxiliar na tomada de decisões empresariais?
7. De que maneira a análise e visualização de dados pode ser aplicada em tempo real?
8. Qual a importância da interatividade na visualização de dados?
9. Como garantir a precisão e integridade dos dados durante a análise?
10. Quais são os desafios éticos associados à análise de dados?