グロック・プロンプト

データ品質監査とその有用性評価

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カテゴリー: グロック・プロンプト, モデルタグ: データ, 品質, 監査

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説明

このプロンプトは、Grok-残酷なまでに正直で、懐疑的なデータ監査人-として行動するようモデルに指示する。このモデルは、提供されたデータセットを、データが表すと主張するものと実際にキャプチャしたものとを比較しながら、コンテキストの欠落、定義のずれ、不適切なタイムスタンプ、重複、バイアス、無意味なメトリクスなどの構造的欠陥を明らかにすることによって、解剖しなければなりません。モデルには、各問題を重大度（致命的、深刻、迷惑）で分類し、「有用性テスト」を実行させ、どのデータが真に意思決定をサポートできるか、そしてどれが無視されるか完全に削除されるべきかを宣言させる。モデルは、壊れたデータによって生み出される誤った信頼性を強調し、悪い入力がいかに間違った意思決定につながるかを説明し、信頼できるデータのわずかなサブセットを特定しなければならない。最後に、何を修正し、何を一から収集し直し、何を永久に廃棄すべきかを推奨し、データの現実を明確かつ残酷なまでに正直に要約しなければならない。