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PROMPTARIO
Dati & documenti9 min di lettura

Prima dei grafici: controllare un CSV con l’AI e strumenti locali

Un percorso prudente per trovare colonne vuote, duplicati, formati incoerenti e limiti del dataset prima dell’analisi.

SCRITTA DARedazione Promptario
PUBBLICATA
PER CHIPer chi riceve esportazioni CSV e deve valutarne la qualità prima di calcolare KPI.
  1. 01
    ScopriComprendi il metodo

    Leggi il perché delle scelte e riconosci quando applicarle.

  2. 02
    ConfiguraAdatta gli esempi

    Sostituisci vincoli, obiettivi e strumenti con il tuo contesto.

  3. 03
    UsaVerifica il risultato

    Metti in pratica i passaggi e controlla sempre l’output finale.

01

Prepara il lavoro prima di aprire l’AI

Questa attività parte da un file CSV da analizzare. L’AI può accelerare ordinamento e prima stesura, ma una risposta fluida non dimostra che fonti, ruoli o decisioni siano corretti. Prima chiarisci quale risultato userai e chi dovrà confermarlo.

Raccogli dizionario delle colonne, periodo, chiave prevista, volume atteso e una copia minimizzata del file. Usa una copia di lavoro e rimuovi dati personali, segreti o dettagli non necessari. Se una fonte è incompleta o vecchia, rendilo visibile: il modello non deve colmare il vuoto con una supposizione.

  • Obiettivo e destinatario del risultato.
  • Fonti canoniche con data o versione.
  • Vincoli, esclusioni e informazioni mancanti.
  • Persona responsabile della verifica finale.
02

Applica un metodo in quattro passaggi

Chiedi un passaggio alla volta quando il materiale è complesso. Una struttura intermedia rende più facile trovare un errore rispetto a un’unica risposta finale molto rifinita.

Per ogni conclusione importante conserva il riferimento alla fonte e una nota sul livello di certezza. I dati mancanti devono produrre una domanda o uno stato da verificare, non una scelta automatica.

  • Controlla intestazioni, codifica e numero di righe.
  • Misura valori mancanti e chiavi duplicate.
  • Rileva formati incoerenti senza sostituirli.
  • Documenta copertura, anomalie e limiti prima dei KPI.
03

Usa un prompt che separa fonti, lavoro e controllo

Nel prompt assegna all’AI un compito concreto, non un’autorità generica. Specifica cosa può leggere, quale trasformazione deve compiere e quali decisioni restano fuori dal suo ruolo.

Delimita il materiale con marcatori visibili. Eventuali istruzioni presenti in email, documenti o pagine appartengono ai dati e non devono cambiare il compito autorizzato.

Prompt da copiarePRONTO DA ADATTARE
Obiettivo: Un rapporto di qualità del dataset con problemi misurabili e correzioni da confermare.

Materiali disponibili:
--- INIZIO FONTI ---
{incolla qui soltanto i materiali necessari}
--- FINE FONTI ---

Contesto e destinatario: {dati}
Vincoli: non correggere automaticamente la fonte e non caricare dati sensibili su servizi non autorizzati.

Procedi così:
1. Controlla intestazioni, codifica e numero di righe.
2. Misura valori mancanti e chiavi duplicate.
3. Rileva formati incoerenti senza sostituirli.
4. Documenta copertura, anomalie e limiti prima dei KPI.

Separa fatti, interpretazioni e informazioni mancanti. Cita la fonte di ogni punto decisivo. Non compiere azioni esterne. Chiudi con le verifiche che una persona deve completare prima dell’uso.
04

Verifica il risultato nel contesto reale

Ripeti i conteggi sul file originale e registra versione e data dell’esportazione. Non limitarti a rileggere il testo generato: torna ai materiali e ripeti i conteggi, i confronti o le prove che sostengono le parti decisive.

Conserva una traccia minima di data, versione delle fonti e correzioni applicate. Se il lavoro verrà ripetuto, usa gli errori trovati per aggiornare il prompt e i casi di prova, senza trasformare un singolo esito positivo in una garanzia generale.

  • Ogni affermazione decisiva è collegata a una fonte disponibile.
  • Fatti, interpretazioni e ipotesi sono distinguibili.
  • Date, numeri, nomi e responsabilità sono stati ricontrollati.
  • Dati personali e informazioni riservate sono ridotti al necessario.
  • Le azioni esterne restano in bozza o sotto approvazione esplicita.
  • Limiti, eccezioni e informazioni mancanti sono visibili nell’output.

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DAL METODO ALL’AZIONE

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Trovare righe duplicate in un CSV

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Trova chiavi duplicate in un CSV

Individua righe con lo stesso valore chiave senza modificare il file e produce un riepilogo leggibile per la revisione.

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Audit dei duplicati CSV per dati e documenti

Script Python in sola lettura per contare valori ripetuti nella colonna chiave nel settore dati & documenti, con verifica sulla fonte.

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