Esistono 180 trilioni di zettabyte di dati grezzi distribuiti tra database, fogli di calcolo e strumenti aziendali.
Mettendolo in un'altra prospettiva: equivale a riprodurre Spotify in streaming senza interruzioni per 900 miliardi di anni. 🤯
È vero che i dati rappresentano una miniera d'oro di informazioni. Ma i dati senza analisi sono solo numeri.
Una domanda a cui vale la pena rispondere è: l'IA può aiutare nell'analisi dei dati? È possibile dare un senso a questi dati non strutturati senza diventare un data scientist o costruire un'infrastruttura di BI?
Di seguito ti mostriamo come utilizzare Claude per l'analisi dei dati.
Cosa significa realmente "analisi dei dati" nel lavoro quotidiano
Nel lavoro quotidiano, l'analisi dei dati si riduce alla trasformazione dei dati grezzi in informazioni chiare e utilizzabili che guidano le decisioni aziendali.
Esamina i dati aziendali per scoprire modelli nascosti, tendenze, opportunità e segnali di problemi che potrebbero costare alla tua azienda in termini monetari e competitivi. Comprendere il significato dei dati e ragionarci sopra ti aiuta a prendere decisioni aziendali basate su prove concrete.
Ecco alcuni esempi di come diversi reparti aziendali utilizzano Claude AI per l'analisi dei dati nel lavoro quotidiano:
| Dipartimento | Come Claude fornisce l'assistenza per l'analisi quotidiana dei dati |
| Gestione dei prodotti | Sintetizza il feedback degli utenti e i risultati degli esperimenti, confronta i gruppi e aiuta a spiegare le tendenze dei prodotti e i compromessi. |
| Marketing | Identifica modelli nei report delle campagne, confronta periodi di tempo e trasforma i dati sulle prestazioni in narrazioni chiare. |
| Operazioni | Analizza i cambiamenti prima e dopo, evidenzia le inefficienze e aiuta a ragionare attraverso l'ottimizzazione dei costi e dei processi. |
| Commerciale | Riassume le note CRM, confronta i gruppi di transazioni e spiega le differenze di conversione tra i segmenti. |
| Supporto clienti | Raggruppa ticket simili, evidenzia problemi ricorrenti e mette in evidenza le tendenze del sentiment su larga scala. |
| Finanza | Confronta previsioni e scenari, sottopone a stress test le ipotesi e spiega le variazioni di budget o di costo. |
| Assistenza alla programmazione | Analizza i log, i modelli di errore e le modifiche di rilascio per aiutare a identificare le cause principali e i guasti ricorrenti. |
| Strategia | Sintetizza input interfunzionali e aiuta a ragionare su rischi, opportunità e scelte strategiche. |
📚 Per saperne di più: Recensione di Claude IA: tutto quello che c'è da sapere (funzionalità/funzioni, prezzi e recensioni degli utenti)
Dove si colloca Claude nello stack di analisi dei dati
Claude può creare e effettuare la modifica di fogli di calcolo Excel, documenti, presentazioni PowerPoint e PDF direttamente all'interno di Claude. IA e dell'app desktop.
Tutto quello che devi fare è caricare i dati rilevanti e descrivere ciò di cui hai bisogno. Et voilà, otterrai file pronti all'uso.
📌 Mettiamo questo concetto in prospettiva con alcuni esempi:
- Trasforma i dati in informazioni utili: fornisci a Claude i dati grezzi e lui ti fornirà risultati raffinati con dati puliti, grafici, analisi e informazioni utili che spiegano i dettagli.
- Crea fogli di calcolo: descrivi ciò di cui hai bisogno e Claude lo creerà con formule funzionanti e fogli multipli. Ad esempio, tracker di progetto con dashboard automatizzati.
- Supporto multiformato: carica un PDF e ottieni diapositive PowerPoint, oppure carica fatture e ottieni fogli di calcolo organizzati con calcoli
La capacità di Claude di spiegare le intuizioni in un linguaggio semplice lo rende accessibile a tutti, anche a chi non ha un background tecnico o esperienza con il codice.
Ecco il supporto che Claude offre al tuo processo di analisi dei dati:
- Pulizia e preparazione dei dati: Claude è in grado di identificare i valori anomali ed eseguire un controllo generale dello stato di salute del tuo set di dati, individuando incongruenze nel formato delle date, voci duplicate o errori di calcolo delle metriche.
- Riconoscimento dei modelli: individua le tendenze nei dati ricchi di testo come feedback dei clienti, risposte ai sondaggi o ticket di assistenza.
- Analisi delle tendenze: identifica i cambiamenti nel tempo delle tue metriche
- Ipotesi di stress test: mette in discussione la tua logica e trova falle nelle conclusioni, assicurandosi che la tua analisi non sia solo ben ragionata, ma anche accurata.
- Visualizzazione dei dati: genera visualizzazioni dei dati di grande effetto (ad esempio tabelle e grafici) che rendono i tuoi risultati più facili da comprendere e condividere con le parti interessate.
Tipi di analisi dei dati in cui Claude eccelle
L'analisi dei dati raramente si presenta come una singola colonna ordinata di un foglio di calcolo. Si presenta piuttosto come:
- Ascoltare i clienti durante le chiamate di assistenza
- Porre le domande giuste
- Trasformare i dati in una storia
- Verifica delle ipotesi che non facevano parte della roadmap originale
Claude, in qualità di tuo partner di ragionamento, ti aiuta a dare un senso a queste conversazioni frammentarie. Di seguito ti mostriamo i tipi di analisi dei dati in cui Claude eccelle:👇
Analisi qualitativa
Claude è in grado di analizzare dati qualitativi disordinati e voluminosi per identificarne le sfumature e organizzarli in formati strutturati (tabelle, file CSV, fogli di calcolo, ecc.).
