Анализ продаж из CSV — Kimi

Разбери приложенную выгрузку продаж и дай выводы, а не сводную таблицу. Код писать не нужно: нужен разбор словами и числами из файла.

Файл: [ДАННЫЕ: выгрузка сделок из CRM за последние 12 месяцев, колонки — дата, sku, регион, сумма, менеджер]. Срезы: [СРЕЗЫ: регионы и менеджеры].

Первым сообщением опиши, как ты прочитал файл: какие колонки видишь, какого типа каждая, сколько строк, что похоже на пропуски, — и остановись, пока я не подтвержу. Файл к сообщению не приложен — так и напиши, а разбор по выдуманным данным не начинай. После подтверждения дай: динамику выручки и среднего чека по месяцам; лидеров и аутсайдеров по срезам; аномалии — конкретные даты и строки, которые выбиваются, с версией, откуда они взялись; до трёх гипотез роста, каждая с числом из файла, которое её поддерживает.

Отсечка. На таких данных модель начинает досочинять: подставляет средние по рынку, округляет до красивого, объясняет провал сезонностью, которой в файле не видно. Каждая цифра обязана прослеживаться до строк: скажи, как она получена — сумма по какому срезу, за какой период, сколько строк вошло. Чего в данных нет, так и назови: «в файле этого нет». Налоги, оформление сотрудников и юридические последствия не обсуждай.

Перед выдачей сойдись сам с собой: сумма по регионам и сумма по менеджерам обязаны совпасть с общей выручкой; расхождение больше процента — ищи строки с пустым регионом или менеджером и скажи, сколько их нашлось. Проверь, что число строк в анализе равно числу строк файла минус отброшенные, и назови, сколько отброшено и по какой причине.

Собрать под себя — поля заполнены рабочими значениями, меняйте их и промпт выше обновится сам