एआई के लिए एक संपूर्ण संक्षिप्त विवरण तैयार करें जो पूरे मॉड्यूल को एक साथ लाता है। रिटर्न JSON {"data":"...","questions":"...","checks":"...","deliverable":"..."}: data - संदर्भ (किस प्रकार का डेटा, एक पंक्ति, इकाइयाँ); questions - 3-4 मापने योग्य प्रश्न जो गिरावट का कारण बताते हैं (रुझान, कटौती, विसंगतियाँ); checks - अभिसरण के लिए एआई संख्याओं की जांच कैसे करें; deliverable - आउटपुट क्या है: मुख्य निष्कर्ष और अपेक्षित प्रभाव के साथ 2-3 प्राथमिकता वाले कार्य।
एक मजबूत विश्लेषण एक प्रश्न नहीं है, बल्कि एक श्रृंखला है: संदर्भ → मापने योग्य प्रश्न → सत्यापन → निष्कर्ष → कार्रवाई। आप पहले से ही जानते हैं कि प्रत्येक भाग को कैसे करना है; समापन आपको सिखाता है कि उन्हें एक साथ कैसे जोड़ा जाए। यांत्रिकी: एआई पूछे जाने पर संकीर्ण प्रतिक्रिया देता है, इसलिए एक बड़े प्रश्न को चरणों में विभाजित किया जाना चाहिए, अन्यथा आपको एक सुव्यवस्थित सामान्य उत्तर मिलेगा। लीवर: सामान्य से विशिष्ट की ओर ले जाना। पहला, कहां गिरा - कौन सा चैनल, श्रेणी, शहर; तो फिर क्यों - छूट ने मार्जिन खा लिया है, औसत बिल गिर गया है, या एक पूरी श्रेणी गायब हो गई है। अंदरूनी सूत्र: द्विअर्थी परिकल्पनाओं को प्रश्नों में डालें। "यदि औसत बिल गिर गया है, तो इसका कारण छूट है; यदि चेक की संख्या कम हो गई है, तो इसका कारण ट्रैफ़िक है।" कांटा भटकने के बजाय विश्लेषण को पहले से निर्देशित करता है: कोई भी उत्तर अगले चरण की ओर ले जाता है। दूसरी तरकीब: रूपरेखा को हमेशा एक प्रभाव वाली क्रिया से बंद करें - "क्या करें" के बिना एक विश्लेषण एक सुंदर मृत्युलेख है, न कि व्यवसाय के लिए मदद। एक सामान्य नौसिखिया गलती: सब कुछ एक विशाल अनुरोध में समेटना "पता लगाएं कि मुनाफा क्यों गिर गया।" इसे चरणों में तोड़ें और प्रत्येक पर संख्याओं की जांच करें - फिर निष्कर्ष ठोस होगा।
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