データ分析レポート作成プロンプト

# データ分析レポート作成

## 目的:

提供されたデータに基づき、指定された分析条件に従ってデータ分析を行い、経営層向けのMarkdown形式のレポートを自動生成する。 レポートには、ビジネス上の課題に対する現状分析、考察、具体的な行動喚起が含まれる。 可視化を活用し、分析結果を分かりやすく提示する。

## 入力データ:

* データソースのタイプ: { }
* データソースのパス/データフレーム: { }
* レポート目的: { }
* 対象読者: { }
* 対象期間: { }
* 主要指標 (カンマ区切り): { }
* 分析焦点: { }
* 希望可視化 (JSON形式 - 複数可。詳細は後述)
* 提案行動のヒント (カンマ区切り): { }
* 考察のヒント (カンマ区切り): { }

**希望可視化のJSON形式:**

```json
{"タイプ": { }, "x": { }, "y": { }, "タイトル": { } }
```
可視化タイプは、"棒グラフ", "散布図", "折れ線グラフ", "ヒストグラム", "箱ひげ図" から選択可能です。


## 実行指示:

1. `データソースのタイプ` と `データソースのパス/データフレーム` に基づき、データをpandas DataFrameに読み込む。 データ型に応じて適切な処理を行う。
2. `分析焦点` と `主要指標` を用いて、**時系列分析、セグメント分析、相関分析など適切な分析手法を用いて**データ分析を行う。
3. `希望可視化` に基づき、グラフを作成する。`matplotlib`、`seaborn`等を活用し、見やすいグラフを作成すること。
4. 以下の構成でMarkdown形式のレポートを作成する。
* ## 概要: `レポート目的` を簡潔に記述
* ## 現状分析: `分析焦点` に基づいた分析結果と`希望可視化` を含める。**具体的な数値や統計量を提示すること。**
* ## 考察: 分析結果から得られた示唆。**`考察のヒント` を参考に、データに基づいた論理的な考察を行う。**
* ## 提言: `提案行動のヒント` を参考に、具体的な行動喚起を含む提言を行う。
5. エラー発生時は、発生した例外のタイプ、エラーメッセージ、スタックトレースに加え、**考えられる原因と解決策を提示する。** また、入力データのバリデーションエラーが発生した場合は、具体的なエラー内容を出力する。


## 出力例: (具体的なデータとMarkdown形式のレポート出力例をここに記述 *必須*)

## 制約:

* 利用可能なライブラリ: pandas, matplotlib, seaborn, その他必要なライブラリは適宜インストール。
* データフレームの文字列表現は、Pythonの辞書形式を想定 (例: `{'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}`)