📌 Esempio: Il tuo team di prodotto esporta 800 risposte a sondaggi aperti e ticket di supporto dopo il lancio di una nuova funzionalità/funzione. Il feedback è incoerente, emotivo e ripetitivo.
Alcuni utenti segnalano confusione con la configurazione. Altri fanno menzione di troppi passaggi per iniziare. Ci sono molti altri casi limite nei paragrafi.
Claude aiuta nell 'analisi qualitativa dei dati.
È in grado di raggruppare temi simili, individuare espressioni ricorrenti e organizzare il feedback in una tabella strutturata. Tutto è organizzato in modo ordinato in categorie (attrito di onboarding, mancanza di guida e comportamento inaspettato).
Otterrai un quadro chiaro delle difficoltà incontrate dagli utenti e dei problemi che si verificano più spesso, senza perdere le sfumature con cui i clienti descrivono la loro esperienza.
🧠 Curiosità: Claude IA prende il nome da Claude Shannon, il matematico e ingegnere noto come il padre della teoria dell'informazione.
Il suo lavoro ha gettato le basi per il modo in cui le informazioni vengono misurate, trasmesse e conservate, adatto a un'IA progettata per ragionare su grandi volumi di contesto. Claude è stato rilasciato per la prima volta nel marzo 2023.
📚 Per saperne di più: Metodi di raccolta dati per approfondimenti aziendali
Analisi esplorativa
Per le prime analisi dei dati, non hai una direzione investigativa precisa. In questi casi, usa Claude per esplorare diversi punti di vista. Non c'è bisogno di scrivere query per ogni percorso di esplorazione. Claude può analizzare la struttura dei dati, identificare i valori mancanti e suggerire passaggi di pulizia semplicemente elaborando il tuo file CSV.
📌 Esempio: vuoi capire perché le conversioni sul tuo sito web stanno diminuendo. Dopo aver caricato il tuo file CSV, Claude può eseguire un controllo di integrità e individuare le ragioni/i modelli alla base del calo delle conversioni, ad esempio il tasso di rimbalzo sui dispositivi mobili sta raddoppiando mentre quello sui desktop rimane stabile.
Questa è una bozza preliminare. Sulla base di questa, puoi iterare ulteriormente:
- Mostrami quali pagine hanno i tassi di rimbalzo mobile peggiori
- Confronta i tempi di caricamento tra dispositivi mobili e desktop per quelle pagine.
- Analizza le fonti di traffico: sono organiche o a pagamento?
In termini più semplici, utilizza questo processo iterativo per costruire e testare ipotesi in tempo reale.
👀 Lo sapevate? Secondo una ricerca di McKinsey, l'82% delle competenze informatiche, come l'analisi dei dati e la ricerca, sarà esposto a un livello di automazione da moderato ad alto entro il 2030.
Analisi comparativa
Claude gestisce più set di dati contemporaneamente, consentendoti di effettuare confronti affiancati senza formule complesse.
Quando carichi i file e poni domande comparative, Claude attiva la sua modalità di analisi, scrivendo ed eseguendo codice JavaScript in tempo reale. Potrai vedere l'elaborazione dei dati e spesso apparirà un pulsante "Visualizza analisi" che ti consentirà di ispezionare il codice esatto utilizzato per arrivare alla conclusione.
Puoi utilizzare Claude per trovare le risposte alle tue diverse domande di confronto. Alcuni esempi includono 👇
| Tipo di confronto | Cosa puoi fare | Esempio |
| Periodo di tempo | Confronta le metriche su settimane, mesi, trimestri o anni | Analizza il quarto trimestre del 2024 rispetto al quarto trimestre del 2023 per vedere se le vendite natalizie sono aumentate o se le fonti di traffico sono cambiate. |
| Segmenti di clientela | Suddividi le prestazioni per tipo di cliente, dimensione o qualsiasi altra metrica. | Confronta i tassi di abbandono delle grandi aziende con quelli delle PMI per identificare quale segmento richiede maggiore attenzione in termini di fidelizzazione. |
| Prima/Dopo | Misura l'impatto di cambiamenti quali il lancio di nuove funzionalità/funzioni, gli aggiornamenti dei prezzi o i cambiamenti nei processi. | Carica i dati relativi al periodo precedente e successivo alla modifica dei prezzi per verificare se le conversioni sono diminuite in livelli specifici. |
| Modellazione di scenari | Prova diverse ipotesi o allocazioni di budget affiancate | Modella l'impatto sui ricavi se riduci la spesa di marketing del 15% rispetto al 30% per trovare il punto di rottura. |
👀 Lo sapevi? Spotify elabora oltre 1 trilione di eventi al giorno attraverso il suo motore di raccomandazione basato sull'IA. Utilizzando il filtraggio collaborativo, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'analisi dell'audio grezzo, analizza le abitudini di ascolto, scansiona i blog musicali e analizza i file audio per suggerirti brani che non hai mai ascoltato, rendendo la scoperta incredibilmente personale.
💟 Bonus: Il miglior software di analisi predittiva per aiutarti a prendere decisioni basate sui dati
Verifica di scenari e ipotesi
Claude ti aiuta a formulare ipotesi, esplorare risultati alternativi e ragionare attraverso effetti di secondo ordine.
📌 Esempio: il tuo team di crescita sta valutando se ridurre la spesa per l'acquisizione a pagamento dopo aver notato un appiattimento del ROI.
Essi delineano ipotesi contrastanti: le conversioni potrebbero aver raggiunto un plateau a causa della stanchezza creativa, dell'aumento dei CPC o di un'attivazione a valle più lenta.
