PROMPT ANALYST • LESSON 14

Prompt សម្រាប់ Document និង Data Analysis

27 កក្កដា 2026

មុនសុំ Insight ត្រូវស្គាល់ File ជាមុន៖ កំណត់ Scope, ពិនិត្យ Page/Sheet/Schema, សម្គាល់ Data Quality, បង្ហាញ Formula និងភ្ជាប់ Finding ទៅ Evidence ដែលអាចតាមរកបាន។

រយៈពេលប្រហែល ២២ នាទី

Prompt Mission • Level 14 បង្កើត Analysis Contract ដែលបំបែក Inspection, Validation, Analysis និង Report មុនសម្រេចលើទិន្នន័យ

0 XP

ចាប់ផ្តើម

សេចក្តីផ្តើម
ពេល AI ទទួល PDF ឬ Spreadsheet វាអាចសង្ខេបបានលឿន ប៉ុន្តែអាចរំលង Page, បកស្រាយ Column ខុស, លាយ Unit ឬគណនាលើ Missing Values។ ដូច្នេះ Prompt ល្អត្រូវបញ្ជាឱ្យ Inspect មុន Analyze។

គោលបំណងមេរៀននេះ
បន្ទាប់ពីរៀនចប់ អ្នកអាចបង្កើត Analysis Contract, ពិនិត្យ File Structure និង Data Quality, កំណត់ Formula/Assumptions, ភ្ជាប់ Finding ទៅ Page/Sheet/Row និងបញ្ជូនបញ្ហាសំខាន់ទៅ Human Review។

១. Analysis Contract៖ កំណត់អ្វីត្រូវឆ្លើយ មុនបើក File

កុំសរសេរតែ «វិភាគ File នេះ»។ ត្រូវប្រាប់ AI ថា Goal អ្វី, Scope ណា, សំណួរអ្វី, Metric ណា, អ្វីមិនត្រូវធ្វើ និង Output ត្រូវមានទម្រង់បែបណា។ Contract នេះជួយការពារ Analysis ពីការរីកលើសប្រធានបទ។

Goalសម្រេចចិត្ត ឬសំណួរអាជីវកម្មអ្វីដែល Analysis ត្រូវគាំទ្រ?

ScopeFile, Version, Page, Sheet, Columns, Rows និង Date range ណាដែលអនុញ្ញាត?

MetricsDefinition, Formula, Numerator, Denominator, Unit និង Timezone ត្រូវច្បាស់។

DeliverableSummary, Table, Finding, Limitation, Citation និង Validation Status ត្រូវមានលំដាប់។

Prompt ទូលំទូលាយ«មើល Spreadsheet ហើយប្រាប់អ្វីគួរធ្វើ»—គ្មាន Scope, Metric, Unit ឬ Stop Rule។

Analysis Contractបញ្ជាក់ Sheet/Columns/Date range, KPI Formula, Missing rule, Validation និងរបៀបបង្ហាញ Evidence។

Analysis គួរផ្តល់ Evidence និង Limitation—not Trading Signal ឬការធានាចំណេញ។ លទ្ធផលហិរញ្ញវត្ថុសំខាន់ត្រូវមាន Human Review។

២. Inspect មុន Analyze៖ ស្គាល់ Document និង Dataset

ជំហានដំបូងគឺបង្កើត File Inventory។ សម្រាប់ Document សួរ File name, Version, Page count, Section និងតារាង។ សម្រាប់ Data សួរ Sheet names, Row/Column count, Headers, Types, Units, Date range, Nulls, Duplicates និង Outliers។

Document MapTitle • Version • Date • Pages • Headings • Tables • Appendices • Scan/OCR quality

Schema MapSheet • Column • Data type • Unit • Allowed values • Key • Relationship

Data ProfileRow count • Missing • Duplicate • Min/Max • Distribution • Invalid date • Outlier

Privacy Checkរកឃើញ Password, API Key, Account number ឬ PII ហើយឈប់មុនបង្ហាញក្នុង Output។

ANALYSIS CONTRACT LAB

ជ្រើស FILE • កំណត់ ANALYSIS ROUTE

READY

ជ្រើស Scenario ដើម្បីមើល Inspection, Evidence និង Validation ដែល Prompt ត្រូវទាមទារ មុនបង្កើត Finding។

INPUTPDF Reportអត្ថបទ និង Table ច្រើន Page

ANALYSIS
ROUTER

ROUTEDOCUMENT ROUTEPage • Section • Quote • Limitation

បង្កើត Document Map, សង្ខេបតាម Section, ភ្ជាប់ Claim ទៅ Page/Table និងបំបែក Quote ពី Paraphrase។ បើ OCR មិនច្បាស់ សម្គាល់ NEEDS REVIEW។

