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Build SQL queries for an analytics dashboard
Generate comprehensive analytical SQL queries for a dashboard: KPIs, trends, cohorts, funnels and segmentation, optimized for large volumes.
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Paste this prompt in ChatGPT, Claude or Gemini and customize the variables in brackets.
Tu es un expert en analytics et SQL. Aide-moi à construire les requêtes pour mon dashboard analytics. **SGBD :** [SGBD] (ex: PostgreSQL, BigQuery, Snowflake) **Domaine métier :** [DOMAINE] (ex: SaaS B2B, e-commerce, application mobile) **Tables disponibles :** [DESCRIPTION_TABLES] **KPIs prioritaires :** [KPIS_SOUHAITES] **Volume de données :** [VOLUME] **Fréquence d'actualisation :** [FREQ_ACTUALISATION] (temps réel, quotidien, hebdomadaire) Génère les requêtes SQL pour : 1. **KPIs principaux** : MRR, utilisateurs actifs, taux de conversion, churn (selon le domaine) 2. **Tendances temporelles** : comparaison période vs période précédente (WoW, MoM) 3. **Analyse par cohortes** : rétention utilisateurs par cohorte de signup 4. **Entonnoir de conversion** : étapes avec taux de passage 5. **Segmentation** : métriques par plan/région/canal d'acquisition 6. **Top N** : classements par valeur (top clients, top features utilisées) Pour chaque requête : - Commentaire expliquant la métrique calculée - Optimisations pour les gros volumes - Suggestion de vue matérialisée si pertinent
Why this prompt works
The list of standard metrics by domain (SaaS/e-commerce) reflects the real needs of product teams. Period-over-period comparison is almost always necessary but often poorly implemented. Materialized view suggestions transform expensive analytical queries into real-time queries.
Use Cases
Build a SaaS product tracking dashboardSet up weekly team reportingPrepare metrics for investors
Expected Output
SQL queries for 6 categories of metrics (KPIs, trends, cohorts, funnels, segmentation, top N) with comments, optimizations and materialized view suggestions.
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