W bazach danych, arkuszach kalkulacyjnych i narzędziach Business znajduje się 180 bilionów zettabajtów surowych danych.
Patrząc na to z innej perspektywy: to tak, jakby nieprzerwanie streamować Spotify przez 900 miliardów lat. 🤯
To prawda, że dane są kopalnią informacji. Jednak dane bez analizy to tylko liczby.
Warto zadać sobie pytanie: czy AI może pomóc w analizie danych? Czy można zrozumieć te nieustrukturyzowane dane bez konieczności zostania analitykiem danych lub budowania infrastruktury BI?
Poniżej pokazujemy, jak korzystać z Claude'a do analizy danych.
Co tak naprawdę oznacza „analiza danych” w codziennej pracy
W codziennej pracy analiza danych sprowadza się do przekształcania surowych danych w jasne, przydatne informacje, które pomagają w podejmowaniu decyzji biznesowych.
Przeglądasz dane biznesowe, aby odkryć ukryte wzorce, trendy, możliwości i oznaki problemów, które mogą kosztować Twoją firmę pieniądze i konkurencyjność. Zrozumienie znaczenia danych i przemyślenie ich pomaga w podejmowaniu decyzji biznesowych opartych na dowodach.
Oto kilka instancji wykorzystania AI Claude do analizy danych w codziennej pracy różnych działów firmy:
| Dział | Jak Claude zapewnia wsparcie dla codziennej analizy danych |
| Zarządzanie produktem | Syntezuje opinie użytkowników i wyniki eksperymentów, porównuje kohorty oraz pomaga wyjaśnić trendy produktowe i kompromisy. |
| Marketing | Identyfikuje wzorce w raportach kampanii, porównuje okresy czasu i przekształca dane dotyczące wydajności w przejrzyste opisy. |
| Operacje | Analizuje zmiany przed i po, ujawnia nieefektywności i pomaga w optymalizacji kosztów i procesów. |
| Sprzedaż | Podsumowuje notatki CRM, porównuje grupy transakcji i wyjaśnia różnice w konwersji między segmentami. |
| Obsługa klienta | Grupuje podobne zgłoszenia, podkreśla powtarzające się problemy i ujawnia trendy nastrojów na dużą skalę. |
| Finanse | Porównuje prognozy i scenariusze, testuje założenia i wyjaśnia różnice w budżecie lub kosztach. |
| Pomoc w programowaniu | Analizuje logi, wzorce błędów i zmiany w wydaniach, aby pomóc zidentyfikować przyczyny źródłowe i powtarzające się awarie. |
| Strategia | Syntezuje dane z różnych funkcji i pomaga w analizie ryzyka, możliwości i wyborów strategicznych. |
📚 Więcej informacji: Recenzja Claude AI: co musisz wiedzieć (funkcje, ceny i opinie użytkowników)
Gdzie Claude pasuje do stosu analizy danych
Claude może tworzyć i edytować arkusze kalkulacyjne Excel, dokumenty, prezentacje PowerPoint i pliki PDF bezpośrednio w aplikacji Claude. ai i aplikacji komputerowej.
Wystarczy, że prześlesz odpowiednie dane i opiszesz, czego potrzebujesz. I voila, otrzymasz gotowe do użycia pliki.
📌 Spójrzmy na to z perspektywy kilku przykładów:
- Przekształcaj dane w wnioski: Podaj Claude'owi surowe dane, a on dostarczy Ci dopracowane wyniki w postaci oczyszczonych danych, wykresów, analiz i wniosków wyjaśniających szczegóły.
- Tworzenie arkuszy kalkulacyjnych: Opisz, czego potrzebujesz, a Claude stworzy to za pomocą działających formuł i wielu arkuszy. Na przykład narzędzia do śledzenia projektów z automatycznymi pulpitami nawigacyjnymi.
- Wsparcie dla wielu formatów: prześlij plik PDF i uzyskaj slajdy PowerPoint lub prześlij faktury i uzyskaj uporządkowane arkusze kalkulacyjne z obliczeniami.
Dzięki umiejętności wyjaśniania spostrzeżeń prostym językiem Claude jest dostępny dla wszystkich, nawet dla osób bez doświadczenia technicznego lub programistycznego.
Oto, w jakim zakresie Claude zapewnia wsparcie dla procesu analizy danych:
- Czyszczenie i przygotowanie danych: Claude może identyfikować wartości odstające i przeprowadzać ogólną kontrolę stanu zestawu danych, wykrywając niespójności w formatowaniu dat, zduplikowane wpisy lub błędy w obliczeniach metrycznych.
- Rozpoznawanie wzorców: Wykrywa trendy w danych zawierających dużo tekstu, takich jak opinie klientów, odpowiedzi ankietowe lub zgłoszenia do wsparcia technicznego.
- Analiza trendów: identyfikuje zmiany wskaźników w czasie.
- Testowanie warunków skrajnych założeń: kwestionuje logikę i podważa wnioski, upewniając się, że analiza jest nie tylko dobrze uzasadniona, ale także dokładna.
- Wizualizacja danych: Twórz imponujące wizualizacje danych (tj. wykresy i diagramy), które ułatwiają zrozumienie wyników i udostępnianie ich interesariuszom.
Rodzaje analizy danych, w których Claude sprawdza się najlepiej
Analiza danych rzadko wygląda jak pojedyncza, uporządkowana kolumna w arkuszu kalkulacyjnym. Wygląda raczej tak:
- Słuchanie klientów podczas rozmów telefonicznych z działem wsparcia technicznego
- Zadawanie właściwych pytań
- Przekształcanie danych w historię
- Testowanie założeń, które nigdy nie były częścią pierwotnego planu działania
Claude, jako Twój partner w rozumowaniu, pomaga Ci nadać sens tym fragmentarycznym rozmowom. Poniżej przedstawiamy rodzaje analizy danych, w których Claude się wyróżnia:👇
Analiza jakościowa
Claude może przeszukiwać nieuporządkowane, obszerne dane jakościowe w celu zidentyfikowania niuansów i uporządkowania ich w ustrukturyzowanych formatach (tabele, pliki CSV, arkusze kalkulacyjne itp.).
📌 Przykład: Twój zespół produktowy eksportuje 800 otwartych odpowiedzi ankietowych i zgłoszeń do wsparcia technicznego po wprowadzeniu nowej funkcji. Opinie są niespójne, emocjonalne i powtarzalne.
