Prompt: Phát hiện và xử lý ngoại lệ (outliers) trong giá – Phân tích dữ liệu bất động sản – AI Real Estate

Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết prompt template bạn cung cấp, tuân thủ đúng cấu trúc và định dạng yêu cầu.

1. Phân tích Cấu trúc Prompt

Prompt template này được thiết kế để yêu cầu mô hình AI thực hiện phân tích dữ liệu, cụ thể là phát hiện và đề xuất cách xử lý các giá trị ngoại lệ (outliers) trong một cột giá cụ thể của tập dữ liệu bất động sản. Cấu trúc của prompt khá rõ ràng và bao gồm các thành phần chính sau:

• Mục tiêu chính: “Phân tích cột giá […] để phát hiện các giá trị ngoại lệ…”
• Đối tượng dữ liệu: “tập dữ liệu bất động sản [TÊN_TẬP_DỮ_LIỆU]”
• Cột mục tiêu: “cột giá [TÊN_CỘT_GIÁ]”
• Phương pháp phân tích: “bằng phương pháp [PHƯƠNG_PHÁP_PHÁT_HIỆN_NGOẠI_LỆ]”
• Gợi ý phương pháp: “(ví dụ: IQR, Z-score)” – Phần này giúp người dùng hoặc mô hình hiểu rõ hơn về loại phương pháp mong muốn.
• Hành động tiếp theo: “Đề xuất phương án xử lý các ngoại lệ này”
• Gợi ý xử lý: “(ví dụ: loại bỏ, giới hạn giá trị)” – Tương tự, cung cấp các tùy chọn xử lý phổ biến.

Các placeholder (được đánh dấu bằng ngoặc vuông `[]`) là các biến cần được người dùng thay thế bằng thông tin cụ thể để prompt hoạt động hiệu quả. Các placeholder này bao gồm:

• [TÊN_CỘT_GIÁ]: Tên của cột chứa dữ liệu giá cần phân tích.
• [TÊN_TẬP_DỮ_LIỆU]: Tên hoặc mô tả chung về tập dữ liệu.
• [PHƯƠNG_PHÁP_PHÁT_HIỆN_NGOẠI_LỆ]: Tên của phương pháp thống kê hoặc thuật toán được sử dụng để xác định outliers.

2. Ý nghĩa & Cách hoạt động

Về mặt kỹ thuật, prompt này yêu cầu mô hình AI mô phỏng quá trình một nhà phân tích dữ liệu thực hiện. Khi người dùng điền các giá trị vào các placeholder, prompt sẽ trở thành một yêu cầu cụ thể. Mô hình sẽ tiếp nhận yêu cầu này và thực hiện các bước sau (dựa trên khả năng của nó, ví dụ như truy cập vào một môi trường code ảo hoặc hiểu về các khái niệm thống kê):

• Hiểu ngữ cảnh: Nhận diện rằng yêu cầu liên quan đến phân tích dữ liệu bất động sản, tập trung vào giá.
• Áp dụng phương pháp: Hiểu và áp dụng phương pháp được chỉ định (ví dụ: IQR, Z-score) vào dữ liệu trong cột giá.
• Phát hiện outliers: Xác định các điểm dữ liệu vi phạm tiêu chí của phương pháp đã chọn.
• Đề xuất xử lý: Dựa trên kết quả phát hiện, đưa ra các chiến lược xử lý phổ biến như loại bỏ hoàn toàn các điểm ngoại lệ, hoặc điều chỉnh chúng về một ngưỡng nhất định (ví dụ: thay thế bằng giá trị biên).

Sự rõ ràng trong việc chỉ định phương pháp phát hiện và gợi ý phương án xử lý giúp định hướng kết quả đầu ra của mô hình, đảm bảo tính chuyên môn và hữu ích.

3. Ví dụ Minh họa

Dưới đây là hai ví dụ về cách prompt có thể được điền vào để tạo ra các yêu cầu cụ thể:

Ví dụ 1: Sử dụng phương pháp IQR

Prompt sau khi điền:


Phân tích cột giá [GIÁ_NHÀ] trong tập dữ liệu bất động sản [DữLiệuNhàHàNội] để phát hiện các giá trị ngoại lệ (outliers) bằng phương pháp [IQR] (ví dụ: IQR, Z-score). Đề xuất phương án xử lý các ngoại lệ này (ví dụ: loại bỏ, giới hạn giá trị).


Ví dụ 2: Sử dụng phương pháp Z-score và đề xuất loại bỏ

Prompt sau khi điền:


Phân tích cột giá [MỨC_GIÁ_TRIỆU_ĐỒNG] trong tập dữ liệu bất động sản [DanhSachDuAnMoi] để phát hiện các giá trị ngoại lệ (outliers) bằng phương pháp [Z-score] (ví dụ: IQR, Z-score). Đề xuất phương án xử lý các ngoại lệ này (ví dụ: loại bỏ, giới hạn giá trị).


👉 Tóm lại

Prompt template này là một công cụ mạnh mẽ để yêu cầu mô hình AI thực hiện phân tích phát hiện và xử lý ngoại lệ trong dữ liệu giá bất động sản. Nó cung cấp cấu trúc rõ ràng, linh hoạt thông qua các biến placeholder, và định hướng mô hình bằng cách gợi ý các phương pháp và chiến lược xử lý. Khi được điền đầy đủ, prompt này sẽ tạo ra các yêu cầu phân tích dữ liệu chi tiết và có mục tiêu, khả năng cao sẽ mang lại kết quả hữu ích cho người dùng cuối.

“`