PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VỚI CLAUDE
Cách sử dụng Claude để phân tích dữ liệu: tệp CSV, câu lệnh SQL và báo cáo
Bảng tính không nhỏ lại. Chỉ có lượt rà soát đầu tiên của bạn qua nó là ngắn lại.
Claude của Anthropic là một trợ thủ đáng tin cho giờ đầu tiên của bất kỳ công việc dữ liệu nào: đọc một file CSV, tách một schema, trích xuất các trường từ một chồng file PDF, hoặc tóm tắt một đống tài liệu nghiên cứu. Trang này nói về cách sử dụng Claude để phân tích dữ liệu trong thực tế, những prompt hiệu quả, và những bước kiểm tra giúp một số liệu sai không lọt vào báo cáo.
Cách sử dụng Claude để phân tích dữ liệu nghĩa là đưa cho Claude của Anthropic một file CSV, một schema cơ sở dữ liệu, hoặc một chồng tài liệu và yêu cầu nó tìm quy luật, viết câu lệnh SQL, trích xuất dữ liệu có cấu trúc, hoặc soạn một báo cáo bằng ngôn ngữ thông thường. Claude đọc được các file lớn trong một cuộc hội thoại duy nhất, giải thích cách suy luận khi làm, và viết code khi đó là công cụ phù hợp hơn, nhưng nó không tự chạy code hay truy vấn cơ sở dữ liệu thực của bạn; bạn cần đối chiếu kết quả đầu ra của nó với dữ liệu gốc, một phép tính kiểm tra ngẫu nhiên, hoặc một lượt rà soát thứ hai trước khi nó được dùng để đưa ra quyết định.
Ngày đăng · Xem xét lần cuối
Bài học miễn phí · không cần tài khoảnChu Trình LặpNắm Vững Những Điều Cơ Bản6 phútBắt đầu bài học miễn phíĐiểm chính
- Claude phân tích file CSV bằng cách đọc trực tiếp dữ liệu dán hoặc tải lên trong cuộc hội thoại, không cần công cụ BI riêng cho lượt rà soát đầu tiên.
- Claude viết câu lệnh SQL từ một mô tả schema, bao gồm các phép join, window function và CTE, và giải thích từng phần làm gì.
- Claude trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ văn bản lộn xộn, email, PDF và trang web vào một schema JSON hoặc CSV mà bạn định nghĩa.
- Claude không thực thi code hay kết nối tới cơ sở dữ liệu thực, vì vậy mọi số liệu nó đưa ra đều cần một bước xác minh trước khi được sử dụng.
- Các báo cáo được xây dựng từ phân tích của Claude vẫn cần một con người xác nhận dữ liệu gốc và phát hiện khi câu hỏi được đặt ra sai hướng.
Những gì Claude làm trực tiếp so với những gì bạn vẫn cần tự làm
| Việc cần làm | Claude làm trực tiếp | Vẫn cần con người kiểm tra |
|---|---|---|
| Phân tích CSV | Đọc dữ liệu được dán hoặc tải lên, tìm xu hướng, nêu điểm bất thường, tóm tắt bằng ngôn ngữ thông thường. | Đối chiếu tổng số với một pivot table hoặc một phép tính thứ hai trước khi báo cáo. |
| Câu lệnh SQL | Viết và giải thích các phép join, CTE, và window function từ một mô tả schema. | Tự chạy câu lệnh và kiểm tra số dòng cùng các trường hợp biên như giá trị null và trùng lặp. |
| Trích xuất dữ liệu có cấu trúc | Trích các trường từ văn bản lộn xộn vào một schema JSON hoặc CSV mà bạn định nghĩa. | Kiểm tra ngẫu nhiên một mẫu bản ghi so với tài liệu gốc, đặc biệt với các trường mơ hồ. |
| Soạn báo cáo | Biến dữ liệu và phát hiện thành một bài tường trình với tiêu đề rõ ràng và khuyến nghị. | Xác minh mọi số liệu trong bản thảo truy ngược được về dữ liệu gốc trước khi phát hành. |
| Tổng hợp nghiên cứu | Đọc nhiều nguồn trong một cuộc hội thoại và chỉ ra điểm đồng thuận, mâu thuẫn và lỗ hổng. | Kiểm tra rằng các luận điểm được trích dẫn thực sự xuất hiện trong tài liệu gốc, không chỉ là một bản tóm tắt nghe có vẻ hợp lý. |
Sao chép và dán
Prompt bạn có thể dùng ngay hôm nay
Tìm xu hướng và điểm bất thường trong một file CSV
Đây là file CSV doanh số theo tháng của [số lượng] sản phẩm trong [khoảng thời gian]. Hãy xác định sản phẩm nào có xu hướng tăng trưởng mạnh nhất, các quy luật theo mùa trong năm, những tháng mà tất cả sản phẩm đều kém hơn bình thường cùng lúc, và năm điểm bất thường đáng chú ý nhất với một dòng giải thích cho mỗi điểm.