Niektórzy użytkownicy zgłaszają problemy z ustawieniami. Inni wspominają o zbyt wielu krokach niezbędnych do rozpoczęcia pracy. W akapitach znajduje się wiele innych skrajnych przypadków.
Claude pomaga w analizie danych jakościowych.
Może on grupować podobne tematy, wyszukiwać powtarzające się sformułowania i organizować opinie w uporządkowanej tabeli. Wszystko jest przejrzyście podzielone na kategorie (trudności związane z wdrożeniem, brak wskazówek i nieoczekiwane zachowania).
Otrzymasz jasny obraz tego, z czym użytkownicy mają trudności i które problemy występują najczęściej — bez utraty niuansów związanych z tym, jak klienci opisują swoje doświadczenia.
🧠 Ciekawostka: Nazwa Claude AI pochodzi od Claude'a Shannona, matematyka i inżyniera znanego jako ojciec teorii informacji.
Jego praca położyła podwaliny pod sposób pomiaru, przekazywania i przechowywania informacji — odpowiedni dla AI zaprojektowanej do rozumowania w oparciu o duże ilości kontekstu. Claude został po raz pierwszy wydany w marcu 2023 roku.
📚 Więcej informacji: Metody gromadzenia danych na potrzeby analizy biznesowej
Analiza eksploracyjna
W przypadku wstępnych analiz danych nie masz jeszcze dokładnego kierunku badań. W takich przypadkach użyj Claude'a, aby zbadać różne perspektywy. Nie ma potrzeby pisania zapytań dla każdej ścieżki eksploracji. Claude może analizować strukturę danych, identyfikować brakujące wartości i sugerować kroki czyszczenia po prostu przetwarzając plik CSV.
📌 Przykład: Chcesz dowiedzieć się, dlaczego spada liczba konwersji w Twojej witrynie. Po przesłaniu pliku CSV Claude może przeprowadzić kontrolę stanu pliku i wskazać przyczyny/wzorce spadku konwersji, np. współczynnik odrzuceń na urządzeniach mobilnych podwaja się, podczas gdy współczynnik odrzuceń na komputerach stacjonarnych pozostaje na niezmienionym poziomie.
To jest wstępna wersja. Na jej podstawie możesz dalej pracować:
- Pokaż mi, które strony mają najgorsze współczynniki odrzuceń na urządzeniach mobilnych.
- Porównaj czasy ładowania tych stron na urządzeniach mobilnych i komputerach stacjonarnych.
- Rozbij źródła ruchu — czy jest to ruch organiczny, czy płatny?
Mówiąc prościej, wykorzystaj ten iteracyjny proces do tworzenia i testowania hipotez w czasie rzeczywistym.
👀 Czy wiesz, że... Według badań przeprowadzonych przez McKinsey, 82% umiejętności związanych z informacją — takich jak analiza danych i badania — będzie narażonych na umiarkowaną lub wysoką automatyzację do 2030 roku.
Analiza porównawcza
Claude obsługuje wiele zestawów danych jednocześnie, umożliwiając porównania bez użycia skomplikowanych formuł.
Po przesłaniu plików i zadaniu pytań porównawczych Claude aktywuje tryb analizy — pisząc i uruchamiając kod JavaScript w czasie rzeczywistym. Zobaczysz przetwarzanie danych, a często pojawi się przycisk „Widok analizy”, który pozwoli Ci sprawdzić dokładny kod użyty do wyciągnięcia wniosków.
Możesz używać Claude'a do znajdowania odpowiedzi na różne pytania porównawcze. Oto kilka przykładów 👇
| Typ porównania | Co możesz zrobić | Przykład |
| Okres | Porównuj wskaźniki w ujęciu tygodniowym, miesięcznym, kwartalnym lub rocznym. | Przeanalizuj wyniki za IV kwartał 2024 r. w porównaniu z IV kwartałem 2023 r., aby sprawdzić, czy sprzedaż świąteczna wzrosła lub czy zmieniły się źródła ruchu. |
| Segmenty klientów | Podziel wyniki według typu klienta, wielkości lub innych wskaźników. | Porównaj wskaźniki rezygnacji w Enterprise i małych i średnich firmach, aby określić, który segment wymaga szczególnej uwagi w zakresie utrzymania klientów. |
| Przed/Po | Zmierz wpływ zmian, takich jak wprowadzenie nowych funkcji, aktualizacja cen lub zmiany procesów. | Prześlij dane sprzed i po zmianie cen, aby sprawdzić, czy konwersje spadły w określonych przedziałach. |
| Modelowanie scenariuszy | Testuj różne założenia lub alokacje budżetowe obok siebie. | Zmodeluj wpływ na przychody w przypadku zmniejszenia wydatków marketingowych o 15% w porównaniu z 30%, aby znaleźć punkt krytyczny. |
👀 Czy wiesz, że... Spotify przetwarza codziennie ponad 1 bilion zdarzeń za pomocą swojego silnika rekomendacji opartego na AI. Wykorzystując filtrowanie oparte na współpracy, przetwarzanie języka naturalnego i analizę surowych danych audio, analizuje nawyki słuchaczy, skanuje blogi muzyczne i analizuje pliki audio, aby sugerować utwory, których nigdy nie słyszałeś — dzięki czemu odkrywanie nowych utworów jest niezwykle osobiste.
Testowanie scenariuszy i hipotez
Claude pomaga sformułować założenia, zbadać alternatywne wyniki i przeanalizować skutki drugiego rzędu.
📌 Przykład: Twój zespół ds. rozwoju zastanawia się, czy zmniejszyć wydatki na płatne pozyskiwanie klientów po zauważeniu spowolnienia zwrotu z inwestycji.
Przedstawiają one konkurencyjne hipotezy: konwersje mogą osiągać plateau z powodu zmęczenia kreatywnego, rosnących CPC lub wolniejszej aktywacji downstream.
Proszą Claude'a o modelowanie różnych scenariuszy:
- Co się stanie, jeśli wydatki spadną o 10%, 20% lub 30%?
- Jak te zmiany wpłyną na liczbę rejestracji, wskaźniki aktywacji i przychody w ciągu najbliższych dwóch kwartałów?
Wynik nie jest jedną prawidłową odpowiedzią. Jednakże, uwidacznia on kompromisy, pokazując, które założenia są najważniejsze i gdzie koncentruje się ryzyko.