Chiedono a Claude di modellare diversi scenari:
- Cosa succede se la spesa pubblicitaria diminuisce del 10%, 20% o 30%?
- In che modo tali cambiamenti si ripercuoteranno sulle registrazioni, sui tassi di attivazione e sui ricavi nei prossimi due trimestri?
Il risultato non è un'unica risposta giusta. Tuttavia, rende espliciti i compromessi, mostrando quali ipotesi sono più importanti e dove si concentrano i rischi.
💡 Suggerimento professionale: chiedi a Claude di indicare esplicitamente le sue ipotesi prima di procedere con il ragionamento, quindi riesegui lo stesso scenario modificando un'ipotesi alla volta. Otterrai le variabili che determinano il risultato e quelle che sono solo rumore, rendendo la tua decisione molto più solida.
Sintesi e riepilogamento
La sintesi è il momento in cui l'analisi si trasforma in comprensione. Claude ti aiuta a stabilire connessioni tra input, intervalli di tempo e prospettive, in modo che le intuizioni non rimangano intrappolate nei documenti.
📌 Esempio: un responsabile delle operazioni sta preparando una revisione trimestrale. Le informazioni sono sparse tra rapporti settimanali, note delle riunioni, escalation di assistenza e riassunti degli esperimenti. Ogni documento ha senso di per sé, ma insieme sono confusi e difficili da interpretare.
Claude aiuta a sintetizzare questi input in un'unica visione coerente. Puoi vedere:
- Cosa è cambiato nel corso del trimestre
- Quali problemi sono rimasti irrisolti
- Quali miglioramenti hanno effettivamente fatto la differenza
- Dove le ipotesi sono cambiate silenziosamente
Grazie a questi dati, potrai individuare modelli, contraddizioni e conclusioni rilevanti ai fini decisionali.
📮 ClickUp Insight: Il 62% dei nostri intervistati si affida a strumenti di IA conversazionale come ChatGPT e Claude. La loro interfaccia chatbot familiare e le loro capacità versatili, come la generazione di contenuti, l'analisi dei dati e altro ancora, potrebbero essere il motivo per cui sono così popolari in diversi ruoli e settori.
Tuttavia, se un utente deve passare a un'altra scheda per porre una domanda all'IA ogni volta, i costi associati all'attivazione/disattivazione del contesto e al passaggio da una scheda all'altra si accumulano nel tempo.
Non con ClickUp Brain, però. Vive proprio nell'area di lavoro, sa a cosa stai lavorando, è in grado di comprendere i prompt di testo normale e ti fornisce risposte altamente pertinenti alle tue attività! Sperimenta un miglioramento della produttività pari al doppio con ClickUp!
Come utilizzare Claude per l'analisi dei dati
Non è necessaria alcuna configurazione tecnica o integrazione per analizzare i dati con Claude.
Inizia fornendo a Claude i tuoi dati o il contesto. Quindi perfeziona i tuoi prompt man mano che la tua comprensione migliora.
Ricorda che si tratta di una conversazione, non di una query una tantum.
1. Prepara i tuoi dati e carica il file
Claude è in grado di analizzare dati non strutturati, ma funziona molto meglio con set di dati strutturati. Quindi, prima di caricare file CSV, dedica un po' di tempo alla pulizia e all'organizzazione dei tuoi dati. Questo ti aiuterà a ottenere risposte precise e affidabili.
| Aspetto | Linee guida |
| Formato file | Utilizza CSV o Excel (. xlsx) per dati numerici e tabelle strutturate, testo semplice (. txt) o documenti Word (. docx) per dati qualitativi ricchi di testo, JSON per strutture di dati nidificate o gerarchiche come risposte API o file di configurazione. |
| Dimensione del file | Claude può analizzare fino a 30 MB di dati o 20 file contemporaneamente, ma per un'analisi dettagliata e accurata è consigliabile mantenere il set di dati entro i 10 MB o le 50.000 righe. |
| Nomi dei campi chiari | Utilizza intestazioni di colonna descrittive come "ID_cliente", "Data_acquisto", "Entrate", invece di etichette vaghe come "X", "Col1" o "Campo A". |
| Formati di data coerenti | Standardizza le date in un unico formato (AAAA-MM-GG o MM/GG/AAAA) nell'intero set di dati per evitare errori di analisi. |
| Un unico set di dati per foglio | Mantieni un unico set di dati pulito per ogni foglio di lavoro, invece di mescolare più tabelle o sezioni di riepilogo/riassunto. |
📚 Per saperne di più: Analisi di progetto: una guida per project manager e team
2. Utilizza Claude per pulire i dati
Se i tuoi dati sono pieni di duplicati e valori mancanti, usa Claude per pulirli e prepararli.
Ma prima di tutto, comprendi la struttura sottostante del tuo set di dati, ovvero cosa rappresenta ogni colonna e come i diversi campi sono correlati tra loro. Ecco come Claude funge da strumento di estrazione dei dati:
- Pulizia e standardizzazione dei dati: Claude è in grado di individuare e correggere in modo efficiente le righe incomplete, standardizzare i formati incoerenti (come date o valute) e rimuovere le voci duplicate che alterano l'analisi.
- Gestione dei dati mancanti: Claude può rimuovere le righe con dati mancanti o riempire le lacune con stime statisticamente ragionevoli basate sui valori circostanti.
- Trasformazioni su intere colonne: Claude può apportare modifiche in blocco a formati e unità su intere colonne, convertendo le date di testo in formati standard, modificando le unità di valuta o normalizzando le voci incoerenti.
- Unione dei dati: Claude è in grado di unire dati provenienti da più origini dati o file, abbinando i record in base a identificatori comuni e creando un set di dati unificato per il riferimento incrociato.