Dán trực tiếp nội dung CSV, hoặc mô tả các cột và một mẫu đại diện nếu file quá lớn để dán toàn bộ.
Tạo câu lệnh SQL từ một schema
Schema của tôi là: users (id, email, created_at), orders (id, user_id, amount, status, created_at). Hãy viết một câu lệnh [Postgres] trả về doanh thu theo tháng theo cohort đăng ký trong [12] tháng gần nhất, kèm tỷ lệ tăng trưởng theo tháng, và giải thích từng phần của câu lệnh làm gì.
Thay bằng tên bảng và tên cột thực tế của bạn, và nêu rõ hệ quản trị cơ sở dữ liệu đang dùng để cú pháp khớp.
Trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ văn bản phi cấu trúc
Hãy trích xuất các trường sau từ bài tuyển dụng này dưới dạng JSON: role_title, company, location, salary_range (null nếu không có), required_years_experience, tech_stack dạng mảng, và remote_policy. Nếu trường nào mơ hồ, thêm một trường extraction_notes giải thích cách bạn suy đoán. Bài tuyển dụng: [dán văn bản]
Định nghĩa rõ schema đầu ra mà bạn muốn; Claude sẽ áp dụng nó nhất quán trên cả một loạt tài liệu.
Soạn báo cáo từ dữ liệu thô
Đây là dữ liệu [quý] của [bộ phận] chúng tôi. Hãy viết một bản tóm tắt điều hành dài một trang: mở đầu bằng phát hiện quan trọng nhất, trình bày ba chỉ số quan trọng nhất kèm đủ ngữ cảnh để hiểu, nêu một rủi ro, và kết thúc bằng hai bước hành động tiếp theo được đề xuất. Dùng ngôn ngữ dễ hiểu, không thuật ngữ phức tạp.
Cho Claude biết đối tượng đọc và độ dài bạn cần; nó sẽ điều chỉnh văn phong phù hợp.
Biến dữ liệu lộn xộn thành một kế hoạch nghiên cứu
Tôi có [số lượng] tháng dữ liệu ticket hỗ trợ khách hàng với các trường ticket_id, created_at, category, resolution_time_hours, CSAT_score, agent_id, và product_area. Tôi chưa biết nên tìm gì. Hãy gợi ý năm phân tích hữu ích nhất mà tôi có thể làm trên dữ liệu này, mỗi phân tích sẽ cho tôi biết điều gì, và tại sao nó quan trọng với team.
Hữu ích khi bạn có dữ liệu nhưng chưa có giả thuyết; Claude giúp bạn định hình câu hỏi trước.
Yêu cầu Claude giải thích một câu lệnh bạn không tự viết
Hãy giải thích câu lệnh SQL này làm gì, từng bước, bao gồm mọi phép join, subquery, hoặc window function. Sau đó cho tôi biết có cách viết nào đơn giản hơn hoặc nhanh hơn không, và nêu ra phần nào có khả năng trả về dòng trùng lặp hoặc thiếu dòng. Câu lệnh: [dán SQL]
Hữu ích cho các câu lệnh được kế thừa hoặc khi review pull request của đồng nghiệp.
BÀI HỌC MIỄN PHÍ
Bắt đầu với các thói quen suy luận đằng sau phân tích dữ liệu tốt
Một chuyên viên phân tích dữ liệu và một người chưa từng mở terminal đều bắt đầu từ cùng một điểm: học cách cho Claude ngữ cảnh và kiểm tra kết quả của nó.
QUY TRÌNH LÀM VIỆC
Sáu công việc dữ liệu Claude xử lý tốt
Đây là những việc xuất hiện nhiều nhất trong một tuần phân tích bình thường.