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: Poproś Claude'a, aby przed przystąpieniem do wnioskowania wyraźnie przedstawił swoje założenia, a następnie ponownie uruchom ten sam scenariusz, zmieniając po jednym założeniu. Otrzymasz zmienne, które mają wpływ na wynik, oraz te, które są tylko szumem, dzięki czemu Twoja decyzja będzie znacznie bardziej trafna.
Synteza i podsumowanie
Synteza to moment, w którym analiza przekształca się w zrozumienie. Claude pomaga przeprowadzić połączenie między danymi wejściowymi, ramami czasowymi i perspektywami, dzięki czemu spostrzeżenia nie pozostają uwięzione w dokumentach.
📌 Przykład: Kierownik operacyjny przygotowuje się do przeglądu kwartalnego. Informacje są rozproszone w raportach tygodniowych, notatkach ze spotkań, zgłoszeniach do wsparcia technicznego i podsumowaniach eksperymentów. Każdy dokument ma sens sam w sobie, ale razem tworzą one chaotyczną całość, trudną do zrozumienia.
Claude pomaga zsyntetyzować te dane wejściowe w jeden spójny widok. Możesz zobaczyć:
- Co zmieniło się w ciągu kwartału
- Które problemy utrzymywały się
- Które ulepszenia faktycznie miały znaczenie
- Gdzie założenia po cichu uległy zmianie
Dzięki tym danym możesz dostrzec wzorce, sprzeczności i wnioski istotne dla podejmowania decyzji.
📮 ClickUp Insight: 62% naszych respondentów korzysta z narzędzi AI do konwersacji, takich jak ChatGPT i Claude. Ich znany interfejs chatbota i wszechstronne możliwości — generowanie zawartości, analiza danych i nie tylko — mogą być powodem, dla którego są tak popularne w różnych rolach i branżach.
Jeśli jednak użytkownik musi za każdym razem przełączać się do innej zakładki, aby zadać pytanie AI, związane z tym koszty przełączania i zmiany kontekstu z czasem się sumują.
Nie w przypadku ClickUp Brain. Działa on bezpośrednio w Twoim obszarze roboczym ClickUp, wie, nad czym pracujesz, rozumie zwykłe polecenia tekstowe i udziela odpowiedzi, które są bardzo istotne dla Twoich zadań! Zwiększ swoją wydajność dwukrotnie dzięki ClickUp!
Jak korzystać z Claude'a do analizy danych
Nie potrzebujesz żadnych ustawień technicznych ani integracji, aby analizować dane za pomocą Claude.
Zacznij od przekazania Claude'owi swoich danych lub kontekstu. Następnie udoskonalaj swoje podpowiedzi w miarę pogłębiania zrozumienia.
Pamiętaj, że jest to rozmowa, a nie jednorazowe zapytanie.
1. Przygotuj dane i prześlij plik.
Claude może analizować dane nieustrukturyzowane, ale znacznie lepiej radzi sobie z zestawami danych ustrukturyzowanych. Dlatego przed przesłaniem plików CSV poświęć trochę czasu na uporządkowanie i zorganizowanie danych. Pomoże Ci to uzyskać precyzyjne i wiarygodne odpowiedzi.
| Aspekt | Wytyczne |
| Format pliku | Używaj plików CSV lub Excel (. xlsx) dla danych liczbowych i tabel strukturalnych, plików tekstowych (. txt) lub dokumentów Word (. docx) dla danych jakościowych zawierających dużo tekstu oraz plików JSON dla zagnieżdżonych lub hierarchicznych struktur danych, takich jak odpowiedzi API lub pliki konfiguracyjne. |
| Rozmiar pliku | Claude może analizować do 30 MB danych lub 20 plików jednocześnie, ale aby uzyskać szczegółową i dokładną analizę, należy ograniczyć zbiór danych do 10 MB lub 50 000 wierszy. |
| Wyraźne nazwy pól | Używaj opisowych nagłówków kolumn, takich jak „Customer_ID”, „Purchase_Date”, „Revenue”, zamiast niejasnych etykiet, takich jak „X”, „Col1” lub „Field A”. |
| Spójne formaty dat | Ujednolicaj daty do jednego formatu (RRRR-MM-DD lub MM/DD/RRRR) w całym zbiorze danych, aby uniknąć błędów analizy składniowej. |
| Pojedynczy zestaw danych na arkusz | Zachowaj jeden przejrzysty zestaw danych na arkusz, zamiast mieszać wiele tabelek lub sekcji podsumowujących. |
📚 Więcej informacji: Analiza projektu: przewodnik dla kierowników projektów i zespołów zarządzania projektami
2. Użyj Claude'a do oczyszczenia danych
Jeśli Twoje dane są pełne duplikatów i brakujących wartości, użyj Claude'a do ich oczyszczenia i przygotowania.
Zanim to jednak zrobisz, zapoznaj się z podstawową strukturą swojego zbioru danych, tj. z tym, co oznacza każda kolumna i jak różne pola są ze sobą powiązane. Oto, jak Claude działa jako narzędzie do ekstrakcji danych:
- Czyszczenie i standaryzacja danych: Claude może skutecznie wyszukiwać i naprawiać niekompletne wiersze, standaryzować niespójne formaty (takie jak daty lub waluty) oraz usuwać zduplikowane wpisy, które zniekształcają analizę.
- Obsługa brakujących danych: Claude może albo usunąć wiersze z brakującymi danymi, albo wypełnić luki statystycznie uzasadnionymi szacunkami opartymi na wartościach z otoczenia.
- Transformacje całej kolumny: Claude może wprowadzać zbiorcze zmiany formatów i jednostek w całych kolumnach — konwertować daty tekstowe na standardowe formaty, zmieniać jednostki walutowe lub normalizować niespójne wpisy.
- Łączenie danych: Claude może łączyć dane z wielu źródeł danych lub plików, dopasowując rekordy według wspólnych identyfikatorów i tworząc ujednolicony zbiór danych do wzajemnego odniesienia.
- Wykrywanie wartości odstających: Claude identyfikuje anomalie lub wartości skrajne, które mogą zakłócić analizę, oznaczając je do przeglądu lub usunięcia.
Podpowiedź: Sprawdź ten zbiór danych pod kątem wartości odstających i problemów z jakością danych.
W tym przypadku Claude ładuje plik CSV do swojego narzędzia Claude Analysis, uruchamia kod JavaScript w celu przeskanowania danych i generuje raport na podstawie znalezionych informacji.
