ANALYTICS PROMPTS

데이터 분석 사이트 제작 프롬프트

데이터 분석 사이트는 어떻게 설계해야 하나요? 지표·차트·세그먼트의 관계와 상태를 먼저 정리하고, 맥락·비교·데이터 신선도을 주요 위험으로 다루세요. 아래 사례별 문서는 구현 명세와 디자인 기준을 함께 제공합니다.

핵심 목표: 지표 탐색과 의사결정
핵심 객체: 지표·차트·세그먼트
설계 리스크: 맥락·비교·데이터 신선도

10 실제 서비스

데이터 분석 · 10 실제 서비스

지표 탐색과 의사결정을 목표로 하는 실제 서비스 10개의 개발 프롬프트와 DESIGN.MD입니다.

Google Analytics운영 콘솔 · 분석적이고 정밀한 · 정보 밀도 높음 · 프로젝트 탐색 → 핵심 지표 → 운영 표/로그 → 대응 행동

Amplitude운영 콘솔 · 분석적이고 정밀한 · 정보 밀도 높음 · 프로젝트 탐색 → 핵심 지표 → 운영 표/로그 → 대응 행동

Mixpanel운영 콘솔 · 분석적이고 정밀한 · 정보 밀도 높음 · 프로젝트 탐색 → 핵심 지표 → 운영 표/로그 → 대응 행동

Datadog운영 콘솔 · 분석적이고 정밀한 · 정보 밀도 높음 · 프로젝트 탐색 → 핵심 지표 → 운영 표/로그 → 대응 행동

Tableau운영 콘솔 · 분석적이고 정밀한 · 정보 밀도 높음 · 프로젝트 탐색 → 핵심 지표 → 운영 표/로그 → 대응 행동

Power BI운영 콘솔 · 분석적이고 정밀한 · 정보 밀도 높음 · 프로젝트 탐색 → 핵심 지표 → 운영 표/로그 → 대응 행동

Looker운영 콘솔 · 분석적이고 정밀한 · 정보 밀도 높음 · 프로젝트 탐색 → 핵심 지표 → 운영 표/로그 → 대응 행동

Hotjar운영 콘솔 · 분석적이고 정밀한 · 정보 밀도 높음 · 프로젝트 탐색 → 핵심 지표 → 운영 표/로그 → 대응 행동

Segment운영 콘솔 · 분석적이고 정밀한 · 정보 밀도 높음 · 프로젝트 탐색 → 핵심 지표 → 운영 표/로그 → 대응 행동

Plausible운영 콘솔 · 분석적이고 정밀한 · 정보 밀도 높음 · 프로젝트 탐색 → 핵심 지표 → 운영 표/로그 → 대응 행동

ANSWER GUIDE

데이터 분석 프롬프트 선택 기준

브랜드 인지도가 아니라 만들 제품의 핵심 화면과 반복 행동이 가장 비슷한 서비스를 선택하세요. 참고 서비스의 자산을 복제하지 않고 정보 우선순위와 상태 설계만 독립적인 제품에 적용합니다.

사이트 개발 기준

지표·차트·세그먼트의 관계와 상태, 주요 사용자 흐름, 오류 복구와 완료 조건을 구현 가능한 명세로 제공합니다.

사이트 디자인 기준

데이터 분석의 지표·차트·세그먼트을 중심으로 구성한 analytics 화면 · [color] 기반의 [reference] 브랜드 인상을 출발점으로 삼되 로고, 고유 문구, 이미지와 픽셀 레이아웃은 복제하지 않습니다.

반드시 점검할 위험

맥락·비교·데이터 신선도을 핵심 설계 리스크로 다루고 loading, empty, error, partial-data, success 상태를 모두 정의합니다.