Phân tích CSV và bảng tính
Dán dữ liệu CSV thô hoặc mô tả các cột, và yêu cầu thống kê mô tả, đường xu hướng, phát hiện bất thường, hoặc so sánh cohort bằng ngôn ngữ thông thường.
Viết câu lệnh SQL
Mô tả schema của bạn và câu hỏi bạn muốn trả lời; Claude viết câu lệnh, bao gồm join, aggregation, và window function, và giải thích từng bước.
Trích xuất dữ liệu có cấu trúc
Đưa cho Claude văn bản phi cấu trúc, chẳng hạn email, PDF, bài tuyển dụng, hoặc bài báo, và định nghĩa schema JSON hoặc CSV bạn muốn nhận lại.
Tổng hợp nghiên cứu
Dán nhiều bài báo hoặc báo cáo và yêu cầu Claude tìm những phát hiện lặp lại giữa các nguồn, nêu mâu thuẫn, và chỉ ra lỗ hổng.
Tạo báo cáo
Đưa cho Claude dữ liệu thô và đối tượng đọc; nó soạn bài tường trình, lấy ra các chỉ số tiêu đề, và viết một bản tóm tắt điều hành mà bạn có thể chỉnh sửa.
Trao đổi khám phá dữ liệu
Khi bạn có một bộ dữ liệu nhưng chưa có câu hỏi rõ ràng, Claude giúp bạn định hình điều gì đáng phân tích và vì sao.
BẮT ĐẦU
Claude có thể phân tích một file CSV không?
Có. Cách trực tiếp nhất để sử dụng Claude cho phân tích dữ liệu là dán một file CSV thẳng vào cuộc hội thoại, hoặc tải file lên, và hỏi một câu hỏi cụ thể về nó. Claude đọc toàn bộ file bạn đưa trong ngữ cảnh thay vì chỉ lấy mẫu vài dòng, nên nó có thể so sánh mọi tháng, mọi dòng sản phẩm, hoặc mọi phân khúc khách hàng trong một lượt duy nhất.
Với file lớn, hãy dán dòng tiêu đề cùng một mẫu đại diện và mô tả tổng số dòng cùng bất kỳ điểm bất thường nào: giá trị thiếu, định dạng ngày không đồng nhất, một cột thực chất là hai trường bị dồn vào nhau. Claude sẽ suy luận về toàn bộ bộ dữ liệu dựa trên mô tả đó, nhưng độ tin cậy của nó chỉ tốt bằng mẫu và mô tả bạn đưa ra: một mẫu lệch sẽ cho ra một kết quả lệch.
Claude không mở một bảng tính trực tiếp hay thực thi file của bạn; nó làm việc dựa trên những gì bạn dán hoặc tải lên. Nếu bạn cần nó xử lý một file lớn hơn mức có thể dán, hoặc chạy lại cùng một phân tích trên file mới mỗi tuần, nó sẽ viết cho bạn đoạn code Python hoặc SQL để làm điều đó thay vì cố giữ toàn bộ bộ dữ liệu trong một đoạn chat.
SQL
Claude có thể viết câu lệnh SQL không?
Có, và đây là một trong những cách dùng đáng tin cậy hơn của Claude cho phân tích dữ liệu. Hãy mô tả schema của bạn, bao gồm tên bảng, tên cột, và quan hệ giữa các bảng, và nêu câu hỏi nghiệp vụ bạn muốn trả lời. Claude viết câu lệnh và, nếu bạn yêu cầu, đi qua từng mệnh đề làm gì và vì sao.
Nó xử lý join, subquery, common table expression, và window function mà không cần hướng dẫn nhiều, và nó sẽ tối ưu hoặc đơn giản hóa một câu lệnh bạn dán vào từ nơi khác. Schema quan trọng hơn cách bạn diễn đạt câu hỏi: bạn mô tả bảng của mình càng chính xác, Claude càng ít phải đoán về tên cột hay kiểu dữ liệu.
Claude không kết nối tới cơ sở dữ liệu của bạn và không thể xác nhận câu lệnh có chạy được hay trả về đúng số liệu không. Hãy tự chạy mọi câu lệnh trước khi tin vào kết quả, và kiểm tra số dòng so với kỳ vọng: một câu lệnh trả về không dòng nào hoặc gấp đôi số dòng dự kiến đang báo cho bạn biết điều gì đó.