- Następnie identyfikuje konkretne problemy związane z zestawem danych: Niespójności w formatowaniu dat (MM/DD/RRRR mieszane z DD-MM-RRRR)
- Problemy z nazwami kierowców (niektóre wpisy są pisane wielką literą, inne małą)
- Błędy w obliczaniu wskaźników, w których sumy nie zgadzają się z elementami wierszy
Jeśli ocena Claude'a wydaje się trafna, poproś go o „oczyszczenie tych danych i przedstawienie statystycznego podsumowania przeprowadzonych operacji czyszczenia”. Otrzymasz oczyszczony plik gotowy do analizy wraz z zestawieniem wprowadzonych zmian.
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: Używaj formularzy ClickUp, aby od samego początku gromadzić uporządkowane dane — predefiniowane pola i reguły walidacji zapewniają czystość zestawów danych. Możesz również zautomatyzować formularze za pomocą AI, aby wyodrębnić informacje z wiadomości e-mail, dokumentów lub komunikatów i automatycznie wypełnić pola formularza.
3. Zadawaj pytania iteracyjnie
Możesz zacząć zadawać pytania zaraz po przesłaniu pliku. Używaj prostego języka konwersacyjnego, aby uzyskać ogólny przegląd lub zagłębić się w szczegóły, aby uzyskać informacje na poziomie mikro.
Claude dobrze radzi sobie z różnymi typami pytań:
- Opisowe: Ile zgłoszeń w zakresie wsparcia zamknęliśmy w ostatnim kwartale?
- Porównanie: Która linia produktów ma najwyższą marżę zysku?
- Eksploracyjne: Czy istnieją wzorce użytkowania, które pozwalają przewidzieć, którzy klienci zdecydują się na roczny plan?
- Diagnostyka: Dlaczego koszty pozyskania klientów wzrosły o 40% w drugim kwartale?
- Prognoza (z zachowaniem ostrożności): Biorąc pod uwagę obecne tempo wydatkowania środków, kiedy osiągniemy limit płynności finansowej?
- Hybrydowy: Przeprowadź podstawową analizę statystyczną dotyczącą utraty klientów i podaj mi średnie, wskaźniki według segmentów, najważniejsze czynniki oraz tabele podsumowujące ryzyko.
Nie należy przeciążać Claude'a wieloma złożonymi żądaniami jednocześnie. Opieraj się na każdym pytaniu i identyfikuj wzorce oraz związki poprzez rozmowę i eksplorację.
Na przykład:
Przeanalizuj ten zestaw danych finansowych i zidentyfikuj trzy główne kategorie wydatków, które powodują przekroczenie budżetu.
Teraz podziel te kategorie wydatków według działów i zaznacz, które zespoły najbardziej przekroczyły budżet.
Po zrobieniu tej iteracji krok po kroku analizę Claude'a można odczytać i wykorzystać tak, jakby była to analiza sporządzona przez analityka danych. Możesz prześledzić proces myślowy Claude'a oraz dane, które uwzględnił on przy podejmowaniu decyzji.
📌 Przykładowy cykl pracy analizy w praktyce:
Prześlij opinie klientów z wielu kanałów → poproś Claude'a o kategoryzację według tematu i nastroju → wyeksportuj tabele podsumowujące, pokazujące, które problemy pojawiają się najczęściej w zgłoszeniach do wsparcia technicznego, recenzjach i odpowiedziach ankietowych.
💡 Porada dla profesjonalistów: Stwórz wspólną bibliotekę podpowiedzi dla typowych zadań analitycznych w ClickUp Docs, aby Twój zespół nie musiał za każdym razem zaczynać od zera. Możesz dołączyć podpowiedzi dotyczące czyszczenia danych sprzedażowych, kategoryzowania opinii, identyfikowania wzorców rezygnacji i nie tylko. W ten sposób możesz ujednolicić cykle pracy i wyeliminować domysły związane z powtarzalnymi zadaniami analitycznymi.
4. Twórz wizualizacje
Po przeanalizowaniu danych Claude może je wizualizować bezpośrednio na czacie, korzystając z artefaktów Claude i React JS. Może generować wykresy, pulpity danych, symulacje 3D i diagramy techniczne na podstawie plików danych.
Obsługiwane typy wykresów to wykresy słupkowe, liniowe, punktowe, kołowe, TreeMap i lejkowe.
Aby poprowadzić proces wizualizacji, określ dokładnie, co chcesz zobaczyć:
- Śledź zmiany liczby zgłoszeń do wsparcia technicznego w ujęciu miesięcznym za pomocą wykresu liniowego.
- Zobacz powiązanie między wydatkami na reklamę a potencjalnymi klientami za pomocą wykresu punktowego.
- Zamień osie, aby czas przebiegał w pionie zamiast w poziomie.
- Wyróżnij trzy najlepiej sprzedające się produkty innym kolorem.
- Dodaj adnotacje pokazujące, kiedy uruchomiłeś nową funkcję.
Ponownie, w tym przypadku należy powtarzać proces, aby udoskonalić obszar zainteresowania, typ wykresu, styl renderowania, etykiety i zakresy danych wizualizowanego wyniku. Claude dostosowuje się na podstawie informacji zwrotnych, bez konieczności rozpoczynania od nowa za każdym razem.
5. Eksportuj wyniki
Twoja analiza Claude'a potrzebuje miejsca poza czatem. Miejsce, w którym członkowie Twojego zespołu będą mieli do niej łatwy dostęp, będą mogli przejrzeć wyniki i przekształcić te spostrzeżenia w strategie i zadania, które można śledzić.
Claude umożliwia eksportowanie wyników analizy w formatach dostosowanych do istniejącego cyklu pracy:
- Wykresy i wizualizacje w formacie PNG lub SVG do osadzenia w prezentacjach
- Oczyszczone zestawy danych w formatach CSV i Excel do wykorzystania w narzędziach BI.
- Pełne podsumowania analiz i raporty w formacie PDF dla interesariuszy, którzy potrzebują dopracowanej dokumentacji.
⚡ Archiwum szablonów: bezpłatne szablony grup docelowych, które pomogą Ci zdefiniować i dopracować profil idealnego klienta.
🎥 Jeśli chcesz wykorzystać AI, aby zaoszczędzić czas i szybciej dostarczać produkty, przygotowaliśmy dla Ciebie to wideo.
