# Методичка 07 · 12 промпт-шаблонов для excel-analyst

> Готовые формулировки запросов, которые работают в первый раз. Используй вместе со скиллом excel-analyst.

## 1. Профайл данных

```
Сделай профайл этой таблицы: колонки, типы, размер, missing %, distinct values для категориальных, период по датам.
```

## 2. Найти аномалии

```
Найди аномалии в этой таблице: z-score > 3 или IQR×1.5, дубликаты по [ключевые колонки], пустые значения в [обязательные поля], несоответствие типов.
```

## 3. Сводная

```
Сделай сводную: группируй по [колонка], агрегируй [колонка] суммой / средним / количеством. Покажи топ-10 и итог.
```

## 4. Когортный анализ

```
Построй когорты по дате [колонка с датой регистрации/первой покупки] помесячно, метрика = retention по [метрика] на 1, 3, 6, 12 месяцев.
```

## 5. Корреляция

```
Рассчитай корреляции между числовыми колонками. Покажи матрицу. Выдели пары с |r| > 0.5 — отсортируй по силе.
```

## 6. Сегментация клиентов

```
Сегментируй [таблица] клиентов по [метрика — например, выручка за 12 мес и частота покупок]. Используй квартили или K-means на 4 сегмента. Опиши каждый сегмент: средняя выручка, средний чек, типичный портрет.
```

## 7. Top-N с долей

```
Покажи топ-10 [колонка] по [метрика] с долей от общей суммы. Сколько процентов даёт топ-10? Топ-3?
```

## 8. Тренды по времени

```
Построй ряд по [колонка с датой] с разбивкой по [месяц/неделя/день]. Покажи график. Найди сезонность, выпады, точки разрыва.
```

## 9. Сравнение периодов

```
Сравни [период 1, например апрель 2026] и [период 2, например март 2026] по [метрики]. Покажи изменение в % и абсолютных. Выдели, что изменилось сильнее всего.
```

## 10. Excel-формула под условие

```
Дай мне Excel-формулу, которая [конкретное действие]. EN-синтаксис + RU-комментарий с русским названием функции.
```

Пример: «Дай формулу, которая для каждой строки в столбце D считает сумму C, если A соответствует ключу из K. EN + RU.»

## 11. Очистка данных

```
Очисти эту таблицу:
- даты привести к ISO 2026-05-10
- цены привести к числу с пометкой валюты в отдельной колонке
- удалить дубликаты по [ключи]
- заполнить пустые [колонка] значением [как]
- нормализовать заглавные / строчные в [колонка]
Верни очищенный CSV.
```

## 12. Выводы для отчёта

```
По этой таблице — 5 главных инсайтов с цифрами для отчёта руководству. Не «всё хорошо», а конкретно что и где. Каждый инсайт — одно предложение + цифра + действие, которое предлагаешь.
```

---

## Бонус: типовые ошибки и как их обходить

- **«Цифры в столбце — текст»**: если запрос работает странно, проверь типы. Часто нужна нормализация перед анализом.
- **«Кодировка ломается»**: для RU-данных всегда указывай `encoding='utf-8'` или `'cp1251'`. Если не уверен — сначала профайл.
- **«CSV с разделителем `;`»**: для RU-Excel-выгрузок часто. Скилл умеет детектить, но если не получается — указывай явно.
- **«Даты в RU-формате `10.05.2026`»**: норма для Excel в RU. Скилл нормализует. Не путай с US-форматом.
- **«1 200 000 ₽» как число**: pandas не распознаёт. Сначала очистка: убрать пробелы, ₽, привести к float.

## Когда лучше работать через chart

Если в задаче есть слова «покажи», «график», «динамика», «сравни визуально» — скилл сам предложит chart_display_v0. Если не предложил — попроси: «и нарисуй график».

## Когда выгружать обратно в Excel

Если по итогу нужен файл .xlsx — после анализа скажи «сохрани результат как Excel». Скилл использует openpyxl и положит файл в /mnt/user-data/outputs (или укажет путь).
