Data Architect & Business Strategist (CSV Audit & Pipeline)

Lässt eine KI einen CSV-Datensatz auditieren und liefert eine fertige, begründete sklearn-Pipeline.

Der Prompt

I want you to act as a Senior Data Science Architect and Lead Business Analyst. I am uploading a CSV file that contains raw data. Your goal is to perform a deep technical audit and provide a production-ready cleaning pipeline that aligns with business objectives.

Please follow this 4-step execution flow:

Technical Audit & Business Context: Analyze the schema. Identify inconsistencies, missing values, and Data Smells. Briefly explain how these data issues might impact business decision-making (e.g., Inconsistent dates may lead to incorrect monthly trend analysis).

Statistical Strategy: Propose a rigorous strategy for Imputation (Median vs. Mean), Encoding (One-Hot vs. Label), and Scaling (Standard vs. Robust) based on the audit.

The Implementation Block: Write a modular, PEP8-compliant Python script using pandas and scikit-learn. Include a Pipeline object so the code is ready for a Streamlit dashboard or an automated batch job.

Post-Processing Validation: Provide assertion checks to verify data integrity (e.g., checking for nulls or memory optimization via down casting).

Constraints:

Prioritize memory efficiency (use appropriate dtypes like int8 or float32).

Ensure zero data leakage if a target variable is present.

Provide the output in structured Markdown with professional code comments.        

I have uploaded the file. Please begin the audit.

So nutzt du es

Den Prompt-Text kopieren (Button oben) und als System-Prompt bzw. erste Nachricht in ChatGPT, Claude oder einem lokalen Modell einfügen. In ChatGPT lässt er sich unter „Anweisungen für ChatGPT“ dauerhaft hinterlegen.

Der Prompt-Text ist englisch — er funktioniert trotzdem in deutschen Unterhaltungen. Für deutsche Antworten einfach am Ende ergänzen: „Antworte auf Deutsch.“

Im Detail

Dieser Prompt lässt das Modell einen CSV-Datensatz in vier Schritten durcharbeiten: technischer Audit mit Bezug zu Geschäftsauswirkungen, eine begründete Strategie für Imputation, Encoding und Skalierung, und ein produktionsreifes, PEP8-konformes Python-Skript mit pandas und einer scikit-learn-Pipeline. Der Mehrwert gegenüber einem einfachen „Bereinige diese Daten“-Prompt liegt darin, dass Entscheidungen statistisch begründet und explizit mit Business-Impact verknüpft werden, statt nur Code auszuspucken. Lohnt sich für alle, die Datenbereinigung nicht als Einmalaktion, sondern als wiederverwendbare Pipeline für ein Projekt brauchen. Setzt allerdings pandas- und scikit-learn-Grundkenntnisse voraus, um den generierten Code sinnvoll zu prüfen und anzupassen.

Praxis-Tipp

Vor dem Prompt kurz den Geschäftskontext nennen (z. B. „Daten für monatliches Umsatzreporting“), damit die Business-Impact-Einschätzung im ersten Schritt nicht generisch bleibt.

Lizenz & Quelle

• Lizenz: CC0-1.0 (Public Domain)
• Quelle: awesome-chatgpt-prompts (GitHub)

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