Strategie podpowiedzi, które sprawdzają się w analizie danych
Strukturyzowanie podpowiedzi za pomocą jasnych parametrów pomaga Claude'owi dostarczać precyzyjne i dokładne analizy, które są zgodne z Twoimi celami.
Oto wzorce podpowiedzi, które możesz stosować w różnych przypadkach użycia:
Podsumowywanie dużych lub nieuporządkowanych zbiorów danych
Jeśli chcesz, aby Claude sporządzał podsumowania na podstawie nieuporządkowanych i chaotycznych zbiorów danych — a nawet dużych, uporządkowanych zbiorów — nie poprzestawaj na poproszeniu go o przedstawienie najważniejszych wniosków z pliku.
Oto wzór podpowiedzi, którego należy przestrzegać:
- Określ, co przedstawiają dane, tj. sześć miesięcy wydatków marketingowych na płatne reklamy.
- Określ, na czym należy się skupić (zakres analizy), tj. na kanałach, które przyniosły najwyższy zwrot z inwestycji w ciągu ostatnich 6 miesięcy.
- Określ strukturę podsumowania, tj. podaj mi 200-słowowy przegląd, a następnie wypunktowaną listę trzech najważniejszych wniosków.
- Nakazuj mu wyszukiwanie motywów lub wzorców, tj. podkreślanie wszelkich sezonowych trendów lub nagłych zmian w wynikach.
🤖 Przykładowe polecenie: Ten plik CSV zawiera 8000 zgłoszeń do obsługi klienta z IV kwartału. Podsumuj pięć najczęściej zgłaszanych kategorii skarg według częstotliwości i zaznacz wszelkie problemy, które nagle stały się bardzo popularne.
Porównanie okresów lub kohort
Silne podpowiedzi porównawcze jasno określają cel porównania i porównywane wymiary. Jest to ważne, gdy nie chcesz, aby Claude po prostu stworzył listę różnic, ale zagłębił się w przyczyny tych zmian.
Oto wzór podpowiedzi, którego należy przestrzegać:
- Określ przedmiot porównania, np. porównaj wskaźniki rezygnacji klientów korporacyjnych i małych i średnich przedsiębiorstw lub wyniki za III kwartał 2024 r. z wynikami za III kwartał 2023 r.
- Wyjaśnij, co zmieniło się w zbiorze danych, jeśli porównujesz tę samą jednostkę zbioru danych w czasie, tj. czy wprowadziłeś nową funkcję, zmieniłeś ceny lub zmieniłeś strategię sprzedaży między okresami?
- Jeśli zbiór danych zawiera wiele wskaźników, określ, na których z nich należy się skupić, np. przychody, współczynniki konwersji, koszt pozyskania klienta lub średnia wartość transakcji.
- Poproś o wiarygodne wyjaśnienia, tj. wyjaśnij, co może być przyczyną odchylenia — czy jest to zjawisko sezonowe, behawioralne, czy związane z konkretnym wydarzeniem?
🤖 Przykładowa podpowiedź: Porównaj wskaźniki utrzymania klientów między użytkownikami, którzy dołączyli w pierwszym kwartale, a tymi, którzy dołączyli w drugim kwartale. Skoncentruj się na utrzymaniu klientów w ciągu 90 dni i podkreśl wszelkie różnice w zachowaniu podczas korzystania z produktu w pierwszym miesiącu.
Rozpoznawanie anomalii lub wartości odstających
Jeśli chcesz, aby Claude zaznaczył punkty danych, które nie pasują do wzorca, zastosuj następujący wzorzec podpowiedzi:
- Określ punkt odniesienia lub oczekiwane zachowanie, np. typowy miesięczny zakres sprzedaży wynosi od 200 000 do 250 000 USD lub średni czas rozwiązania zgłoszenia w zakresie wsparcia technicznego wynosi 48 godzin.
- Określ, co uznajesz za wartość odstającą, tj. każdą wartość, która jest o 20% wyższa lub niższa od normy, lub nagłe skoki, które podwajają wartość bazową.
- Poproś go, aby podał kontekst dotyczący anomalii, tj. kiedy miała miejsce, który segment lub region został nią dotknięty i co jeszcze uległo zmianie w tym czasie.
- Poproś go o określenie, czy jest to odosobniony przypadek, czy część wzorca, który warto zbadać.
To interaktywne podejście pomaga zrozumieć przyczyny występowania wartości odstających oraz ich wpływ na prognozy lub działania.
🤖 Przykładowa podpowiedź: Przeanalizuj ten zestaw danych dotyczących sprzedaży i zaznacz wszystkie miesiące, w których przychody spadły o ponad 15% poniżej średniej kwartalnej. Dla każdego wartości odstającej określ, które linie produktów zostały dotknięte spadkiem i czy zbiega się to z jakimikolwiek zmianami operacyjnymi.
Przekładanie analizy na prosty język
Kiedy potrzebujesz, aby Claude wyjaśnił analizę określonej grupie odbiorców, ważne jest, aby określić, dla kogo jest przeznaczone wyjaśnienie i co powinni wiedzieć. Najlepiej sprawdza się to, gdy masz mało czasu i potrzebujesz streszczeń.
Oto wzór podpowiedzi, którego należy przestrzegać:
- Określ swoją grupę docelową, np. prezentacja dla kadry kierowniczej, która nie pracuje na co dzień z danymi, lub udostępnianie wyników zespołowi sprzedaży.
- Proszę o wyjaśnienia bez żargonu, tj. proszę unikać terminów statystycznych, takich jak wartości p, odchylenia standardowe lub współczynniki korelacji, chyba że jest to konieczne.
- Zapytaj o rzeczywiste implikacje, tj. co to oznacza dla przychodów, działalności operacyjnej lub doświadczeń klientów?
- Jeśli pojęcie jest złożone, poproś program o użycie analogii lub porównań, np. wyjaśnij trend w kontekście codziennych decyzji biznesowych.
🤖 Przykładowa podpowiedź: Wykorzystaj tę analizę rezygnacji klientów i wyjaśnij jej wyniki naszemu zespołowi marketingowemu, skupiając się na czynnikach powodujących rezygnacje klientów oraz praktycznych działaniach, które możemy podjąć, aby poprawić retencję.
Ujawniaj założenia i luki
Jeśli chcesz, aby Claude poddał w wątpliwość Twoją analizę lub zidentyfikował brakujące elementy, poproś go wyraźnie o zakwestionowanie Twoich wniosków i wskazanie obszarów, w których dane mogą być niekompletne.