៣. Document Analysis៖ Page, Section, Quote និង Context

Document មិនមែនជាអត្ថបទដុំតែមួយទេ។ Prompt ត្រូវកំណត់ថាតើត្រូវអាន Section ណា, តារាងណា និងកាលបរិច្ឆេទណា។ ពេលសង្ខេប ត្រូវរក្សាភាពខុសគ្នារវាងអ្វីដែលឯកសារនិយាយ, អ្វីដែល AI សន្និដ្ឋាន និងអ្វីដែល Document មិនបានបញ្ជាក់។

DOCUMENT EVIDENCE CONTRACT

បង្កើត Document Map ជាមុន។ សម្រាប់ Finding នីមួយៗ បង្ហាញ FINDING, TYPE (DIRECT FACT / PARAPHRASE / INFERENCE / UNKNOWN), FILE, VERSION, PAGE, SECTION ឬ TABLE, EXACT SUPPORT និង LIMITATION។ កុំដកស្រង់ Quote ដែលមិនអាចរកឃើញក្នុងឯកសារ។

Direct Factខ្លឹមសារដែលមាននៅ Page/Section ជាក់លាក់ និងរកឃើញវិញបាន។

Paraphraseសរសេរឡើងវិញដោយរក្សាអត្ថន័យ; មិនដាក់ជាសម្រង់ផ្ទាល់។

Inferenceការសន្និដ្ឋានពីចំណុចច្រើន; ត្រូវមាន Label និង Reason ខ្លី។

UnreadableScan/OCR ឬ Table មិនច្បាស់; កុំទាយ ត្រូវដាក់ NEEDS REVIEW។

៤. Data Analysis៖ Schema, Formula, Missing Values និង Units

ឈ្មោះ Column មិនគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីយល់ន័យទេ។ «Profit» អាចជា Gross ឬ Net; «Date» អាចជា Open time ឬ Close time។ ត្រូវស្នើ Data Dictionary ហើយបញ្ជាក់ Formula មុនគណនា។

Column ContractName • Meaning • Type • Unit • Null rule • Allowed values • Example

Metric ContractFormula • Filters • Numerator • Denominator • Rounding • Time window

Missing Ruleកុំបំពេញ Null ដោយស្ងៀមស្ងាត់; បង្ហាញ Count/Rate និងឥទ្ធិពលលើ Result។

Unit & TimeCurrency, Percentage, Price unit, Decimal scale, Date format និង Timezone ត្រូវថេរ។

Descriptive Analysis ប្រាប់អ្វីបានកើតឡើងក្នុង Dataset។ Prediction ទាមទារ Method, Training data, Evaluation និង Uncertainty ផ្សេងទៀត។ កុំបម្លែង Trend ទៅជាការព្យាករណ៍ដោយស្ងៀមស្ងាត់។

៥. Validation Checks និង Stop Rules

Validation គួរមានពីរជាន់៖ Structure Check ពិនិត្យ File/Schema និង Calculation Check ពិនិត្យ Formula/Total។ សម្រាប់ Finding សំខាន់ ត្រូវមាន Reconciliation ឬ Sample Calculation ដែលមនុស្សអាចធ្វើឡើងវិញ។

PASSSchema បញ្ជាក់, Date/Unit ត្រឹមត្រូវ, Null/Duplicate ត្រូវបានរាយ, Formula អាចធ្វើឡើងវិញ និង Finding មាន Page/Sheet/Range។

STOP / REVIEWFile ខូច, OCR មិនច្បាស់, Column ខ្វះ, Unit ផ្ទុយ, Formula មិនដឹង, Result មិន Reconcile ឬមានទិន្នន័យសម្ងាត់។

VALIDATION REPORT

រាយ CHECK, EXPECTED, OBSERVED, STATUS (PASS / FAIL / WARNING), EVIDENCE និង IMPACT។ បើ Must-have Check មួយ FAIL សូមឈប់ Analysis ចុងក្រោយ ហើយរាយព័ត៌មានដែលត្រូវកែ ឬផ្តល់បន្ថែម។

៦. រូបមន្តអនុវត្ត៖ Trading Journal Analysis Report

Prompt ខាងក្រោមបំបែកការងារជា Inspect → Profile → Validate → Analyze → Report។ វាមិនអនុញ្ញាតឱ្យ AI បង្កើត Column, បំពេញ Missing Value ដោយស្ងៀមស្ងាត់ ឬផ្តល់ Trading Signal ទេ។

