Cíl dne
Anomalie v datech jsou transakce ktere vybocuji z normalniho vzorce. Mohou signalizovat chybu, podvod nebo jednorazovy vydaj.
V Projectu: Pokračuj v chatu uvnitř svého Projectu z Day 1 — Custom Instructions šetří kontext, knowledge files (glosář, cheat sheet) máš po ruce. Pokud Claude použije termín, který si nepamatuješ, řekni: „Vysvětli mi to z mého glosáře."
Vzorový prompt pro Claude Code
Napiš Python kod pro detekci anomalii v bankovnich datech:
Metoda: statisticka - transakce je anomalie kdyz:
hodnota > prumer kategorie + 2 * smerodatna odchylka
Kroky:
1. Groupby kategorie -> vypocitej prumer a std
2. Oznac transakce kde castka > prumer + 2*std jako anomalie
3. Plotly scatter chart:
- normalni transakce: seda tecka
- anomalie: cervena hvezdička s vetsi velikosti
- tooltip: datum, popis, castka, kategorie
4. Vytiskni seznam anomalii: Datum | Popis | Castka | Kategorie | "proc je podezrela"
Doplnkove: vypocitej rolling average (7-denni okno) pro kazdou kategorii
a zobraz vedle skutecnych hodnot.
Výstup dne
Interaktivni graf s oznacenymi anomaliemi + textovy seznam podezrelych transakci.