Oto wzór podpowiedzi, którego należy przestrzegać:
- Poproś Claude'a o zidentyfikowanie założeń w Twojej analizie, tj. jakie są nasze założenia dotyczące zachowań klientów, warunków rynkowych lub dokładności danych?
- Poproś o zaznaczenie luk w zbiorze danych, tj. czy brakuje okresów, segmentów klientów lub wskaźników, które mogłyby zmienić wnioski?
- Nakazuj mu podważanie Twoich hipotez, np. jakie alternatywne wyjaśnienia istnieją dla tego trendu lub wzorca?
- Zapytaj o ryzyko lub ograniczenia, np. w jaki sposób ta analiza może nas wprowadzić w błąd, jeśli nie będziemy ostrożni?
🤖 Przykładowa podpowiedź: Przejrzyj tę prognozę przychodów i zidentyfikuj wszelkie moje założenia, które mogą być błędne. Zaznacz wszelkie braki w danych, które mogą mieć wpływ na dokładność, i zasugeruj, jakie dodatkowe informacje wzmocniłyby tę analizę.
Najlepsze praktyki interpretacji wyników Claude'a
Poniżej przedstawiono kilka przyjaznych dla początkujących najlepszych praktyk, o których należy pamiętać:
- Przygotowanie i ładowanie danych: Upewnij się, że dane znajdują się w jednej, dobrze zorganizowanej tabeli w każdym pliku, a w przypadku złożonych projektów użyj Claude Code do zarządzania plikami i komendy /init do tworzenia kontekstu.
- Wyraźnie określaj pliki referencyjne: podczas zarządzania wieloma plikami CSV używaj podpowiedzi takich jak „Porównaj dane dotyczące przychodów w pliku sales_Q4. csv z tematami opinii klientów w pliku survey_results. PDF”, aby uniknąć nieporozumień.
- Weryfikuj twierdzenia statystyczne: poproś Claude'a o pokazanie swojej pracy i przejrzyj kod za pomocą przycisku „Wyświetl analizę”, aby zrozumieć obliczenia, wielkość próby i logikę identyfikacji trendów.
- Debugowanie na podstawie surowych danych: Jeśli obliczenia nie powiodą się lub wydają się nieprawidłowe, poproś Claude'a o „Pokaż mi pierwsze 5 wierszy ze wszystkimi polami”, aby upewnić się, że prawidłowo rozumie strukturę danych.
- Priorytet dla ludzkiej oceny: jeśli wyniki Claude'a są sprzeczne z tym, co wiesz o swojej firmie lub klientach, zgłębiaj temat, zanim zaakceptujesz analizę bez zastrzeżeń.
- Upewnij się, że wnioski odzwierciedlają cały zbiór danych: zapytaj Claude'a o wielkość próby użytej do zidentyfikowania wzorca, aby potwierdzić, że przeanalizował on cały zbiór danych.
👀 Czy wiesz, że... Danone wykorzystuje AI do prognozowania kosztów surowców w ponad 500 modelach towarowych. Dzięki ciągłemu powtarzaniu modeli w oparciu o zmiany cen towarów firma generuje prognozy kosztów sprzedanych towarów na tyle szybko, że może elastycznie planować działalność i reagować na zmiany rynkowe.
Typowe błędy, których należy unikać podczas korzystania z Claude'a do analizy danych
Oto kilka błędów, których należy unikać podczas korzystania z Claude'a do analizy danych, oraz wskazówki, jak postępować w takich sytuacjach:
| ❌ Błąd | ✅ Co zrobić zamiast tego? |
| Zadawanie zbyt ogólnych i niejasnych pytań | Nadaj swoim podpowiedziom konkretny charakter, określając zakres i pożądany wynik. Zamiast „Podsumuj te dane dotyczące sprzedaży”, zadaj konkretne pytania, np. określ, które kategorie produktów odnotowały największy spadek przychodów w III kwartale |
| Brak kontekstu | Zawsze podawaj krótkie wyjaśnienie, co przedstawia zbiór danych, co oznacza każde pole, jakich typów danych można się spodziewać i jak pola są ze sobą powiązane. |
| Akceptowanie pierwszej odpowiedzi bez zmian | Potraktuj początkową odpowiedź Claude'a jako punkt wyjścia i powtarzaj pytania uzupełniające, aby udoskonalić wyniki i sprawdzić założenia. |
| Obsługa bardzo dużych zbiorów danych | Przetwarzaj dane i kondensuj je w łatwe do zarządzania fragmenty — podsumowuj według okresu czasu, filtruj według odpowiednich segmentów lub agreguj przed przesłaniem, aby uniknąć błędów analizy składniowej. |
| Udostępnianie zbiorów danych zawierających dane osobowe | Przed przesłaniem edytuj zbiór danych — usuń lub zanonimizuj nazwiska, adresy e-mail, numery telefonów, numery ubezpieczenia społecznego i wszelkie inne wrażliwe dane osobowe. |
| Wyniki pomijające założenia i uprzedzenia | Podpowiedź dla Claude'a: „Lista wszystkich potencjalnych błędów w zbiorze danych i wszelkich luk w danych, które mogą mieć wpływ na wnioski” — aby ujawnić błędy korelacji i przyczynowości, błędy próbkowania lub pominięte podgrupy w danych. |
Rzeczywiste limity wykorzystania Claude'a do analizy danych
Claude doskonale sprawdza się w analizie danych. Jednak gdy projekty przejdą z fazy planowania do realizacji, zaczniesz dostrzegać następujące limity 👇
- Nie zachowuje pamięci między sesjami: każda rozmowa rozpoczyna się od nowa, chyba że ponownie załadujesz kontekst i dane, co oznacza, że nie możesz bazować na poprzedniej analizie bez ręcznego odtworzenia ustawień.
- Nie nadaje się do analiz regulowanych lub podlegających audytowi: Claude nie posiada formalnych ścieżek audytu wymaganych w branżach takich jak finanse lub opieka zdrowotna, gdzie analiza danych musi być identyfikowalna i możliwa do obrony.
- Ograniczenia współpracy: Członkowie zespołu mogą przeglądać rozmowy i analizy przeprowadzone w Claude, ale nie mogą wnosić do nich wkładu w czasie rzeczywistym ani rozgałęziać analizy we własnym kierunku bez konieczności rozpoczynania od nowa.
