# 変数データの分析

変数データの分析アプリでは、Alli LLM App Marketの会話方アプリなどで設置した「変数をダウンロードノード」機能を用いて収集したデータをさらに分析するためのアプリです。

<figure><img src="/files/N9qirYgquNzf56B6n6N1" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

下記の入力例を元に結果を出力します。

## 入力例 <a href="#example1" id="example1"></a>

* **データ：変数をダウンロードノードを用いてダウンロードしたデータ**
* **分析内容：CATEGORYを集計し、多い履歴上位3つを教えてください。**

<figure><img src="/files/kw7C6hz2B0MpezYVt2Ih" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## 結果例 <a href="#example2" id="example2"></a>

入力例の内容で生成を実施すると下記のような結果が生成されます。

生成された文章は、その場で編集やコピー、ファイルとしてダウンロード(txt・PDF・docx)が可能です。

<figure><img src="/files/oNG3LnQv7flVvyKvI1eD" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

{% code overflow="wrap" %}

```
このデータに基づいて、CATEGORYごとの集計を行い、多い履歴上位3つを特定します。

1. 人事: 3回
2. 情シス: 2回
3. 総務: 2回

したがって、履歴が多い上位3つのCATEGORYは「人事」、「情シス」、「総務」です。
```

{% endcode %}

## アプリ編集画面 <a href="#edit" id="edit"></a>

標準で用意されているインプット項目とLLMモデル・プロンプトは下記の内容になります。

### インプット <a href="#input" id="input"></a>

利用者に入力してもらいたい項目を2つご用意しています。

インプット項目は追加や削除、入力形式(インプットタイプ)の変更をすることができます。

<figure><img src="/files/En9yFsA9cPppx4heowRg" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* **データ**
  * 変数：@data
  * インプットタイプ：ドキュメント（ベーシック）
* **分析内（CATEGORYを集計する、SATISFACTIONを分析し、いいえと回答した質問の傾向を掴む）**
  * 変数：@order
  * インプットタイプ：テキスト

#### **インプットのOne Pointアドバイス** <a href="#input_onepoint" id="input_onepoint"></a>

{% hint style="info" %}
分析内容が決まっている場合は、テキスト形式のインプットではなく、単一選択で候補を提示するか、プロンプトで定めておくことで、インプット内容を最小限にすることが可能です。
{% endhint %}

### LLMモデル <a href="#model" id="model"></a>

標準モデルは「OPENAI GPT-4 Turbo」がセットされています。

{% hint style="warning" %}
モデルを変更することで生成結果の仕上がりが変わる場合があります。
{% endhint %}

### プロンプト <a href="#prompt" id="prompt"></a>

{}で囲まれているものはインプットで設定されている変数が当てはめられており、プロンプト記載欄の下にチップの形で表示されている変数をクリックすると簡単に記載ができます。

{% hint style="warning" %}
インプットの変数を変更した際は、プロンプト内の変数も変更する必要があります。
{% endhint %}

#### プロンプトのOne Pointアドバイス <a href="#prompt_onepoint" id="prompt_onepoint"></a>

{% hint style="info" %}
プロンプト側で、アップロードする変数データについて、どの変数がどのようなデータ・情報を取得した変数なのかを、#参考情報の中に追記してあげることでデータの読み取り精度が向上する可能性があります。
{% endhint %}


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.allganize.ai/alli-llm-app-market/app-market/default-apps/other/analysis-of-variable-data.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.