TRÍCH XUẤT
Claude có thể trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ tài liệu không?
Có. Hãy định nghĩa chính xác các trường bạn muốn, nêu rõ kiểu dữ liệu cho từng trường, và cho Claude biết phải làm gì khi một trường bị thiếu hoặc mơ hồ: để null, đánh dấu, hoặc đưa ra phán đoán tốt nhất và ghi rõ. Claude áp dụng schema đó nhất quán cho dù bạn đang trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ một tài liệu hay năm mươi tài liệu, điều này khiến nó hữu ích cho bài tuyển dụng, hóa đơn, hợp đồng, hoặc trang web được thu thập.
Lỗi cần đề phòng là một trường trông như được điền đầy tự tin nhưng thực chất là suy đoán thay vì được nêu rõ trong nguồn. Hãy yêu cầu Claude thêm một trường ghi chú cho bất cứ điều gì nó phải suy đoán, và kiểm tra ngẫu nhiên một mẫu kết quả so với tài liệu gốc trước khi đưa vào bất kỳ hệ thống nào về sau.
ĐỘ CHÍNH XÁC
Claude chính xác đến đâu khi phân tích dữ liệu, và làm sao để kiểm tra?
Claude suy luận tốt về thống kê và tự phát hiện được nhiều lỗi thường gặp: nó sẽ cảnh báo khi một xu hướng bị chi phối bởi một điểm ngoại lệ duy nhất, khi một mẫu quá nhỏ để khái quát hóa, hoặc khi bạn đang chuẩn bị so sánh hai số không thực sự có thể so sánh. Nhưng nó cũng có thể nói ra một số liệu sai với giọng điệu tự tin như một số liệu đúng, đặc biệt khi làm việc từ một mẫu không đầy đủ hoặc một mô tả dữ liệu thay vì toàn bộ bộ dữ liệu.
Cách khắc phục không phải là nghi ngờ mọi thứ Claude tạo ra; mà là xây dựng vài bước kiểm tra vào cách bạn sử dụng nó. Yêu cầu nó trình bày cách suy luận, không chỉ kết luận, để bạn thấy được số liệu đến từ đâu. Kiểm tra ngẫu nhiên ít nhất một phép tính bằng tay hoặc so với một nguồn bạn tin tưởng. Và khi một phát hiện gây bất ngờ, hãy yêu cầu Claude phản biện lại kết luận của chính nó trước khi bạn chấp nhận. Một lượt pre-mortem nhanh cho một số liệu thường đủ để bắt được một giả định sai.
Hãy coi câu trả lời đầu tiên của Claude là một bản thảo tốt, không phải một phân tích hoàn chỉnh. Đó là sự khác biệt giữa phân tích dữ liệu với Claude và phân tích dữ liệu chỉ tình cờ có Claude tham gia.
CHUẨN BỊ
Bạn có cần biết Python để phân tích dữ liệu với Claude không?
Không. Mọi thứ trên đều hoạt động trong một cuộc hội thoại thông thường: dán dữ liệu, hỏi một câu hỏi, nhận câu trả lời bằng ngôn ngữ tự nhiên. Bạn không cần viết một dòng code nào để có được phân tích xu hướng, một câu lệnh SQL, hoặc một bản trích xuất có cấu trúc từ Claude.
Python trở nên hữu ích khi bạn muốn lặp lại một phân tích trên file mới mỗi tuần, xử lý một bộ dữ liệu quá lớn để dán, hoặc chuyển giao một đoạn script có thể dùng lại cho đồng nghiệp. Trong trường hợp đó, hãy yêu cầu Claude viết code pandas, SQL, hoặc code vẽ biểu đồ cho bạn và giải thích nó làm gì. Bạn vẫn không tự viết code, nhưng cuối cùng bạn có một thứ chạy được bên ngoài cửa sổ chat.
NGỮ CẢNH
Cho Claude ngữ cảnh để phân tích thực sự có ích
Prompt phân tích dữ liệu hoạt động tốt hơn với nhiều ngữ cảnh hơn, không phải ít hơn. Với CSV, điều đó nghĩa là định nghĩa cột và các vấn đề về chất lượng dữ liệu đã biết. Với câu lệnh SQL, điều đó nghĩa là schema thực tế, không phải một bản diễn giải của nó. Với trích xuất dữ liệu có cấu trúc, điều đó nghĩa là schema đầu ra chính xác và cách xử lý các trường hợp biên. Với báo cáo, điều đó nghĩa là đối tượng đọc và quyết định mà báo cáo cần hỗ trợ.