- Brak natywnych połączeń: Claude nie może importować danych bezpośrednio z narzędzi roboczych, takich jak CRM czy platformy marketingowe — musisz ręcznie eksportować pliki, przesyłać je do Claude, a następnie eksportować wyniki analizy z powrotem do swoich systemów, aby przekształcić spostrzeżenia w zadania, które można zrealizować.
- Nie nadaje się do analizy na pełną skalę: okno kontekstowe ustawia limit ilości danych, które Claude może przetworzyć jednocześnie — wstępne przetwarzanie danych do mniejszych zestawów może być czasochłonne i może zafałszować wyniki, jeśli nie będziesz ostrożny przy podziale danych.
- Nie nadaje się do analiz powtarzalnych: Nie nadaje się do zadań analitycznych i zestawów danych, które zmieniają się codziennie, takich jak monitorowanie skuteczności reklam podczas aktywnej kampanii — nie ma dostępu do danych w czasie rzeczywistym. Konieczne jest ręczne przesyłanie nowych danych, ich wstępne przetwarzanie i czyszczenie, a także rozpoczynanie analizy od nowa każdego dnia.
Gdzie faktycznie odbywa się analiza danych (i dlaczego Teams korzystają z ClickUp)
Claude może pomóc Ci analizować zbiory danych i wyodrębniać wzorce, które nie są od razu widoczne. Ale co dalej, gdy już uzyskasz te informacje?
Nadal potrzebujesz oddzielnego systemu, aby wykorzystać te informacje. Wprowadź: ClickUp.
To zintegrowany obszar roboczy AI oferuje jedną platformę, na której projekty, dokumenty, rozmowy i inteligencja AI współpracują ze sobą. Jego kontekstowa sztuczna inteligencja zna i rozumie Twoją pracę. Spędzasz mniej czasu na kopiowaniu i wklejaniu danych, a więcej na realizacji zadań.
Poniżej przedstawiono kluczowe funkcje ClickUp, które sprawiają, że jest to najlepsza alternatywa dla Claude'a:
Pracuj z AI, która rozumie Twoją pracę
ClickUp Brain działa jako kontekstowa warstwa AI w Twoim obszarze roboczym, świadoma rzeczywistej struktury Twojej pracy. Zamiast rozumować w izolacji, może odwoływać się do:
- Zadania, podzadania i hierarchie powiązane z rzeczywistą pracą
- Statusy, priorytety, terminy i zależności
- Dokumenty połączone z projektami i decyzjami
- Komentarze i bieżące rozmowy, w których żyje kontekst
- Własność i odpowiedzialność w całym zespole
Ponieważ Brain działa w ramach modelu uprawnień ClickUp, wyświetla tylko te informacje, do których masz dostęp.
Co najważniejsze, wnioski nie pozostają uwięzione w dokumentach. Brain analizuje dane z obszaru roboczego na żywo i zwraca odpowiedzi oparte na aktualnym stanie wykonania. W rezultacie analiza łączy się bezpośrednio z decyzjami, działaniami następczymi i wynikami.
Uprość wyszukiwanie w pracy i połączonych narzędziach dzięki Enterprise Search.
Gdy informacje są rozproszone między projektami, zespołami i narzędziami, wyszukiwanie danych i odpowiednich odpowiedzi staje się trudnym zadaniem.
Funkcja Enterprise Search w ClickUp ułatwia wyszukiwanie w obszarze roboczym ClickUp i połączonych systemach przy użyciu języka naturalnego.
Zobacz, jak przeszukiwać pliki, zadania, rozmowy i pulpity nawigacyjne bez konieczności przeglądania folderów lub przełączania się między narzędziami. Technologia oparta na AI zwraca odpowiedzi i powiązane pliki z całego obszaru roboczego oraz zintegrowanych aplikacji innych firm.
Efektywnie porządkuj swoje dane dzięki polom niestandardowym ClickUp.
Dzięki ClickUp możesz zbudować ustrukturyzowaną bazę danych bezpośrednio w swoich cyklach pracy. ClickUp Pola niestandardowe pozwalają dodawać wysoce konfigurowalne, definiowane przez użytkownika pola danych do lokalizacji obszaru roboczego (przestrzenie, foldery, listy) i zadań w ponad 20 różnych formatach.
Oto, co sprawia, że jest to potężne narzędzie do zarządzania danymi:
- Spójność danych: lista rozwijana, pola wyboru, przyciski, pola daty i predefiniowane opcje eliminują różnice w formatowaniu, zanim jeszcze się pojawią.
- Automatyczne obliczenia: pola formuł obliczają wskaźniki, takie jak przychody, wyniki potencjalnych klientów lub koszty projektów, bez konieczności ręcznego wprowadzania danych do arkusza kalkulacyjnego.
- Pola AI: Używaj pól AI do podsumowywania zadań, uzyskiwania aktualizacji, tłumaczenia zawartości i tworzenia elementów działania bezpośrednio na podstawie danych.
- Raportowanie za pomocą pulpitu nawigacyjnego: Uzyskaj wgląd w dane w czasie rzeczywistym z pól niestandardowych bez konieczności eksportowania do pliku CSV lub ponownego tworzenia zestawów danych w narzędziach zewnętrznych.
Uzyskaj dostęp do wielu modeli AI
ClickUp Brain i ClickUp BrainGPT zapewniają dostęp do wielu modeli sztucznej inteligencji, w tym Claude Sonnet 4, bezpośrednio w Twoim obszarze roboczym ClickUp. Nie potrzebujesz oddzielnych subskrypcji ani loginów, aby eksperymentować z różnymi modelami do zadań analitycznych.
Możesz przeprowadzać analizy w miejscu, w którym już pracujesz.
Koniec z analizowaniem zbiorów danych w Claude, a następnie ręcznym przenoszeniem wniosków z powrotem do narzędzia do zarządzania projektami w celu tworzenia zadań. Twój zespół może współpracować nad wynikami w czasie rzeczywistym i przekształcać wnioski w działania bez konieczności zmiany kontekstu.
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: Różne modele AI mają różne mocne strony analityczne. Oto, kiedy należy używać poszczególnych modeli:
- Claude: dogłębna analiza złożonych zbiorów danych, analiza jakościowa danych zawierających dużą ilość tekstu oraz przeprowadzanie analiz statystycznych.
- ChatGPT: szybkie podsumowania ustrukturyzowanych danych, konwersacyjne wyjaśnienia trendów i generowanie szablonów raportów na podstawie surowych wyników badań.