- Rilevamento dei valori anomali: Claude identifica anomalie o valori estremi che potrebbero compromettere la tua analisi, segnalandoli per la revisione o la rimozione.
Prompt: Esamina questo set di dati per individuare valori anomali e problemi relativi alla qualità dei dati
In questo caso, Claude carica il file CSV nel suo strumento Claude Analysis, esegue il codice JavaScript per scansionare i dati e genera un report basato sui risultati trovati.
- Identifica quindi problemi specifici relativi al set di dati: Incoerenze nella formattazione della data (MM/GG/AAAA mescolata con GG-MM-AAAA)
- Problemi relativi al nome del driver (alcune voci sono scritte in maiuscolo, altre in minuscolo)
- Errori di calcolo delle metriche in cui i totali non corrispondono agli elementi di riga
Se la valutazione di Claude sembra accurata, chiedigli di "pulire questi dati e fornire un riepilogo/riassunto statistico delle operazioni di pulizia eseguite". Otterrai un file pulito pronto per l'analisi, insieme a un dettaglio delle modifiche apportate.
💡 Suggerimento professionale: utilizza i moduli ClickUp per acquisire dati strutturati fin dall'inizio: i campi predefiniti e le regole di convalida garantiscono set di dati puliti. Puoi anche automatizzare i moduli con l'IA per estrarre informazioni da e-mail, documenti o messaggi e compilare automaticamente i campi dei moduli.
3. Poni domande in modo iterativo
Puoi iniziare a porre domande non appena carichi il file. Usa un linguaggio semplice e colloquiale per ottenere una panoramica generale o esegui il drill-down per acquisire informazioni dettagliate.
Claude gestisce bene una varietà di tipi di domande:
- Descrittivo: quanti ticket di supporto abbiamo chiuso nell'ultimo trimestre?
- Comparativo: quale linea di prodotti ha il margine di profitto più elevato?
- Esplorativo: esistono modelli di utilizzo che consentono di prevedere quali clienti passeranno a piani annuali?
- Diagnostica: perché i costi di acquisizione dei clienti sono aumentati del 40% nel secondo trimestre?
- Previsione (con cautela): in base all'attuale tasso di consumo del capitale, quando raggiungeremo il limite della nostra liquidità disponibile?
- Ibrido: esegui analisi statistiche di base sull'abbandono dei clienti e forniscimi medie, tassi per segmento, fattori principali e una tabella di riepilogo dei rischi.
L'idea è quella di non sovraccaricare Claude con più richieste complesse in una sola volta. Partite da ogni domanda e identificate modelli e relazioni attraverso la conversazione e l'esplorazione.
Ad esempio:
Analizza questo set di dati finanziari e identifica le tre principali categorie di spesa che determinano il superamento del budget.
Ora suddividi queste categorie di spesa per reparto e segnala quali teams hanno superato maggiormente il budget.
Una volta terminata questa iterazione passo dopo passo, l'analisi di Claude può essere letta e utilizzata come se fosse il rapporto di un analista di dati umano. È possibile seguire il suo processo di ragionamento e i dati che ha preso in considerazione per la sua decisione.
📌 Esempio di flusso di lavoro di analisi in azione:
Carica i feedback dei clienti provenienti da più canali → chiedi a Claude di classificarli per tema e sentiment → esporta una tabella di riepilogo che mostra quali problemi ricorrono più frequentemente nei ticket di supporto, nelle recensioni e nelle risposte ai sondaggi.
💡 Suggerimento professionale: crea una libreria di prompt condivisa per le attività di analisi comuni in ClickUp Docs, in modo che il tuo team non debba ricominciare da zero ogni volta. Puoi includere prompt per la pulizia dei dati di vendita, la categorizzazione dei feedback, l'identificazione dei modelli di abbandono e altro ancora. In questo modo, puoi standardizzare i flussi di lavoro ed eliminare le congetture per le attività di analisi ripetitive.
4. Creare visualizzazioni
Dopo aver analizzato i tuoi dati, Claude può visualizzarli direttamente nella chat utilizzando Claude e gli artefatti React JS. Può generare grafici, dashboard di dati, simulazioni 3D e diagrammi tecnici dai tuoi file di dati.
I tipi di grafici supportati includono grafici a barre, a linee, a dispersione, a torta, TreeMap e a imbuto.
Per guidare il processo di visualizzazione, siate specifici su ciò che volete vedere:
- Tieni traccia di come è cambiato il volume dei ticket di supporto mese dopo mese con un grafico lineare.
- Osserva la relazione tra spesa pubblicitaria e lead utilizzando un grafico a dispersione.
- Scambia gli assi in modo che il tempo scorra verticalmente anziché orizzontalmente.
- Evidenzia i tre prodotti con le migliori prestazioni con un colore diverso.
- Aggiungi annotazioni che mostrano quando hai lanciato una nuova funzionalità.
Anche in questo caso, dovrai continuare a ripetere il processo per perfezionare il focus, il tipo di grafico, lo stile di rendering, le etichette e gli intervalli di dati dell'output visualizzato. Claude si adatta in base al tuo feedback senza dover ricominciare da zero ogni volta.
5. Esportazione dei risultati
La tua analisi Claude ha bisogno di uno spazio in cui risiedere al di là della chat. Un luogo in cui i membri del tuo team possano accedervi facilmente, esaminare i risultati e convertire tali intuizioni in strategie e attività tracciabili.
Claude ti consente di esportare i risultati delle analisi in formati compatibili con il tuo flusso di lavoro esistente:
- Grafici e visualizzazioni come immagini PNG o SVG da incorporare nelle presentazioni
- Set di dati puliti in formato CSV ed Excel da inserire negli strumenti di BI
- Riassunti completi delle analisi e report in formato PDF per gli stakeholder che necessitano di documentazione accurata.
