프롬프트 쿡북 — 데이터 & 앱

전자상거래 분석용 샘플 데이터를 생성해줘.
- customers (10,000행): 고객 ID, 이름, 지역, 가입일, 등급
- orders (50,000행): 주문 ID, 고객 ID, 주문일, 금액, 상태
- products (500행): 제품 ID, 카테고리, 가격, 제조사
모든 테이블을 my_catalog.sandbox에 Delta 테이블로 저장해줘.

@prod.retail.transactions의 통계적 특성(분포, 상관관계, 결측치 비율)을
분석하고, 동일한 특성의 PII 제거 합성 데이터 100,000행을 생성해줘.
원본과 합성 데이터의 분포 비교 차트도 만들어줘.

my_catalog.my_schema의 transactions와 customers를 사용하여
사기 탐지를 위한 Medallion 아키텍처 파이프라인을 빌드하고 실행해줘.

[소스] S3 clickstream (JSON) + Kafka user_events
[구조] Bronze(수집) → Silver(조인, 세션화, PII 마스킹) → Gold(DAU, 페이지뷰, 전환율)
[품질] 각 레이어별 검증 규칙 + quarantine 테이블

@sales.prod.transactions를 분석하고 매출 성과 대시보드를 만들어줘.

[소스] @analytics.sales.daily_metrics, customer_segments, product_performance
[페이지 1] KPI 카드(전월 대비 %), 매출 추이(전년 오버레이), 지역 히트맵
[페이지 2] 카테고리별 바 차트, 상위 20 제품 테이블, 파이 차트
[필터] 날짜 범위, 지역, 카테고리 (다중 선택)

[프레임워크] Streamlit
[기능] 사이드바 필터 + KPI 카드 3개 + 매출 추이 + 이탈 위험 고객 목록
[제약] OAuth 인증, 한국어 UI, 에러 핸들링 포함