- Gemini: Analiza danych ze źródeł Google Workspace i porównywanie wniosków z wielu powiązanych dokumentów
Dyktuj swoje polecenia podczas analizy danych
Użyj funkcji ClickUp Talk to Text, aby dyktować wytyczne dotyczące analizy bez utraty wątku.
Mów naturalnie, wyjaśniając znaczenie zbioru danych, opisując korelacje między różnymi zmiennymi i określając, czego oczekujesz od modelu AI.
Zdefiniuj również strukturę wyników, a wszystko to bez użycia rąk.
Funkcja Talk to Text dodatkowo usprawnia cykl pracy analizy poprzez:
- Oznaczaj członków zespołu w komentarzach podczas przeglądania wyników, aby mogli natychmiast włączyć się do rozmowy.
- Przekształcanie myśli werbalnych w uporządkowaną dokumentację
- Tworzenie zadań na podstawie spostrzeżeń w locie bez zakłócania przepływu analizy
Zamień analizę w wizualne wnioski dzięki pulpitom nawigacyjnym
Po przeanalizowaniu danych i zidentyfikowaniu wzorców potrzebujesz miejsca, w którym będziesz mógł monitorować, jak te spostrzeżenia przekładają się na rzeczywiste wyniki biznesowe. Statyczne raporty tracą na znaczeniu w momencie zmiany warunków.
Po zakończeniu kampanii musisz mieć widoczność na temat tego, czy zidentyfikowane trendy utrzymują się, poprawiają się czy pogarszają.
Panele ClickUp zapewniają podgląd w czasie rzeczywistym. Pobierają dane bezpośrednio z obszaru roboczego — zadania, pola niestandardowe, harmonogramy projektów, aktywność zespołu — i wyświetlają je w postaci wykresów, diagramów i widżetów, które są automatycznie aktualizowane w miarę postępu prac.
Oto, w jaki sposób pulpity nawigacyjne zapewniają wsparcie dla cyklu pracy związanej z analizą danych:
- Śledź wskaźniki KPI, które pojawiły się w wyniku analizy, bez konieczności ręcznego odtwarzania raportów.
- Twórz wykresy słupkowe, wykresy liniowe i widżety obliczeniowe, które odzwierciedlają dokładnie te wskaźniki, które są dla Ciebie ważne.
- Udostępniaj pulpity nawigacyjne interesariuszom, którzy muszą zapoznać się z wpływem Twoich ustaleń.
⭐ Dodatkowa korzyść: Połącz pulpity nawigacyjne z kartami AI, aby inteligentnie podsumować dane. Oto jak korzystać z tej kombinacji 👇
Obsługuj powtarzalne cykle pracy analitycznej za pomocą Super Agents.
Super agenci to asystenci AI, którzy wykorzystują Twoje spostrzeżenia analityczne. Działają w tle, wykrywając problemy i wykonując cykle pracy, podczas gdy Ty skupiasz się na decyzjach strategicznych.
Te agenty AI do analizy danych są Twoimi monitorami otoczenia, wykonujące śledzenie zmian w zadaniach, osiach czasu, zależnościach i wzorcach danych bez czekania na Twoje podpowiedzi.
Oto, co Super Agents mogą zrobić z Twoimi danymi:
- Retrospektywy sprintów: Syntezuj dane dotyczące wydajności zespołu i ujawniaj ryzyka związane z realizacją zadań, zanim staną się one przeszkodami.
- Zarządzanie zaległymi zadaniami: wykrywaj zadania, które są opóźnione w stosunku do harmonogramu, i proaktywnie powiadamiaj o tym właścicieli lub przydzielaj je ponownie na podstawie wzorców obciążenia pracą.
- Powtarzające się aktualizacje statusu: monitoruj postępy projektu w wielu punktach danych i automatycznie generuj raporty o statusie.
- Śledzenie zależności: uruchamiaj zadania następcze po zakończeniu zależności, utrzymując cykl pracy bez ręcznej interwencji.
Wykorzystaj potencjał analizy danych dzięki ClickUp
Większość narzędzi do analizy danych znajduje się obok Twojej pracy. Zintegrowana sztuczna inteligencja ClickUp znajduje się w jej wnętrzu.
ClickUp łączy sztuczną inteligencję z Twoimi projektami, zadaniami, dokumentami i rozmowami. Sztuczna inteligencja rozumie, o co pytasz, a także co się dzieje, co jest w bloku i co należy zrobić dalej.
Przewaga wynika z konwergencji:
- Kontekst istnieje tam, gdzie odbywa się praca, a nie w skopiowanych podpowiedziach.
- Własność i osie czasu zwiększają odpowiedzialność
- Twoi koledzy z zespołu AI, Super Agenci, wykonują za Ciebie najtrudniejsze zadania do zrobienia.
Chcesz poznać możliwości zintegrowanego obszaru roboczego opartego na AI? Zarejestruj się bezpłatnie w ClickUp.
FAQ
Claude obsługuje zarówno dane ustrukturyzowane (CSV, Excel, JSON), jak i nieustrukturyzowane teksty (opinie klientów, odpowiedzi z ankiet, transkrypcje wywiadów).
Claude zapewnia wysoką dokładność w zakresie statystyk opisowych, rozpoznawania wzorców, analizy eksploracyjnej i wniosków jakościowych. Jest uważany za odpowiednik młodszego analityka danych. Jednak jego precyzja spada w przypadku hałaśliwych/dużych plików nieustrukturyzowanych i przypadków skrajnych, co wymaga weryfikacji przez człowieka.
Nie. Claude doskonale sprawdza się w jednorazowej analizie i wnioskowaniu na podstawie nieuporządkowanych zbiorów danych, ale nie posiada automatycznych pulpitów nawigacyjnych, funkcji raportowania i integracji potoków danych, które zapewniają narzędzia BI. Nadaje się do eksploracji, a nie do analizy produkcyjnej.
Poproś Claude'a o pokazanie swojej pracy i przejrzyj rzeczywisty kod, który uruchomił. Sprawdź wielkość próbki, zweryfikuj obliczenia na podstawie podzbioru danych, które rozumiesz, i przetestuj wnioski w oparciu o swoją wiedzę operacyjną na temat działalności firmy.
Claude sprawdza się podczas wstępnej eksploracji danych oraz przekładania złożonych wyników na prosty język dla interesariuszy. Najlepiej nadaje się do szybkiego porządkowania chaotycznych zbiorów danych bez konieczności wymiany infrastruktury analitycznej.