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Strategie di prompting efficaci per l'analisi dei dati
Strutturare i tuoi prompt con parametri chiari aiuta Claude a fornire analisi precise e accurate in linea con i tuoi obiettivi.
Ecco alcuni modelli di prompt che puoi seguire per diversi casi d'uso:
Riepilogazione di set di dati grandi o disordinati
Quando vuoi che Claude ricavi dei riassunti da set di dati non strutturati e disordinati, o anche da quelli grandi e puliti, non limitarti a chiedergli di fornire le informazioni più importanti dal file.
Ecco il modello di prompt da seguire:
- Specifica cosa rappresentano i dati, ad esempio, si tratta di sei mesi di spesa di marketing per annunci a pagamento.
- Chiarisci su cosa dovrebbe concentrarsi (l'ambito dell'analisi), ovvero, concentrati sui canali che hanno generato il ROI più elevato negli ultimi 6 mesi.
- Definisci la struttura del riassunto, ovvero forniscimi una panoramica di 200 parole seguita da un elenco puntato dei tre risultati principali.
- Imposta il programma per individuare temi o modelli, ovvero evidenzia eventuali tendenze stagionali o cambiamenti improvvisi nelle prestazioni
🤖 Esempio di prompt: questo CSV contiene 8.000 ticket di supporto clienti del quarto trimestre. Riassumi le cinque categorie di reclami più frequenti e segnala eventuali problemi che hanno registrato un picco improvviso.
Confronto tra periodi di tempo o coorti
Prompt comparativi efficaci chiariscono l'obiettivo del confronto e le dimensioni che vengono confrontate. Questo è importante quando non vuoi che Claude si limiti a creare un elenco di differenze, ma approfondisca ciò che sta alla base di tali cambiamenti.
Ecco il modello di prompt da seguire:
- Definisci l'oggetto del confronto, ad esempio confronta i tassi di abbandono tra i clienti delle aziende e quelli SMB o le prestazioni del terzo trimestre 2024 rispetto al terzo trimestre 2023.
- Chiarisci cosa è cambiato nel set di dati se stai confrontando la stessa entità del set di dati nel tempo, ovvero hai lanciato una nuova funzionalità/funzione, modificato i prezzi o cambiato la tua strategia commerciale tra un periodo e l'altro?
- Se il set di dati contiene più metriche, specifica su quali concentrarti, ad esempio ricavi, tassi di conversione, costo di acquisizione dei clienti o valore medio delle transazioni.
- Richiedi spiegazioni plausibili, ovvero spiega cosa potrebbe causare la variazione: è stagionale, comportamentale o legata a un evento specifico?
🤖 Esempio di prompt: confronta i tassi di fidelizzazione dei clienti tra gli utenti che si sono registrati nel primo trimestre e quelli che lo hanno fatto nel secondo trimestre. Concentrati sulla fidelizzazione a 90 giorni ed evidenzia eventuali differenze comportamentali nell'utilizzo del prodotto durante il primo mese.
Identificazione di anomalie o valori anomali
Quando hai bisogno che Claude segnali i punti dati che non corrispondono al modello, ecco il modello di prompt da seguire:
- Definisci la linea di base o il comportamento previsto, ad esempio un intervallo di vendite mensili tipico compreso tra 200.000 e 250.000 dollari o un tempo medio di risoluzione dei ticket di supporto pari a 48 ore.
- Specifica cosa si intende per valore anomalo, ovvero qualsiasi valore superiore o inferiore del 20% rispetto alla norma, o picchi improvvisi che raddoppiano il valore di riferimento.
- Chiedigli di fornire il contesto relativo all'anomalia, ovvero quando si è verificata, quale segmento o regione è stato interessato e quali altri cambiamenti si sono verificati in quel momento.
- Chiedigli di determinare se si tratta di un valore anomalo isolato o parte di un modello che vale la pena indagare.
Questo approccio interattivo ti aiuta a comprendere il motivo alla base dei valori anomali e il loro impatto sulle tue proiezioni o operazioni.
🤖 Esempio di prompt: Analizza questo set di dati sulle vendite e segnala tutti i mesi in cui il fatturato è sceso di oltre il 15% al di sotto della media trimestrale. Per ogni valore anomalo, identifica quali linee di prodotti sono state interessate e se ciò coincide con eventuali cambiamenti operativi.
Tradurre l'analisi in un linguaggio semplice
Quando hai bisogno che Claude spieghi un'analisi a un pubblico specifico, è importante specificare a chi è rivolta la spiegazione e cosa devono sapere. Funziona al meglio quando hai poco tempo a disposizione e hai bisogno di riepiloghi/riassunti esecutivi.
Ecco il modello di prompt da seguire:
- Specifica il tuo pubblico, ad esempio presentazione a dirigenti che non lavorano quotidianamente con i dati o condivisione dei risultati con il team commerciale.
- Richiedi spiegazioni senza gergo tecnico, ovvero evita termini statistici come valori p, deviazioni standard o coefficienti di correlazione, a meno che non siano necessari.
- Chiedi quali sono le implicazioni nel mondo reale, ovvero cosa significa questo per i ricavi, le operazioni o l'esperienza dei clienti?
- Se il concetto è complesso, istruiscilo a utilizzare analogie o confronti, ad esempio spiega l'andamento in termini di decisioni aziendali quotidiane.
🤖 Esempio di prompt: Prendi questa analisi dell'abbandono e spiega i risultati al nostro team di marketing, concentrandoti sui fattori che determinano l'abbandono dei clienti e sulle misure pratiche che possiamo adottare per migliorare la fidelizzazione.
Emergere ipotesi e lacune
Quando desideri che Claude metta in discussione la tua analisi o identifichi ciò che manca, chiedigli esplicitamente di mettere in discussione le tue conclusioni e di segnalare le aree in cui i dati potrebbero essere incompleti.
