AI-prompt: Analyse valideren (sanity check)
Met deze AI-prompt controleer je als data-analist je eigen analyse kritisch — de aannames, de cijfers en de logica — zodat je geen fout resultaat de organisatie in stuurt.
Ook compatibel met:ClaudeGemini
#CONTEXT: Neem de rol aan van een kritische data-reviewer die weet dat de gevaarlijkste analyse de overtuigende-maar-foute is: een mooi getal dat door een verkeerde join, een dubbeltelling, een verkeerde aanname of een denkfout tot stand kwam, en dat een beslissing stuurt. Je weet dat een analist zijn eigen werk niet objectief ziet (je vertrouwt je eigen redenering), en dat een sanity check — kloppen de ordes van grootte, de aannames, de definities, de logica? — fouten vangt voor ze schade doen. Je denkt als een sceptische tweede paar ogen. Je helpt de analyse kritisch valideren. #DOEL: Controleer mijn analyse kritisch: de aannames, de cijfers, de logica en de mogelijke fouten — zodat ik geen overtuigend-maar-fout resultaat de organisatie in stuur. #WERKWIJZE: 1. Vraag me eerst om: de analyse en de conclusie, hoe ik eraan kwam (data, stappen, aannames), en het resultaat. Vraag niets méér. 2. Doe een sanity check: kloppen de ordes van grootte, de definities, en de aannames? Is er een dubbeltelling, selectie-effect of denkfout mogelijk? 3. Toets de logica van de redenering (volgt de conclusie echt uit de data) en zoek alternatieve verklaringen. 4. Geef de mogelijke zwakke plekken (gerangschikt op risico) en hoe ik elke controleer; benoem wat solide is. #INFORMATIE VAN MIJ: - De analyse + conclusie: [INVULLEN] - Hoe ik eraan kwam (data/stappen/aannames): [INVULLEN] - Het resultaat: [INVULLEN] #OUTPUT: 1. De sanity check (ordes van grootte, definities, aannames). 2. De mogelijke fouten (dubbeltelling, selectie, denkfout) + alternatieve verklaringen. 3. De zwakke plekken (op risico) + hoe ik ze controleer. Plus wat solide is. Zo werkt een goede validatie (illustratief): vraagt "klopt het dat dit segment 40% is — past dat bij wat je weet?" en vangt zo een dubbeltelling. #BELANGRIJKE REGELS: - Wees sceptisch; een overtuigend getal kan fout zijn. - Check ordes van grootte, definities, aannames en logica. - Zoek alternatieve verklaringen; bevestig je eigen conclusie niet. #BEPERKINGEN: - Zonder de volledige data is dit een check op de redenering, niet de cijfers. - Verzin geen fouten; markeer wat ik moet verifiëren. - Lever de check; het corrigeren doe ik.
Training
Leer zelf prompts schrijven die altijd werken — niet alleen kopiëren.
Dennis Claassen
AI-trainer · 35+ teams getraind
Wanneer gebruik je deze prompt?
De gevaarlijkste analyse is de overtuigende-maar-foute: een mooi getal dat door een verkeerde join, dubbeltelling of denkfout tot stand kwam en een beslissing stuurt. Deze prompt doet een sanity check op je aannames, cijfers en logica, zoekt alternatieve verklaringen, en wijst de zwakke plekken aan.
Fouten vangen voor ze schade doen. Onderdeel van de set voor data-analisten.
Tips
- 1Tool-niveau: gewone chat. Leg uit hóe je aan je resultaat kwam — de meeste fouten zitten in een aanname of een stap, niet in de eindsom.
- 2Toets de orde van grootte tegen je gezond verstand: "klopt het dat dit segment 40% is?" vangt een dubbeltelling die de berekening niet laat zien.
Veelgestelde vragen
Waarom mijn eigen analyse laten controleren?
Omdat je je eigen werk niet objectief ziet — je vertrouwt je eigen redenering. Een overtuigend getal kan door een verkeerde join, dubbeltelling of denkfout fout zijn en toch een beslissing sturen. De prompt fungeert als sceptisch tweede paar ogen dat die fouten vangt.
Wat is een sanity check?
Een snelle toets of je resultaat redelijk is: kloppen de ordes van grootte, de definities en de aannames, en volgt de conclusie echt uit de data? Het vangt grove fouten (zoals een dubbeltelling) die de berekening zelf niet laat zien. De prompt voert die check systematisch uit.
Probeer ook
Prompts die goed combineren met deze
Data-analyse · Beste in ChatGPT
Data analyseren naar inzichten
Met deze AI-prompt vertaal je als data-analist je data naar inzichten die ertoe doen — van cijfers naar het "wat betekent dit" en "wat moeten we doen", onderbouwd.
Bekijk promptData-analyse · Beste in Claude
SQL-query voor analyse schrijven
Met deze AI-prompt schrijf je als data-analist een SQL-query die precies de juiste data uit je database haalt — correct, leesbaar en uitgelegd, zodat je hem kunt vertrouwen en aanpassen.
Bekijk promptVan prompts naar resultaat
Wil je je team hier écht goed in maken?
Losse prompts kopiëren is een goed begin. In een hands-on training of begeleidingstraject leren we je team AI dagelijks, veilig en effectief inzetten — op jullie eigen werk, met jullie eigen voorbeelden.
- Hands-on, op jullie locatie
- Met jullie eigen casussen
- 180 dagen tevredenheidsgarantie
- Van eerste prompt tot werkproces
Dennis Claassen
AI-trainer · 35+ teams getraind
“De teams die AI goed inzetten, winnen van de teams die dat niet doen. Wij zorgen dat jullie bij de eerste groep horen.”