데이터 분석 프롬프트 효율적으로 짜는 법 뭐가 있을까요?

요즘 업무에서 대량의 데이터를 GPT나 Claude에 넣고 분석해달라고 하는데, 매번 결과가 들쑥날쑥해서 고민입니다. 같은 데이터를 줘도 프롬프트를 어떻게 짜느냐에 따라 완전히 다른 결과가 나오더라고요.

지금 제가 쓰는 방식은 그냥 대충 "이 데이터에서 핵심 인사이트를 찾아줘" 이 정도 수준인데, 이렇게 하면 가끔 쓸모없는 분석이 나올 때도 있고요. 그래서 최근에 좀 더 구체적으로 "컬럼별 상관관계 분석해줘", "어떤 변수가 가장 영향을 미치는지 알려줘" 이렇게 구분해서 물어보니까 훨씬 낫더라고요.

그런데 이게 정답인지는 모르겠어요. 혹시 데이터 분석할 때 프롬프트 짜는 팁이나 템플릿 같은 거 있으신 분 계신가요? 특히 구조화된 형태로 정보를 전달하는 방법이 있으면 알고 싶습니다. 논문이나 자료 같은 것도 괜찮고, 실무에서 써보니 좋더라는 경험담도 좋습니다.

또 한 가지는 토큰 효율성인데, 아무래도 데이터가 크면 비용이 장난 아니거든요. 불필요한 부분을 먼저 정제하고 들어가는 게 낫다고 들었는데, 그 과정을 어떻게 자동화할 수 있을지도 궁금합니다. 혹시 데이터 전처리 프롬프트 같은 게 따로 있나요?

경험 있으신 분들의 조언 부탁드립니다.