高质量数据分析提示词需五步构建：一、明确分析目标与业务场景；二、结构化指定数据维度与指标；三、限定输出格式与呈现规范；四、嵌入数据质量校验指令；五、注入领域知识约束。
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如果您希望千问模型高效完成数据分析任务，但提示词设计不够精准，则可能导致输出结果偏离预期。以下是构建高质量数据分析提示词的具体方法：
一、明确分析目标与业务场景
清晰界定分析意图是提示词有效的前提，避免模糊表述如“分析一下数据”，需锚定具体业务动因，例如用户流失归因、销售转化瓶颈识别或库存周转异常定位。
1、在提示词开头直接陈述核心问题，例如：“请分析2024年Q2华东区客户复购率下降的原因”。
2、补充关键业务约束条件，例如：“仅使用提供的订单表、用户表、行为日志表三张表，不引入外部假设”。
3、注明输出用途，例如：“结论将用于向运营团队同步优化建议，需突出可执行动作”。
二、结构化指定数据维度与指标
维度与指标必须显式声明，不可依赖模型自行推断；维度决定切片角度，指标决定度量方式，二者需成对绑定且语义无歧义。
1、列出所有需纳入分析的维度字段，例如：“维度包括：日期（按天）、省份、用户等级（新客/老客/高价值）、商品一级类目”。
2、明确定义每个指标的计算逻辑，例如：“复购率 = 过去30天内二次及以上下单的独立用户数 / 当日首次下单的独立用户数 × 100%”。
3、标注指标类型，例如：“GMV为绝对值指标，环比变化率为相对值指标，需同步输出”。
三、限定输出格式与呈现规范
强制格式约束能显著提升结果可用性，避免自由文本导致的信息提取成本，尤其适用于需嵌入报表或自动化流程的场景。
1、要求以表格形式输出核心结果，例如：“请用Markdown表格呈现各省份复购率TOP5及对应环比变动值”。
2、规定数值精度，例如：“所有百分比保留1位小数，金额单位统一为万元并四舍五入”。
3、设置异常值标识规则，例如：“当某维度下样本量＜50时，在对应单元格中标注样本不足”。
四、嵌入数据质量校验指令
主动要求模型验证输入数据基础特征，可提前暴露字段缺失、类型错乱或时间范围冲突等问题，避免基于错误前提推导结论。
1、指令模型先行输出数据概览，例如：“先返回字段清单、非空率、日期范围、用户ID去重数”。
2、设定校验阈值并触发告警，例如：“若‘支付金额’字段存在负值，须在结果首行标注发现异常负向交易，共X笔”。
3、要求标注推导依据，例如：“每项指标变动归因结论后，须注明支撑该判断的原始字段及聚合路径”。
五、注入领域知识约束
引入行业惯例或企业特有规则，防止模型按通用逻辑输出违背实际业务的结论，例如电商中“下单未支付不计入转化漏斗”或金融中“逾期90天以上才计入不良贷款”。
1、在提示词中插入规则说明，例如：“本业务中，用户注册后7日内首单视为新客首购，跨周订单不累计”。
2、禁用特定通用假设，例如：“不采用RFM模型默认权重，全部维度权重按：最近购买距今时间（30%）、购买频次（40%）、总金额（30%）计算”。
3、指定对比基线，例如：“同比参照2023年Q2，环比参照2024年Q1，竞品数据以京东官方财报披露值为准”。
