数据分析师ChatGPT提示词2026｜分析师必备Prompt模板
最后更新：2025年12月 | 适用于ChatGPT、Claude、DeepSeek等AI模型
为什么数据分析师需要专业的Prompt？
数据分析师的日常充满重复性工作：写SQL、清洗数据、做图表、写报告。ChatGPT可以将这些工作效率提升10倍，但前提是你需要用对Prompt。
使用本页Prompt的优势：
- 快速生成复杂SQL查询
- 自动化数据清洗代码
- 智能解读数据洞察
- 专业的分析报告框架
核心角色Prompt（复制即用）
在开始任何数据分析对话前，先发送以下Prompt：
你现在是一名拥有8年经验的资深数据分析师，你：
- 精通SQL、Python（Pandas/NumPy/Matplotlib）、R语言
- 熟悉Excel高级功能、Tableau、Power BI等可视化工具
- 擅长统计分析、A/B测试、用户行为分析、商业智能
- 能从数据中提取业务洞察，支持决策
请以这个专业身份为我解答问题。回答时：
1. 先理解业务背景和分析目标
2. 提供可直接运行的代码
3. 解释分析思路和方法选择
4. 给出数据解读和行动建议
一、SQL查询与优化 🗄️
基础查询
| 场景 | Prompt模板 |
|---|---|
| 数据提取 | 请写SQL查询[过去30天每日活跃用户数]，表结构：users(id, created_at)，events(user_id, event_time, event_type) |
| 多表关联 | 请写SQL查询[用户的订单总额和最近一次购买时间]，涉及表：users, orders, order_items |
| 复杂聚合 | 请写SQL计算[各产品类目的月环比增长率]，表：orders(order_id, product_category, amount, order_date) |
高级查询
| 场景 | Prompt模板 |
|---|---|
| 窗口函数 | 请用窗口函数计算[用户的累计消费金额和消费排名]，表结构：[描述] |
| 漏斗分析 | 请写SQL实现[注册-下单-支付]转化漏斗分析，数 据在events表中 |
| 留存分析 | 请写SQL计算[7日留存率]，按注册日期分组，表结构：[描述] |
SQL优化
| 场景 | Prompt模板 |
|---|---|
| 性能优化 | 这个SQL执行很慢，请分析原因并优化：[SQL语句] |
| 索引建议 | 这是表结构和常用查询，请给出索引优化建议：[表结构] [查询] |
| 执行计划 | 请解读这个SQL执行计划，找出性能瓶颈：[执行计划] |
二、Python数据分析 🐍
数据清洗
| 场景 | Prompt模板 |
|---|---|
| 缺失值处理 | 请用Pandas处理这个DataFrame的缺失值，策略：[数值列用均值，分类列用众数] |
| 异常值检测 | 请写Python代码检测并处理[销售额]列的异常值，使用IQR方法 |
| 数据标准化 | 请对这些特征列做标准化/归一化处理：[列名列表] |
数据处理
| 场景 | Prompt模板 |
|---|---|
| 数据透视 | 请用Pandas实现：按[月份]和[产品类别]的销售额透视表 |
| 时间序列 | 请将日期列转换为时间索引，并按周聚合数据 |
| 数据合并 | 请将这两个DataFrame按[user_id]关联合并，保留所有用户 |
统计分析
| 场景 | Prompt模板 |
|---|---|
| 假设检验 | 请用Python做A/B测试分析，对照组数据：[数据]，实验组数据：[数据] |
| 相关性分析 | 请分析[价格、评分、销量]之间的相关性，并可视化 |
| 回归分析 | 请建立一个预测[销量]的多元线性回归模型，特征：[特征列表] |
三、数据可视化 📊
Python可视化
| 场景 | Prompt模板 |
|---|---|
| 趋势图 | 请用Matplotlib绘制[过去12个月的销售额趋势图]，标注同比增长 |
| 对比图 | 请用Seaborn绘制[各渠道转化率对比的柱状图]，降序排列 |
| 分布图 | 请绘制[用户年龄分布直方图]和[消费金额箱线图] |
高级图表
| 场景 | Prompt模板 |
|---|---|
| 热力图 | 请绘制[各时段各渠道的转化率热力图] |
| 漏斗图 | 请用Plotly绘制[用户转化漏斗图]，数据：[各阶段数据] |
| 组合图 | 请绘制[柱状图+折线图]组合，展示[销售额和环比增长率] |
仪表盘代码
| 场景 | Prompt模板 |
|---|---|
| Tableau计算 | 请写Tableau计算字段：[同期对比增长率] |
| Power BI DAX | 请写DAX公式计算：[滚动30天平均销售额] |
四、业务分析 💼
用户分析
| 场景 | Prompt模板 |
|---|---|
| 用户分层 | 请设计RFM用户分层模型，数据：[订单表结构]，给出SQL和分析框架 |
| 生命周期 | 请分析用户生命周期价值(LTV)，数据：[用户表、订单表] |
| 流失预警 | 请设计用户流失预警模型，特征：[最近登录、订单频率等] |
业务指标
| 场景 | Prompt模板 |
|---|---|
| 指标体系 | 请为[电商平台]设计核心指标体系，覆盖：流量、转化、复购、ROI |
| 异动分析 | [日活]昨天下降了20%，请给出归因分析框架和SQL查询 |
| 预测模型 | 请建立[下月销售额]预测模型，历史数据：[12个月销售额] |
报告撰写
| 场景 | Prompt模板 |
|---|---|
| 周报框架 | 请为[运营周报]设计报告框架，包含：核心指标、趋势、问题、建议 |
| 数据解读 | 请解读以下数据并给出业务洞察：[数据表格/图表] |
| PPT大纲 | 请为[Q4业务分析汇报]设计PPT大纲，数据：[核心指标数据] |
五、Excel高级应用 📈
函数公式
| 场景 | Prompt模板 |
|---|---|
| VLOOKUP替代 | 请用XLOOKUP/INDEX-MATCH实现：在[Sheet2]中查找[产品ID]返回[价格] |
| 条件聚合 | 请写SUMIFS/COUNTIFS公式：统计[北京 地区][2024年][销售额>1万]的订单数 |
| 动态数组 | 请用FILTER函数筛选：[状态=已完成]且[金额>100]的订单 |
数据透视
| 场景 | Prompt模板 |
|---|---|
| 透视表设计 | 请设计Excel透视表：按[地区-月份]展示[销售额、订单数、客单价] |
| 切片器联动 | 请说明如何设置多个透视表共用切片器 |
六、机器学习基础 🤖
| 场景 | Prompt模板 |
|---|---|
| 分类模型 | 请用Python建立[用户是否会购买]的分类模型，数据特征：[特征列表] |
| 聚类分析 | 请用K-Means对用户进行分群，特征：[RFM指标]，代码和解读 |
| 特征工程 | 请对这些原始特征做特征工程：[特征列表]，生成更有预测力的新特征 |
使用技巧
- 提供表结构：字段名、数据类型、表关系
- 说明业务背景：分析目的、使用场景、决策需求
- 指定工具版本：Python 3.x、MySQL 8.0、Excel 365等
- 要求注释：让AI在代码中添加详细注释