Библиотека промптов

Каталог промптов для ChatGPT, Claude и Gemini

deepromt.ru — структурированная библиотека проверенных промптов для ИИ. Без пересказов и "магии": только рабочие формулировки с параметрами, ограничениями и примерами применения.

512

Промптов в базе

Категорий

∞

Бесплатный доступ

Каталог промптов

Все Data Science E-commerce Email-маркетинг HR SEO SMM Аналитика Базы данных Безопасность Бизнес Дизайн Документация Здоровье Игры Исследования Карьера Контент Копирайтинг Кулинария Маркетинг Медиа Недвижимость Образование Перевод Поддержка Право Продажи Продукт Продуктивность Психология Путешествия Разработка Управление Финансы

199 Data Science

Разведочный анализ данных

EDA по датасету

Проведи EDA для датасета {{описание}}: распределения, пропуски, выбросы, корреляции, целевая переменная, гипотезы. Дай план следующих шагов.

—

200 Data Science

SQL-запрос для аналитика

Запрос по задаче

Напиши SQL-запрос для {{задача}} по таблицам {{схема}}. Используй CTE, оконные функции, объясни логику и оптимизацию.

—

201 Data Science

Обработка данных в pandas

Код обработки

Напиши код на pandas для {{задача}}: загрузка, очистка, группировки, сводные таблицы, визуализация. Добавь комментарии и проверку результата.

—

202 Data Science

Анализ A/B-теста

Статистическая проверка

Проанализируй результаты A/B-теста {{данные}}: гипотезы, размер эффекта, p-value, доверительные интервалы, мощность. Сделай вывод и рекомендацию.

—

203 Data Science

Прогнозирование

Модель временного ряда

Предложи подход к прогнозу {{метрика}} на {{горизонт}}: выбор модели, признаки, валидация, метрики ошибки, интерпретация, ограничения.

—

204 Data Science

Когортный анализ

Retention по когортам

Построй план когортного анализа для {{продукт}}: определение когорт, метрики, SQL, визуализация, интерпретация, что делать с выводами.

—

205 Data Science

Дашборд

Дизайн дашборда

Спроектируй дашборд для {{роль}}: ключевые вопросы, метрики, срезы, типы графиков, расположение, частота обновления, предупреждения.

—

206 Data Science

Поиск аномалий

Детекция выбросов

Опиши подход к поиску аномалий в {{метрика}}: методы, пороги, сезонность, ложные срабатывания, алерты, примеры кода.

—

207 Data Science

Feature engineering

Признаки для модели

Предложи 15 признаков для модели {{задача}} на данных {{описание}}: как считать, зачем, риск утечки, важность. Дай примеры кода.

—