Bài học Chu Trình Lặp trong Nắm Vững Những Điều Cơ Bản nói trực tiếp về điều này: coi phản hồi đầu tiên là một bản thảo, rồi sửa lại ngữ cảnh và hỏi lại thay vì bắt đầu lại với một prompt dài hơn. Riêng với công việc dữ liệu, điều cần sửa thường là một phần schema bị thiếu hoặc một điểm bất thường của dữ liệu bạn quên nêu, không phải một lỗi trong cách bạn diễn đạt câu hỏi.
GIỚI HẠN
Tải dữ liệu doanh nghiệp lên Claude có an toàn không, và giới hạn là gì?
Hãy coi bất kỳ dữ liệu bạn dán hoặc tải lên như dữ liệu trong một email: không đưa vào bất cứ điều gì bạn không muốn hệ thống của một nhà cung cấp xử lý, và kiểm tra chính sách xử lý dữ liệu của tổ chức bạn trước khi tải lên hồ sơ khách hàng, chi tiết tài chính, hoặc bất cứ thứ gì gắn với thông tin cá nhân. Khi còn nghi ngờ, hãy loại bỏ các cột định danh hoặc làm việc từ một phiên bản dữ liệu đã được tổng hợp.
Giới hạn lớn hơn không phải là quyền riêng tư, mà là khả năng xác minh. Claude không có quyền truy cập vào cơ sở dữ liệu thực, bảng điều khiển BI, hoặc file bảng tính thực tế của bạn trừ khi bạn đưa dữ liệu trực tiếp cho nó, nên nó có thể suy luận tốt về những gì bạn đã cho xem nhưng không thể tự xác nhận một số liệu có đúng không. Mọi báo cáo, mô tả biểu đồ, hoặc chỉ số tiêu đề đến từ một cuộc hội thoại với Claude đều cần được truy ngược về nguồn trước khi đến tay một khách hàng, một học viên, hoặc một đồng nghiệp.
Đây là một vấn đề về trách nhiệm nghề nghiệp nhiều như về kỹ thuật: người gửi báo cáo chịu trách nhiệm về nội dung trong đó, không phải công cụ đã giúp soạn nó.
BẮT ĐẦU TỪ ĐÂU
Một lối đi khởi đầu cho công việc dữ liệu với Claude
Nắm Vững Những Điều Cơ Bản là cách nhanh nhất để bắt đầu. Bài học Chu Trình Lặp dạy thói quen cốt lõi đằng sau mọi quy trình làm việc ở trên: coi lượt đầu tiên của Claude là một bản thảo, sửa nó bằng ngữ cảnh tốt hơn, và hỏi lại thay vì bắt đầu lại từ đầu. Phân Tích Tài Liệu nói về cách Claude đọc và suy luận về một file bạn đưa cho nó, đúng là điều xảy ra khi bạn dán vào một file CSV hoặc một chồng báo cáo. Nghiên Cứu và Suy Luận nói về việc tổng hợp nhiều nguồn thành một câu trả lời rõ ràng, cùng kỹ năng đứng sau việc tổng hợp nghiên cứu và viết báo cáo.
Ba bài học đó, theo thứ tự đó, bao quát các thói quen suy luận đằng sau mọi quy trình dữ liệu trên trang này. Từ đó, các prompt ở trên là những mẫu bạn có thể điều chỉnh theo schema của riêng bạn, bộ dữ liệu của riêng bạn, và định dạng báo cáo của riêng bạn.
Thực hành trực tiếp với phân tích dữ liệu
Đọc về các prompt cho CSV và SQL khác với việc thực sự chạy chúng trên dữ liệu của chính bạn. Chương trình học miễn phí của Nightschool AI bắt đầu với Chu Trình Lặp, thói quen giúp mọi prompt dữ liệu trên trang này hoạt động tốt hơn ngay lần thứ hai.
Câu hỏi thường gặp
Claude có thể phân tích một file CSV không?
