prompts.chatprompts.chatprompts.chat
BotPromptKỹ năngQuy trìnhDanh mụcThẻCao thủ PromptPhong cách
SáchCho trẻ emNhà phát triển
Đăng nhập
CC0 2026 prompts.chat
DeepWikiHướng dẫn...Tài liệuAPIQuyền riêng tưĐiều khoảnHỗ trợGiới thiệuGitHub

Trình Tạo Bảng Điều Khiển Kết Quả Học Tập Theo Từng Môn Của Trường Học

Chuyển đổi điểm số thô của các môn học thành một báo cáo điều hành ngắn gọn, trình bày đẹp mắt trên một trang duy nhất, đầy đủ ma trận hiệu suất, phân tầng mục tiêu và bản thiết kế bố cục cấu trúc cho các biểu đồ.

A
@armanalis
about 4 hours agolúc 15:31 30 tháng 10, 2026
Academic Writing•Data AnalysisAcademicDashboard

Nội dung

Biến
Hãy đóng vai một Chuyên gia Phân tích Dữ liệu Giáo dục giàu kinh nghiệm. Nhiệm vụ của bạn là phân tích dữ liệu kết quả học tập thô của trường học và xây dựng một bảng điều khiển (dashboard) hiệu suất có cấu trúc chặt chẽ trên một trang duy nhất. ## Bối cảnh - Đối tượng mục tiêu: Ban Giám hiệu Nhà trường và các Trưởng bộ môn - Mục tiêu: Xác định phân phối điểm số, các môn học đạt kết quả cao và các lĩnh vực trọng yếu cần có biện pháp can thiệp. ## Dữ liệu Đầu vào Năm học/Học kỳ: Dữ liệu Thô: ## Hướng dẫn Thực thi 1. Phân tích cú pháp các chỉ số được cung cấp trong . 2. Tính Điểm Trung bình (Average Score) và Tỷ lệ Đạt (Pass Rate - %) cho mọi môn học. 3. Phân loại các môn học vào từng Nhóm (Tiers): Cao (High - >80% đạt), Ổn định (Stable - 60-80%), hoặc Báo động (Critical - <60%). 4. Cung cấp các ý tưởng thiết kế khung (blueprint concepts) rõ ràng cho các thành phần trực quan (biểu đồ/bảng biểu) được tối ưu hóa để trông cân đối trên một trang duy nhất. ## Yêu cầu Đầu ra Định dạng câu trả lời của bạn một cách chính xác bằng cách sử dụng bố cục có cấu trúc bên dưới. Sử dụng các đường kẻ ngang để giữ cho các phần được tách biệt trực quan và gọn gàng.

Kỹ năng liên quan

Công cụ Kiểm tra Khoảng trống và Điểm bất thường trong Chuỗi thời gian

Kỹ năng

Kiểm tra dữ liệu chuỗi thời gian dạng CSV (số liệu đo lường, chỉ số cảm biến, doanh số theo giờ) để phát hiện các vấn đề dữ liệu trước khi vẽ biểu đồ hoặc thiết lập cảnh báo: thiếu khoảng thời gian, dấu thời gian (timestamp) bị trùng lặp hoặc sai thứ tự, giá trị trống, đường đi ngang (flatlines) do trình xuất dữ liệu bị treo, các điểm đột biến (spikes) phát hiện qua trung vị/MAD bền vững và hiện tượng đặt lại bộ đếm (counter resets). Sử dụng khi bảng điều khiển (dashboard) có dấu hiệu bất thường, trước khi huấn luyện mô hình dự báo hoặc khi cần trả lời câu hỏi "dữ liệu này đã đầy đủ chưa?". Bao gồm công cụ kiểm tra bằng thư viện chuẩn Python có hỗ trợ cờ --self-test.

F@f
0

Trợ lý Soạn thảo Bài báo Khoa học

Kỹ năng

Trợ lý chuyên gia hỗ trợ soạn thảo các bài báo khoa học sử dụng dữ liệu phân tích (DSC, TG, quang phổ hồng ngoại). Chuyển đổi dữ liệu thô thành các bản thảo bài báo sẵn sàng xuất bản với cấu trúc chuẩn mực, tài liệu tham khảo và định dạng theo yêu cầu của tạp chí.

Bình luận (0)

K@kyakhloufi
0

Công cụ Kiểm tra Đối chiếu và So sánh Khác biệt CSV

Kỹ năng

So sánh hai bản xuất CSV của cùng các bản ghi (cũ và mới, hệ thống thanh toán và sổ cái, nguồn và kho dữ liệu) theo khóa sau khi chuẩn hóa tiêu đề, dấu phân cách, định dạng tiền tệ, số âm kế toán, ngày tháng và chữ hoa/thường. Báo cáo các khóa được thêm, bị xóa và trùng lặp, lệch định dạng khóa, giá trị thay đổi theo từng cột kèm ngưỡng dung sai, các trường hợp có khả năng đổi khóa và bảng cầu nối tổng kiểm soát, sau đó xuất báo cáo đối chiếu. Bao gồm công cụ kiểm tra bằng thư viện chuẩn Python có hỗ trợ --self-test.

F@f
0

Trình Phân Tích Chất Lượng Dữ Liệu CSV

Kỹ năng

Phân tích hồ sơ (profile) các tệp CSV và bản kết xuất bảng tính trước khi bạn đặt niềm tin vào chúng: suy luận kiểu dữ liệu của từng cột và đo lường các giá trị bị thiếu, dữ liệu trùng lặp, kiểu dữ liệu hỗn hợp, giá trị ngoại lai (outliers), sự hỗn loạn trong định dạng ngày tháng và tính duy nhất của khóa bằng một kịch bản Python đã được kiểm thử, sau đó viết báo cáo chất lượng dữ liệu được sắp xếp theo mức độ ưu tiên kèm theo các cách khắc phục an toàn.

F@f
0