從聚合數據裡找異常與結論

手上有一份統計結果，想讓模型指出「哪裡不對」而不是重新算一遍。

提示詞全文

下面是一份已經聚合好的數據，請分析並指出值得注意的地方。

數據：
```
{{數據}}
```

背景：{{這份數據是什麼、時間範圍、來源}}

請按這個結構回答：

1. 三個最值得注意的數字（說明為什麼值得注意，是異常高、異常低、還是趨勢變化）
2. 數據裡可能存在的缺口或矛盾（例如總和對不上、時間不連續、單位不一致）
3. 如果要進一步驗證這些觀察，需要什麼補充數據
4. 基於現有數據能下的結論（明確標注「這個結論的置信度」）

要求：
- 不要重新計算我給的數字，直接使用
- 不要給出「需要更多數據」這種空泛結論
- 察覺到的異常如果無法解釋，直接說「原因不明」，不要編造原因

為什麼這樣寫

• 「不要重新計算」很重要 —— 否則模型會自己算一遍，算錯了還覆蓋你的正確數據。
• 要求指出「數據缺口與矛盾」，是模型比人快的地方：人能看出趨勢，但容易漏掉總和對不上。
• 「無法解釋就說原因不明」是防幻覺的關鍵。數據分析類任務最大風險是編一個聽起來合理的原因。

成本

按上面這段提示詞估算（輸入 212 tokens、輸出 300 tokens）。輸出長度依任務而定，實際會有差異。

變體

• 要做預測時，追加「基於趨勢給出未來 3 期的區間估計，並說明用了什麼假設」。
• 要對外匯報時，追加「把第 1 點改寫成給非技術主管看的三句話」。

常見失敗

• 直接貼原始 CSV（幾千行）會讓成本暴增且模型抓不到重點，先用程式聚合。
• 不標注時間範圍，模型可能把不同期間的數據混在一起比較。

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