សាកអនុវត្ត • PROMPT ជាភាសាខ្មែរ

ROLE៖ ធ្វើជាអ្នកវិភាគទិន្នន័យសម្រាប់ dmtrade.app។ INPUT៖ Trading Journal Spreadsheet ដែលខ្ញុំផ្តល់។ GOAL៖ សង្ខេប Performance និងរក Data-quality Issues សម្រាប់ការសិក្សា—not ផ្តល់ Signal ឬធានាចំណេញ។ SCOPE៖ ប្រើតែ Sheet និង Columns ដែលមានពិតក្នុង File; បញ្ជាក់ File name, Version, Sheet, Date range, Timezone និង Currency។ PHASE 1 — INSPECT៖ បង្កើត File Inventory និង Schema Map មាន Sheet, Row/Column count, Column name, Meaning, Data type, Unit, Null rate, Unique values និង Sample ៣។ កុំ Analyze មុនបង្ហាញ Schema។ PHASE 2 — PROFILE៖ រាយ Missing values, Duplicates, Invalid dates, Impossible values, Outliers និង Data leakage។ កុំលុប ឬបំពេញ Data ដោយស្ងៀមស្ងាត់។ PHASE 3 — VALIDATE៖ បញ្ជាក់ Metric Contract សម្រាប់ Total trades, Win rate, Average win, Average loss, Net P&L និង Average R ដោយបង្ហាញ Formula, Numerator, Denominator, Filters, Unit និង Rounding។ បើ Column ចាំបាច់ខ្វះ សរសេរ CANNOT CALCULATE។ ធ្វើ Sample calculation និង Reconcile Total ជាមួយ Source។ PHASE 4 — ANALYZE៖ បង្ហាញ Finding ជា FINDING, METRIC, VALUE, UNIT, SHEET/RANGE, EVIDENCE, ASSUMPTION, CONFIDENCE និង LIMITATION។ បំបែក Descriptive Finding ពី Inference; កុំបង្កើត Prediction។ PHASE 5 — REPORT៖ សរសេរជាភាសាខ្មែរ មាន Executive Summary, Data Quality Table, KPI Table, Findings ៥, Limitations, Unknowns និង Next validation steps។ SAFETY៖ កុំបង្ហាញ Password, API Key, Account number ឬ PII; ដាក់ទង់ និងឈប់បើឃើញ។ STOP RULE៖ បើ File មិនអាចអាន, Schema មិនច្បាស់, Unit ផ្ទុយ ឬ Must-have Validation FAIL សូមកុំចេញ Final Conclusion ហើយបញ្ជូនទៅ HUMAN REVIEW។

៧. ពិនិត្យការយល់ដឹង

QUIZ ខ្លី

តើ Prompt ណាមានសុវត្ថិភាព និងអាចផ្ទៀងផ្ទាត់បានជាងគេ សម្រាប់វិភាគ Dataset?

ចម្លើយត្រឹមត្រូវ៖ គ។ Inspection និង Validation មុន Analysis ការពារការបកស្រាយ Column, Unit, Missing Value និង Formula ខុស ហើយធ្វើឱ្យ Finding អាចតាមរក Evidence បាន។

៨. ចំណុចសំខាន់ដែលត្រូវចងចាំ

ចាប់ផ្តើមដោយ Analysis Contract៖ Goal, Scope, Questions, Metrics, Constraints និង Deliverable។
Inspect Document Map ឬ Data Schema មុនសង្ខេប គណនា ឬបង្កើត Insight។
សម្រាប់ Document ភ្ជាប់ Finding ទៅ File, Version, Page, Section ឬ Table និងបំបែក Fact/Paraphrase/Inference។
សម្រាប់ Data បញ្ជាក់ Column meaning, Unit, Formula, Date range, Missing/Duplicate rule និង Sample calculation។
បើ Must-have Validation FAIL, File មិនច្បាស់ ឬមាន Privacy Risk ត្រូវ STOP និង Human Review។

រូបមន្តសាមញ្ញ៖ «កំណត់ Goal → Inspect File → Map Schema → Profile Quality → Validate Formula → Analyze → Cite Evidence → Report Limitations»។

លំហាត់អនុវត្ត៖ ជ្រើស CSV មួយ ហើយសរសេរ Schema Map សម្រាប់ Column ៥, Data-quality Checks ៥ និង Metric Contract ២ មុនសុំ AI វិភាគ។

DATA ANALYST BADGE