Ecco il modello di prompt da seguire:
- Chiedi a Claude di identificare le ipotesi nella tua analisi, ovvero cosa stiamo ipotizzando riguardo al comportamento dei clienti, alle condizioni di mercato o all'accuratezza dei dati?
- Richiedilo per segnalare eventuali lacune nel set di dati, ad esempio: ci sono periodi di tempo, segmenti di clientela o metriche mancanti che potrebbero modificare la conclusione?
- Chiedigli di mettere in discussione la tua ipotesi, ovvero: quali spiegazioni alternative esistono per questa tendenza o questo modello?
- Chiedi quali sono i rischi o i limiti, ovvero in che modo questa analisi potrebbe fuorviarci se non prestiamo attenzione?
🤖 Esempio di prompt: Esamina questa previsione di fatturato e individua eventuali ipotesi errate da parte mia. Segnala eventuali lacune nei dati che potrebbero influire sull'accuratezza e suggerisci quali informazioni aggiuntive potrebbero rafforzare questa analisi.
Best practice per l'interpretazione dei risultati di Claude
Di seguito sono riportate alcune best practice adatte ai principianti che devi conoscere:
- Preparazione e caricamento dei dati: assicurati che i dati siano contenuti in un'unica tabella ben strutturata per ogni file e, per progetti complessi, utilizza Claude Code per gestire i file e il comando /init per creare il contesto.
- File di riferimento espliciti: quando gestisci più file CSV, utilizza prompt come "Confronta i dati relativi alle entrate in sales_Q4. csv con i temi del feedback dei clienti in survey_results. PDF" per evitare qualsiasi confusione.
- Verifica le affermazioni statistiche: chiedi a Claude di mostrarti il suo lavoro e controlla il codice utilizzando il pulsante "Visualizza analisi" per comprendere i calcoli, le dimensioni dei campioni e la logica alla base dell'identificazione delle tendenze.
- Debug con dati grezzi: se un calcolo fallisce o sembra errato, chiedi a Claude di "Mostrarmi le prime 5 righe con tutti i campi" per assicurarti che comprenda correttamente la struttura dei dati.
- Dai priorità al giudizio umano: se i risultati di Claude contraddicono ciò che sai della tua attività o dei tuoi clienti, approfondisci la questione prima di accettare l'analisi per buona.
- Assicurati che le conclusioni riflettano l'intero set di dati: chiedi a Claude quale sia la dimensione del campione utilizzato per identificare un modello, per confermare che abbia analizzato l'intero set di dati.
👀 Lo sapevate? Danone utilizza l'IA per effettuare previsioni sui costi delle materie prime in oltre 500 modelli di commodity. Iterando continuamente i modelli in base ai movimenti delle commodity, l'azienda genera previsioni sui costi delle merci vendute con sufficiente rapidità da mantenere la pianificazione aziendale agile e reattiva ai cambiamenti del mercato.
Errori comuni da evitare quando si utilizza Claude per l'analisi dei dati
Ecco alcuni errori da evitare quando si utilizza Claude per l'analisi dei dati e cosa fare invece:
| ❌ Errore | ✅ Cosa fare invece? |
| Porre domande troppo generiche e vaghe | Rendi i tuoi prompt più specifici definendo l'ambito e il risultato desiderato. Invece di "Riassumi questi dati commerciali", poni domande specifiche, ad esempio identifica quali categorie di prodotti hanno registrato il calo di fatturato più significativo nel terzo trimestre |
| Non offre contesto | Fornisci sempre una breve spiegazione che chiarisca cosa rappresenta il set di dati, cosa significa ogni campo, quali tipi di dati aspettarsi e come i campi sono correlati tra loro. |
| Accettare la prima risposta così com'è | Considera la risposta iniziale di Claude come un punto di partenza e ripeti con domande di follow-up per affinare i risultati e verificare le ipotesi. |
| Alimentazione di set di dati estremamente grandi | Pre-elabora i dati e condensali in blocchi gestibili: riepiloga per periodo di tempo, filtra i segmenti rilevanti o aggrega prima di caricarli per evitare errori di analisi. |
| Condivisione di set di dati contenenti informazioni di identificazione personale | Modifica il set di dati prima di caricarlo: rimuovi o rendi anonimi nomi, indirizzi email, numeri di telefono, numeri di previdenza sociale e qualsiasi altro dato personale sensibile. |
| Risultati che trascurano ipotesi e pregiudizi | Chiedi a Claude di "Elenco tutti i potenziali pregiudizi nel set di dati e le eventuali lacune che potrebbero influenzare le conclusioni" per evidenziare errori di correlazione-causa, pregiudizi di campionamento o sottogruppi trascurati nei suoi dati. |
I limiti reali dell'utilizzo di Claude per l'analisi dei dati
Claude funziona bene per l'analisi dei dati. Ma una volta che i progetti passano dal piano all'azione, inizierai a notare questi limiti 👇
- Non conserva la memoria tra una sessione e l'altra: ogni conversazione riparte da zero a meno che non si ricarichino il contesto e i dati, il che significa che non è possibile basarsi sulle analisi precedenti senza ricreare manualmente la configurazione.
- Non adatto per analisi regolamentate o verificabili: Claude non dispone delle tracce di audit formali richieste da settori come quello finanziario o sanitario, in cui l'analisi dei dati deve essere tracciabile e difendibile.
- Limiti della collaborazione: i membri del team possono visualizzare le conversazioni e le analisi di Claude, ma non possono contribuire in tempo reale né modificare l'analisi secondo le proprie esigenze senza ricominciare da capo.