Có. Dán file CSV trực tiếp vào một cuộc hội thoại hoặc tải lên, và hỏi một câu hỏi cụ thể về xu hướng, điểm bất thường, hoặc so sánh. Claude đọc toàn bộ file bạn đưa trong một lượt duy nhất thay vì lấy mẫu dòng, nên nó có thể so sánh số liệu trên toàn bộ bộ dữ liệu cùng một lúc. Với file quá lớn để dán, hãy mô tả các cột và một mẫu đại diện thay thế.
Claude có thể viết câu lệnh SQL không?
Có. Hãy mô tả schema cơ sở dữ liệu của bạn, bao gồm tên bảng và tên cột, và nêu câu hỏi bạn muốn trả lời. Claude viết các câu lệnh xử lý join, aggregation, subquery, và window function, và có thể giải thích từng phần hoặc tối ưu một câu lệnh bạn đã có. Bạn vẫn cần tự chạy câu lệnh để xác nhận nó trả về đúng dòng.
Claude chính xác đến đâu khi phân tích dữ liệu?
Claude suy luận tốt về thống kê và thường tự phát hiện được các vấn đề như mẫu quá nhỏ hoặc một phép so sánh gây hiểu lầm. Nhưng nó có thể nói ra một số liệu sai với giọng điệu tự tin như một số liệu đúng, đặc biệt khi làm việc từ một mẫu không đầy đủ. Hãy coi câu trả lời đầu tiên của nó là một bản thảo tốt và xác minh các số liệu quan trọng trước khi dùng.
Claude có thể trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ tài liệu không?
Có. Hãy định nghĩa chính xác các trường và định dạng bạn muốn, chẳng hạn một schema JSON, và Claude áp dụng nó nhất quán trên email, PDF, hợp đồng, hoặc trang web. Hãy yêu cầu nó đánh dấu bất cứ điều gì phải suy đoán thay vì tìm thấy được nêu trực tiếp, và kiểm tra ngẫu nhiên một mẫu kết quả so với tài liệu gốc.
Làm sao để kiểm tra lỗi trong phân tích của Claude?
Hãy yêu cầu nó trình bày cách suy luận thay vì chỉ đưa ra kết luận, để bạn thấy được từng số liệu đến từ đâu. Kiểm tra ngẫu nhiên ít nhất một phép tính bằng tay hoặc so với một nguồn tin cậy. Với những phát hiện gây bất ngờ, hãy yêu cầu Claude phản biện lại kết luận của chính nó trước khi bạn chấp nhận. Chỉ riêng điều đó đã bắt được nhiều giả định sai.
Tải dữ liệu doanh nghiệp lên Claude có an toàn không?
Hãy kiểm tra chính sách xử lý dữ liệu của tổ chức bạn trước khi tải lên hồ sơ khách hàng, chi tiết tài chính, hoặc thông tin cá nhân, và xem xét loại bỏ các cột định danh hoặc tổng hợp dữ liệu trước. Claude không giữ quyền truy cập độc lập vào hệ thống của bạn ngoài những gì bạn chia sẻ trong cuộc hội thoại, nhưng trách nhiệm về dữ liệu bạn chia sẻ thuộc về bạn.
Tôi có cần biết Python để phân tích dữ liệu với Claude không?
Không. Mọi thứ từ phân tích xu hướng đến tạo SQL đến trích xuất có cấu trúc đều hoạt động trong một cuộc hội thoại thông thường mà không cần viết code. Python trở nên hữu ích nếu bạn muốn lặp lại một phân tích trên file mới một cách tự động hoặc chuyển giao một script có thể dùng lại, và Claude có thể viết đoạn code đó cho bạn khi cần.
Claude có thể tạo biểu đồ hoặc hình ảnh hóa từ dữ liệu không?
Claude có thể viết code để tạo một biểu đồ, chẳng hạn một script vẽ biểu đồ bằng Python, nhưng nó không tự chạy đoạn code đó hay hiển thị biểu đồ cho bạn trong cuộc hội thoại. Hãy yêu cầu nó cung cấp code vẽ biểu đồ cùng mô tả biểu đồ cần thể hiện gì, rồi tự chạy nó trong môi trường của riêng bạn.
Bài đọc liên quan
Bắt đầu từ nơi thói quen được hình thành
Prompt sẽ tốt hơn khi thói quen đã hình thành.