analyze

/analyze - データに関する質問に回答する

見慣れないプレースホルダーがある場合や、接続されているツールを確認する必要がある場合は、CONNECTORS.mdを参照してください。

簡単な検索から詳細な分析、正式なレポートまで、データに関する質問に回答します。

使用方法

/analyze <natural language question>

ワークフロー

1. 質問を理解する

ユーザーの質問を読み解き、次の点を判断します。

• 複雑さのレベル：
  • 簡単な回答：単一の指標、簡単な絞り込み、事実の検索（例：「先週、何人のユーザーが登録しましたか？」）
  • 詳細な分析：多次元の調査、傾向分析、比較（例：「コンバージョン率の低下を引き起こしている要因は何ですか？」）
  • 正式なレポート：方法論、注意点、推奨事項を含む包括的な調査（例：「サブスクリプション指標に関する四半期のビジネスレビューを作成してください」）
• データ要件：必要なテーブル、指標、ディメンション、期間
• 出力形式：数値、テーブル、グラフ、説明文、またはその組み合わせ

2. データを取得する

データウェアハウスの MCP サーバーが接続されている場合：

1. スキーマを調べ、関連するテーブルと列を見つけます
2. 必要なデータを抽出する SQL クエリを作成します
3. クエリを実行し、結果を取得します
4. クエリが失敗した場合は、原因を調べて再試行します（列名、テーブル参照、対象の方言における構文を確認してください）
5. 結果が予想と異なる場合は、先に妥当性を確認します

データウェアハウスが接続されていない場合：

1. 次のいずれかの方法でデータを提供してもらうよう、ユーザーに依頼します。
   • クエリ結果を直接貼り付ける
   • CSV または Excel ファイルをアップロードする
   • スキーマを説明してもらい、実行用のクエリを作成する
2. 手動実行用のクエリを作成する場合は、方言ごとのベストプラクティスに従うため、sql-queriesスキルを使用します
3. データが提供されたら、分析を進めます

3. 分析する

• 関連する指標、集計、比較を計算します
• パターン、傾向、外れ値、異常を特定します
• ディメンション（期間、セグメント、カテゴリー）ごとに比較します
• 複雑な分析では、問題を小さな質問に分け、それぞれに対応します

4. 提示前に検証する

結果を共有する前に、次の検証項目を確認します。

• 行数の妥当性：レコード数は妥当ですか？
• NULL の確認：結果に影響する可能性のある予期しない NULL はありませんか？
• 数値の規模の確認：数値は妥当な範囲にありますか？
• 傾向の連続性：時系列に予期しない欠落はありませんか？
• 集計ロジック：小計の合計は正しく総計と一致していますか？

確認で懸念事項が見つかった場合は、調査して注意点を記載します。

5. 調査結果を提示する

簡単な回答の場合：

• 関連する背景情報を添えて、回答を直接示します
• 再現できるよう、使用したクエリを折りたたんで表示するか、コードブロックに記載します

詳細な分析の場合：

• 重要な発見や洞察から説明を始めます
• データテーブルやビジュアライゼーションで裏付けます
• 方法論と注意点を記載します
• 追加の質問を提案します

正式なレポートの場合：

• 主な要点をまとめたエグゼクティブサマリー
• アプローチとデータソースを説明する方法論のセクション
• 根拠を添えた詳細な調査結果
• 注意点、制約、データ品質に関する注記
• 推奨事項と次のステップの提案

6. 必要に応じてビジュアライゼーションを作成する

テーブルよりもグラフのほうが効果的に結果を伝えられる場合：

• 適切なグラフの種類を選ぶため、data-visualizationスキルを使用します
• Python でビジュアライゼーションを生成するか、HTML ダッシュボードに組み込みます
• 明瞭さと正確さを重視するビジュアライゼーションのベストプラクティスに従います

例

簡単な回答：

/analyze How many new users signed up in December?

詳細な分析：

/analyze What's causing the increase in support ticket volume over the past 3 months? Break down by category and priority.

正式なレポート：

/analyze Prepare a data quality assessment of our customer table -- completeness, consistency, and any issues we should address.

ヒント

• 可能であれば、期間、セグメント、指標を具体的に指定してください
• テーブル名がわかっている場合は、処理を速めるために記載してください
• 複雑な質問の場合、Claude は複数のクエリに分けて処理することがあります
• 結果は必ず提示前に検証されます。問題がある場合は、Claude がその旨をお知らせします