- Mancanza di connessioni native: Claude non può importare dati direttamente dai tuoi strumenti di lavoro come CRM, piattaforme di marketing: devi esportare manualmente i file, caricarli su Claude e quindi esportare i risultati dell'analisi nei tuoi sistemi per trasformare le informazioni in attività concrete.
- Non adatto per analisi su larga scala: la finestra di contesto ha un limite sulla quantità di dati che Claude può elaborare contemporaneamente; la pre-elaborazione dei dati in insiemi più piccoli può richiedere molto tempo e può falsare i risultati se non si presta attenzione a come si suddividono i dati.
- Non progettato per analisi ricorrenti: non è adatto per attività analitiche e set di dati che cambiano quotidianamente, come il monitoraggio delle prestazioni degli annunci durante una campagna attiva, poiché non è in grado di accedere ai dati in tempo reale. È necessario caricare manualmente i dati aggiornati, pre-elaborarli e pulirli, quindi avviare l'analisi da zero ogni singolo giorno.
Dove si svolge effettivamente l'analisi dei dati (e perché i team utilizzano ClickUp)
Claude può aiutarti ad analizzare set di dati e individuare modelli che non hanno una visibilità immediata. Ma una volta ottenute queste informazioni, cosa fare dopo?
Hai ancora bisogno di un sistema separato per mettere in pratica queste intuizioni. Entra in ClickUp.
Questa area di lavoro AI convergente offre un'unica piattaforma in cui progetti, documenti, conversazioni e intelligenza artificiale lavorano insieme. La sua IA sensibile al contesto conosce e comprende il tuo lavoro. Dedichi meno tempo al copia-incollare dei dati e più tempo a portare avanti il lavoro.
Di seguito sono elencate le funzionalità principali di ClickUp che lo rendono la migliore alternativa a Claude:
Lavora con un'IA che capisce il tuo lavoro
ClickUp Brain funziona come un livello di IA contestuale all'interno della tua area di lavoro, con la consapevolezza di come è effettivamente strutturato il tuo lavoro. Invece di ragionare in modo isolato, può fare riferimento a:
- Attività, attività secondarie e gerarchie legate al lavoro reale
- Stati, priorità, date di scadenza e dipendenze
- Documenti collegati a progetti e decisioni
- Commenti e conversazioni in corso dove vive il contesto
- Titolarità e responsabilità all'interno del team
Poiché Brain opera all'interno del modello di autorizzazione di ClickUp, mostra solo le informazioni che sei autorizzato a vedere.
Ma soprattutto, le informazioni non rimangono intrappolate nei documenti. Brain elabora i dati dell'area di lavoro in tempo reale e fornisce risposte basate sullo stato di esecuzione corrente. Di conseguenza, l'analisi è direttamente collegata alle decisioni, ai follow-up e ai risultati.
Semplifica la ricerca tra strumenti di lavoro e strumenti connessi con Enterprise Search.
Quando le informazioni sono frammentate tra progetti, team e strumenti, la ricerca di dati e risposte pertinenti diventa un'impresa ardua.
La ricerca Enterprise di ClickUp semplifica la ricerca nell'area di lavoro e nei sistemi collegati in linguaggio naturale.
Scopri come effettuare ricerche tra file, attività, conversazioni e dashboard senza dover setacciare le cartelle o passare da uno strumento all'altro. L'IA restituisce risposte e file correlati provenienti dal tuo spazio di lavoro e dalle app di terze parti integrate.
Struttura i tuoi dati in modo efficiente con i campi personalizzati di ClickUp.
Con ClickUp, puoi creare un database strutturato direttamente nei tuoi flussi di lavoro. I campi personalizzati di ClickUp ti consentono di aggiungere campi dati altamente personalizzabili e definiti dall'utente alle posizioni del tuo spazio di lavoro (spazi, cartelle, elenchi) e alle attività in oltre 20 formati diversi.
Ecco cosa lo rende potente per la gestione dei dati:
- Coerenza dei dati: elenchi a discesa, caselle di controllo, pulsanti, campi data e opzioni predefinite eliminano le variazioni di formattazione prima che si verifichino.
- Calcoli automatici: i campi formula calcolano metriche quali ricavi, punteggi dei lead o costi dei progetti senza richiedere l'intervento manuale su fogli di calcolo.
- Campi IA: utilizza i campi IA per riassumere le attività, ottenere aggiornamenti, tradurre contenuti e creare azioni direttamente dai tuoi dati.
- Reportistica dashboard: ottieni informazioni in tempo reale dai campi personalizzati senza esportare in CSV o ricostruire set di dati in strumenti esterni.
Accedi a più modelli di IA
ClickUp Brain e ClickUp BrainGPT ti danno accesso a diversi modelli di IA, tra cui Claude Sonnet 4, direttamente all'interno della tua area di lavoro. Non hai bisogno di sottoscrizioni o accessi separati per sperimentare diversi modelli per attività analitiche.
Puoi eseguire le tue analisi direttamente dove già svolgi il tuo lavoro.
Non dovrai più analizzare un set di dati in Claude e poi trasferire manualmente le informazioni nel tuo strumento di project management per creare attività. Il tuo team potrà collaborare sui risultati in tempo reale e trasformare le informazioni in azioni senza dover cambiare contesto.
💡 Suggerimento professionale: modelli di IA diversi hanno punti di forza analitici diversi. Ecco quando utilizzare ciascuno di essi:
- Claude: ragionamento approfondito attraverso set di dati complessi, analisi qualitativa di dati ricchi di testo ed esecuzione di analisi statistiche.
- ChatGPT: riepiloghi rapidi di dati strutturati, spiegazioni conversazionali delle tendenze e generazione di modelli di report dai risultati grezzi.
