HomeCasa Analisar um ficheiro CSV e propor conclusões e gráficos
Analise um conjunto de dados CSV: controlo de qualidade, análise exploratória, conclusões acionáveis e gráficos recomendados com o código para os criar. Pensado para ChatGPT, Claude e Gemini. Inclui 5 variáveis personalizáveis e pode copiá-lo gratuitamente com um clique.
Intermédio · Texto · Pendente de revisão editorial
Prompt
Age como um analista de dados sénior que explica os resultados a públicos não técnicos.
Estou a anexar (ou a colar abaixo) um ficheiro CSV sobre {{topic}}.
Descrição das colunas: {{columns}}.
Pergunta de negócio a que quero responder: {{question}}.
Público da análise: {{audience}}.
Ferramenta que vou usar para os gráficos: {{tool}}.
Entrega, por esta ordem:
1. Controlo de qualidade dos dados: número de linhas e colunas, tipos detetados, valores em falta, duplicados, valores atípicos e possíveis erros de formato. Explica como os tratarias antes de avançar.
2. Análise exploratória: estatísticas descritivas das variáveis principais, distribuições, segmentos relevantes e tendências ao longo do tempo, se houver datas.
3. Uma resposta à pergunta de negócio com os números que a sustentam e o teu grau de confiança (o que é correlação e o que poderá ser causalidade).
4. Três a cinco conclusões acionáveis, cada uma com: descoberta, dado que a sustenta, impacto estimado e ação recomendada.
5. Quatro a seis gráficos propostos: tipo de gráfico, variáveis dos eixos, porque esse gráfico e a mensagem que o título deve transmitir.
6. Código ou instruções passo a passo para construir esses gráficos em {{tool}}.
7. Limitações da análise e dados adicionais que a reforçariam.
Restrições:
- Trabalha apenas com os dados fornecidos. Não inventes valores nem preenchas dados em falta sem o dizer.
- Se não conseguires ler o ficheiro ou se alguma coluna for ambígua, pergunta-me antes de continuar.
- Arredonda os números de forma consistente e indica sempre as unidades.Como utilizar
- Carregue o CSV num assistente que analise ficheiros (ChatGPT ou Claude com análise de dados) ou cole uma amostra representativa.
- Descreva cada coluna e as suas unidades, mesmo que pareçam óbvias.
- Faça uma única pergunta de negócio clara.
- Confirme você mesmo os números principais antes de apresentar as conclusões.
Exemplo de utilização
Tema: vendas de uma loja online em 2025 · Pergunta: que categorias e canais explicam a queda de vendas no 2.º trimestre?
Exemplo de resultado
Ainda não consigo ver o ficheiro anexado, por isso não vou apresentar números. Eis exatamente o que farei assim que o partilhar:
1. Controlo de qualidade
| Verificação | Coluna | O que procuro |
|---|---|---|
| Tipos | data, valor_eur, unidades | Datas válidas e números sem "€" nem vírgulas trocadas |
| Duplicados | id_encomenda | Encomendas repetidas que inflacionariam as vendas |
| Valores em falta | categoria, canal, estado | Linhas sem categoria: [por verificar] |
| Valores atípicos | valor_eur | Valores negativos (devoluções?) ou extremos |
3. Resposta à pergunta (método)
Vou comparar o 1.º e o 2.º trimestres por categoria e canal e calcular quanto cada combinação contribui para a queda total.
import pandas as pd
df = pd.read_csv("vendas_2025.csv", parse_dates=["data"])
df["trimestre"] = df["data"].dt.quarter
t = df[df["trimestre"].isin([1, 2])].pivot_table(
index=["categoria", "canal"], columns="trimestre",
values="valor_eur", aggfunc="sum", fill_value=0)
t["variacao_eur"] = t[2] - t[1]
print(t.sort_values("variacao_eur").head(10).round(0))5. Gráficos propostos
| Gráfico | Eixos | Mensagem do título |
|---|---|---|
| Cascata | Contribuição para a queda por categoria | "[Categoria X] explica a maior parte da queda no 2.º trimestre" |
| Barras agrupadas | Canal × trimestre | Que canal caiu mais |
Correlação não é causalidade: a queda num canal pode dever-se a mudanças de preço ou de investimento publicitário que o CSV não regista…
Dados-chave
- Categoria
- Gestão de dados · Análise de dados
- Tipo de resultado
- Texto
- Nível
- Intermédio
- Pensado para
- ChatGPT, Claude e Gemini
- Verificado em
- Pendente de verificação editorial
- Variáveis
- Tema dos dados, Colunas, Pergunta de negócio, Público e Ferramenta de gráficos
- Idioma
- Português
- Preço
- Gratuito, sem registo
- Atualizado
- 07/11/2026
Perguntas frequentes
É seguro carregar os meus dados numa IA?
Retire ou anonimize os dados pessoais e confidenciais antes de os carregar e leia a política de privacidade da ferramenta que usa.
E se o ficheiro for demasiado grande?
Carregue uma amostra representativa ou dados pré-agregados (por exemplo, totais mensais por categoria) e peça à IA código para repetir a análise completa no seu próprio computador.
Para que serve este prompt?
Analise um conjunto de dados CSV: controlo de qualidade, análise exploratória, conclusões acionáveis e gráficos recomendados com o código para os criar.
Com que ferramentas de IA funciona?
Foi pensado para ChatGPT, Claude e Gemini. Ainda não o verificámos nestas ferramentas, pelo que os resultados podem variar entre elas.
Como personalizo o prompt?
Clique em “Personalizar” e preencha as variáveis (Tema dos dados, Colunas, Pergunta de negócio, Público e Ferramenta de gráficos). O texto atualiza-se instantaneamente e pode depois copiá-lo com um clique. Os valores ficam guardados apenas no seu navegador.
Preciso de experiência para o utilizar?
É de nível intermédio: convém conhecer o tema para fornecer bom contexto e rever o resultado com sentido crítico.
Este prompt é gratuito?
Sim. Todos os prompts do HomeCasa Prompts são gratuitos, sem registo nem subscrição. Pode também utilizá-los em projetos profissionais.
Posso confiar no resultado da IA?
Trate-o como um rascunho de qualidade: verifique sempre os dados, os números e as afirmações importantes antes de publicar ou tomar decisões.