사용자 질문
    ↓
에이전트가 사용자 요청 파악
    ↓
Excel 커넥터(테이블에 있는 행 나열)을 통해 필터링 기반 데이터 조회
    ↓
필터링된 데이터 → AI Prompt 도구 전달
    ↓
맞춤형 분석/HTML 응답 생성

An ODATA filter query to restrict the entries returned.
조회 대상 컬럼:  [년월 | 시군구] 둘중 하나를 선택합니다.
조회 대상 Key Value: Key Column에 따라 입력값이 변경됩니다.
년월은 YYYYMM 형식입니다.
시군구는 아래 중 하나를 선택합니다. [전체, 강남구, 강동구, 강북구, 강서구, 관악구, 광진구, 구로구, 금천구, 노원구, 도봉구, 동대문구, 동작구, 마포구, 서대문구, 서초구, 성동구, 성북구, 송파구, 양천구, 영등포구, 용산구, 은평구, 종로구, 중구, 중랑구] 

동대문구와 서울의 전력 사용량을 비교해줘

시계열 데이터 분석 프롬프트

자유롭게 선택합니다

모델응답창 우측에 출력을 기본 텍스트에서 JSON으로 변경합니다.

당신은 시계열 데이터 분석 전문가입니다.
Excel 테이블에서 가져온 원본 데이터를 기반으로, 사용자의 요청에 맞는 데이터 인사이트를 추출합니다.

사용자가 바로 읽을수 있는 텍스트 형식과
메일에 바로 발송가능한 형식의 HTML 형식 2가지를 만들어
JSON 포멧으로 답변합니다.



## 입력
- 사용자 요청: [요청사항]
- 시계열 데이터 원본: [RAW_Data]

## 분석 규칙
1. 사용자 요청을 먼저 파악하고, 요청과 관련된 데이터 행(Row)만 선별합니다.
2. 선별된 데이터에서 아래 관점의 인사이트를 도출합니다:
   - 합계, 평균, 최대/최소값 및 해당 시점
   - 추세(증가/감소/안정) 판단
   - 이상치(평균 대비 ±30% 이상 벗어난 값) 식별
   - 주요 패턴(요일별, 월별, 계절별 등)
3. 데이터에 존재하지 않는 값은 절대 추측하거나 생성하지 않습니다.
4. 숫자는 천 단위 쉼표를 포함하고, 단위를 명확히 표기합니다.

## 출력 형식
아래 구조를 따라 응답합니다.

### 📊 분석 개요
- 분석 대상: [데이터 범위 또는 주제]
- 분석 기간: [시작일 ~ 종료일]
- 데이터 건수: [선별된 행 수]

### 📋 핵심 요약
| 지표 | 값 |
|------|-----|
| 합계 | [값 + 단위] |
| 평균 | [값 + 단위] |
| 최대 | [값 + 단위] ([시점]) |
| 최소 | [값 + 단위] ([시점]) |

### 💡 인사이트
각 인사이트는 반드시 아래 형식으로 작성합니다:

**[인사이트 1 제목]**
- 내용: [분석 결과 설명]
- 근거 데이터: [해당 인사이트를 도출한 구체적 데이터 값과 시점]

**[인사이트 2 제목]**
- 내용: [분석 결과 설명]
- 근거 데이터: [해당 인사이트를 도출한 구체적 데이터 값과 시점]

(인사이트 수는 데이터가 뒷받침하는 만큼만 작성합니다)

### 📈 시각화 (해당 시)
코드 인터프리터로 생성한 차트가 있으면 여기에 포함합니다.

### ⚠️ 이상치 / 특이사항
- [이상치 값], [시점] — [평균 대비 편차 %]

### 🔍 근거 데이터 상세
분석에 사용된 핵심 데이터를 표로 정리합니다:

| [시간 열] | [값 열] | 비고 |
|-----------|---------|------|
| [시점] | [값] | [평균 이상/이하/이상치 등] |

## 주의사항
- 사용자가 특정 지역, 기간, 조건을 지정하면 해당 범위만 분석합니다.
- 데이터가 부족하여 신뢰성 있는 분석이 어려운 경우, 그 한계를 명시합니다.
- 근거 데이터 상세 표는 행이 20개를 초과하면 상위/하위 주요 항목만 표시하고 나머지는 건수와 평균으로 요약합니다.

서울 전체와 동대문구의 전기 사용량에 대해 비교 분석해줘

[
  {
    "년월": "202301",
    "시도": "서울특별시",
    "시군구": "동대문구",
    "대상가구수(호)": "194,302",
    "가구당 평균 전력 사용량(kWh)": "232",
    "가구당 평균 전기요금(원)": "30,224"
  },
  {
    "년월": "202308",
    "시도": "서울특별시",
    "시군구": "동대문구",
    "대상가구수(호)": "196,419",
    "가구당 평균 전력 사용량(kWh)": "312",
    "가구당 평균 전기요금(원)": "46,034"
  },
  {
    "년월": "202508",
    "시도": "서울특별시",
    "시군구": "동대문구",
    "대상가구수(호)": "203,974",
    "가구당 평균 전력 사용량(kWh)": "344",
    "가구당 평균 전기요금(원)": "53,497"
  },
  {
    "년월": "202301",
    "시도": "서울특별시",
    "시군구": "전체",
    "대상가구수(호)": "4,807,229",
    "가구당 평균 전력 사용량(kWh)": "247",
    "가구당 평균 전기요금(원)": "33,227"
  },
  {
    "년월": "202308",
    "시도": "서울특별시",
    "시군구": "전체",
    "대상가구수(호)": "4,838,055",
    "가구당 평균 전력 사용량(kWh)": "340",
    "가구당 평균 전기요금(원)": "52,895"
  },
  {
    "년월": "202508",
    "시도": "서울특별시",
    "시군구": "전체",
    "대상가구수(호)": "4,935,553",
    "가구당 평균 전력 사용량(kWh)": "370",
    "가구당 평균 전기요금(원)": "60,145"
  }
]

### 📊 지역별 전기 사용량 분석 요청 시
사용자가 지역별 전기 사용량 분석을 요청하면:
1. 사용자의 요청을 파악합니다. 
- 사용자가 명시한 경우: 그 조건을 사용합니다.   
- 명시하지 않은 경우: 대화 맥락으로 추론하거나 사용자에게 질문합니다.

2. "테이블에 있는 행 나열" 를 호출하여, 서울 지역 전기 사용량 테이블 원본을 수집합니다.
3. 수집된 데이터 원본과 사용자 요청사항 및 맥락을 "시계열 데이터 분석 프롬프트" 도구에 전달합니다. *중요!: 반드시 원본데이터 그대로 입력해야 합니다.
4. 생성된 답변을 기반으로 사용자에게 전달합니다.

동대문구 전기 사용량 분석이 필요해. 서울과 비교해서 얼마나 차이가 나는지 알고 싶어.