- Gemini: analisi dei dati provenienti da origini dati Google Workspace e incrocio di informazioni tra più documenti collegati
Dettate il vostro modo di procedere nell'analisi dei dati
Usa ClickUp Talk to Text per dettare le tue linee guida di analisi senza perdere il filo del discorso.
Esprimiti in modo naturale, chiarendo il significato del set di dati, spiegando la correlazione tra le diverse variabili e specificando cosa ti aspetti che il modello di IA analizzi.
Inoltre, definisci come strutturare l'output, il tutto con un approccio hands-free.
Talk to Text semplifica ulteriormente il flusso di lavoro di analisi grazie a:
- Tagga i tuoi colleghi nei commenti mentre esamini i risultati, in modo che possano partecipare immediatamente alla conversazione.
- Trasformare i pensieri verbali in documentazione organizzata
- Creare attività al volo sulla base delle informazioni raccolte senza interrompere il flusso analitico
Trasforma l'analisi in approfondimenti visivi con i dashboard
Una volta analizzati i dati e identificati i modelli, è necessario un luogo in cui monitorare come tali informazioni si traducono in risultati aziendali reali. I report statici perdono rilevanza nel momento in cui le condizioni cambiano.
Dopo la campagna, è necessario garantire la visibilità sulle tendenze identificate, per verificare se stanno mantenendo la stessa direzione, migliorando o peggiorando.
I dashboard di ClickUp ti offrono una visione in tempo reale. Estraggono i dati direttamente dal tuo spazio di lavoro (attività, campi personalizzati, tempistiche dei progetti, attività del team) e li visualizzano in tabelle, grafici e widget che si aggiornano automaticamente man mano che il lavoro procede.
Ecco come i dashboard forniscono supporto al tuo flusso di lavoro di analisi dei dati:
- Monitora i KPI emersi dalla tua analisi senza dover ricreare manualmente i report.
- Crea grafici a barre, grafici lineari e widget di calcolo che riflettono esattamente le metriche che ti interessano.
- Condivisione dei dashboard con gli stakeholder che hanno bisogno di vedere l'impatto dei tuoi risultati.
⭐ Bonus: abbina i dashboard alle schede IA per riepilogare i dati in modo intelligente. Ecco come utilizzare questa combinazione 👇
Gestisci flussi di lavoro di analisi ripetitivi con Super Agents
I Super Agent sono assistenti IA che rendono operative le tue intuizioni analitiche. Funzionano in background, individuando i problemi ed eseguendo i flussi di lavoro mentre tu ti concentri sulle decisioni strategiche.
Questi agenti IA per l'analisi dei dati sono i tuoi monitor ambientali, che effettuano il monitoraggio dei cambiamenti nelle attività, nelle Sequenze, nelle dipendenze e nei modelli di dati senza aspettare che tu li richieda.
Ecco cosa possono fare i Super Agenti con i tuoi dati:
- Retrospettive sprint: sintetizza i dati sulle prestazioni del team e individua i rischi di consegna prima che diventino ostacoli.
- Gestione delle attività in ritardo: individua le attività in ritardo rispetto alla tabella di marcia e avvisa o riassegna in modo proattivo i titolari in base ai modelli di carico di lavoro.
- Aggiornamenti di stato ricorrenti: monitora lo stato di avanzamento del progetto su più punti dati e genera automaticamente rapporti di stato.
- Monitoraggio delle dipendenze: avvia attività di follow-up al completamento delle dipendenze, mantenendo i flussi di lavoro in movimento senza intervento manuale.
Ottimizza l'analisi dei dati con ClickUp
La maggior parte degli strumenti per l'analisi dei dati si trova accanto al tuo lavoro. L'IA convergente di ClickUp è integrata al suo interno.
ClickUp combina l'intelligenza artificiale con i tuoi progetti, attività, documenti e conversazioni. L'intelligenza artificiale capisce cosa stai chiedendo, cosa sta succedendo, cosa è bloccato e cosa deve essere fatto dopo.
Il vantaggio deriva dalla convergenza:
- Il contesto vive dove si svolge il lavoro, non nei prompt copiati.
- La titolarità e la sequenza aggiungono responsabilità
- I tuoi colleghi di squadra IA, i Super Agenti, fanno il lavoro pesante al posto tuo.
Sei pronto a scoprire la potenza di uno spazio di lavoro AI convergente? Registrati gratis su ClickUp.
Domande frequenti
Claude gestisce sia dati strutturati (CSV, Excel, JSON) che testi non strutturati (feedback dei clienti, risposte ai sondaggi, trascrizioni di interviste).
Claude offre un'elevata precisione per le statistiche descrittive, il riconoscimento di modelli, l'analisi esplorativa e le intuizioni qualitative. È considerato equivalente a un analista di dati junior. Tuttavia, la sua precisione diminuisce in caso di file rumorosi/di grandi dimensioni non strutturati e casi limite, che richiedono una verifica umana.
No. Claude eccelle nell'analisi e nel ragionamento una tantum su set di dati disordinati, ma non dispone delle dashboard automatizzate, della reportistica programmata e delle integrazioni della pipeline di dati fornite dagli strumenti di BI. È adatto all'esplorazione, non all'analisi di produzione.
Chiedi a Claude di mostrarti il suo lavoro e controlla il codice effettivo che ha eseguito. Verifica le dimensioni dei campioni, controlla i calcoli rispetto a un sottoinsieme di dati che conosci e verifica le conclusioni rispetto alla tua conoscenza operativa dell'ambito aziendale.
Claude eccelle nella fase di esplorazione iniziale e nella traduzione di risultati complessi in un linguaggio semplice per gli stakeholder. È l'ideale per dare rapidamente un senso a set di dati disordinati senza sostituire la tua infrastruttura di analisi.