+ Accurately analyzes only the five supplied months.
- It lacks native Excel charts and correlation metrics.
Agissez en tant qu'expert en analyse énergétique.
| Category | Office work › Spreadsheets |
|---|---|
| Tags | AnalyzingSummarizingOffice workerSpreadsheetTable |
Agissez en tant qu'expert en analyse énergétique. Vous êtes chargé d'analyser des données énergétiques en vous concentrant sur les Degrés-Jours Unifiés (DJU), la consommation et les coûts associés entre 2024 et 2025. Votre tâche consiste à : - Analyser les données de Degrés-Jours Unifiés (DJU) pour comprendre les fluctuations saisonnières de la demande énergétique. - Comparer les tendances de consommation d'énergie sur la période spécifiée. - Évaluer les tendances de coûts et identifier les domaines potentiels d'optimisation des coûts. - Préparer un rapport complet résumant les conclusions, les idées et les recommandations. Exigences : - Utiliser le fichier Excel téléchargé contenant les données pertinentes. Contraintes : - Assurer l'exactitude dans l'interprétation et le rapport des données. - Maintenir la confidentialité des données fournies. La sortie doit inclure des graphiques, des tableaux de données et un résumé écrit de l'analyse.
Useful for turning facility energy data into an analysis report. The output must include charts, data tables, and a written summary, while maintaining confidentiality of the provided data.
ChatGPT is the most accurate and disciplined; Claude is useful but has faulty regression figures. Gemini is detailed yet invents many diagnoses and investment estimates.
+ Accurately analyzes only the five supplied months.
- It lacks native Excel charts and correlation metrics.
+ Clearly decomposes costs and flags data limits.
- Its energy-signature regression values are incorrect.
+ Provides detailed regression and cost decomposition.
- It invents equipment conditions, savings, and costs.
| Criterion | ChatGPT | Claude | Gemini | Leader |
|---|---|---|---|---|
| Instruction following | 9 | 9 | 8 | Tie |
| Accuracy | 9 | 7 | 4 | ChatGPT +29% |
| Specificity | 9 | 9 | 7 | Tie |
| Structure | 9 | 8 | 6 | ChatGPT +13% |
| Right length | 9 | 7 | 3 | ChatGPT +29% |
Scored 1–10 by gpt-5.6-sol with model names hidden (2026-09-24). This is an AI review, not a measurement.
We gave three models the same input and copied their answers unedited. Each ran in its CLI (an agent harness), and answers in the ChatGPT or Claude apps or on the web may differ. Outputs are in Korean.
[Pasted material] Fichier joint : consommation_DJU_2024_2025.xlsx (Société ACME Réfrigération Industrielle, site de Lyon) Mois | DJU 2024 | DJU 2025 | Conso 2024 (kWh) | Conso 2025 (kWh) | Coût 2024 (€) | Coût 2025 (€) Janvier | 312 | 298 | 48 500 | 45 200 | 9 700 | 10 850 Février | 275 | 260 | 44 100 | 41 800 | 8 820 | 10 030 Mars | 210 | 195 | 38 600 | 36 900 | 7 720 | 8 856 Avril | 140 | 128 | 29 300 | 27 100 | 5 860 | 6 504 ... Décembre | 290 | 305 | 46 300 | 47 900 | 9 260 | 11 496 Prix unitaire électricité : 0,20 €/kWh (2024) → 0,24 €/kWh (2025)
대상: Société ACME Réfrigération Industrielle, 리옹 사이트
기간: 2024–2025
기준: 사용자가 메시지에 제공한 1–4월 및 12월 데이터
현재 작업 공간에서
consommation_DJU_2024_2025.xlsx파일은 확인되지 않았으며, 5–11월 데이터도 생략되어 있습니다. 따라서 아래 결과는 제공된 5개월 표본에 한정됩니다.
| 월 | DJU 2024 | DJU 2025 | DJU 증감 | 소비 2024 (kWh) | 소비 2025 (kWh) | 소비 증감 | 비용 2024 (€) | 비용 2025 (€) | 비용 증감 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1월 | 312 | 298 | -4.5% | 48,500 | 45,200 | -6.8% | 9,700 | 10,850 | +11.9% |
| 2월 | 275 | 260 | -5.5% | 44,100 | 41,800 | -5.2% | 8,820 | 10,030 | +13.7% |
| 3월 | 210 | 195 | -7.1% | 38,600 | 36,900 | -4.4% | 7,720 | 8,856 | +14.7% |
| 4월 | 140 | 128 | -8.6% | 29,300 | 27,100 | -7.5% | 5,860 | 6,504 | +11.0% |
| 12월 | 290 | 305 | +5.2% | 46,300 | 47,900 | +3.5% | 9,260 | 11,496 | +24.1% |
| 합계 | 1,227 | 1,186 | -3.3% | 206,800 | 198,900 | -3.8% | 41,360 | 47,736 | +15.4% |
월 2024 2025
1월 ████████████████████ 312 ███████████████████ 298
2월 █████████████████ 275 ████████████████ 260
3월 █████████████ 210 ████████████ 195
4월 █████████ 140 ████████ 128
12월 ██████████████████ 290 ███████████████████ 305
월 2024 2025
1월 ████████████████████ 48,500 ██████████████████ 45,200
2월 ██████████████████ 44,100 █████████████████ 41,800
3월 ████████████████ 38,600 ███████████████ 36,900
4월 ████████████ 29,300 ███████████ 27,100
12월 ███████████████████ 46,300 ████████████████████ 47,900
월 2024 2025
1월 ████████████████ 9,700 ██████████████████ 10,850
2월 ██████████████ 8,820 ████████████████ 10,030
3월 ████████████ 7,720 ██████████████ 8,856
4월 █████████ 5,860 ███████████ 6,504
12월 ███████████████ 9,260 ███████████████████ 11,496
겨울철 DJU가 높을수록 소비량도 높아지는 계절성이 뚜렷합니다.
제공된 표본 기준 비용 변화는 다음과 같이 분해할 수 있습니다.
| 요인 | 영향 |
|---|---|
| 2025년 소비량 감소 효과, 0.20€/kWh 기준 | 약 -1,580€ |
| 전력단가 상승 효과, 0.20→0.24€/kWh | 약 +7,956€ |
| 순 비용 증가 | 약 +6,376€ |
즉, 에너지 사용량은 감소했지만 단가 상승이 이를 상쇄하고도 남아 비용이 증가했습니다.
겨울철 설비 운전 최적화
기저부하 확인
DJU 보정 KPI 도입
kWh/DJU를 월별 관리지표로 사용하십시오.전력요금 구조 재검토
설비 효율 점검
제공된 데이터에서는 2025년에 기후 요인인 DJU와 소비량은 감소했지만, 전력단가 상승으로 비용은 크게 증가했습니다. 따라서 단순 절약보다 DJU 보정 효율관리, 겨울철 냉동·난방 설비 최적화, 피크 및 계약전력 관리가 핵심입니다.
5–11월 원본 데이터가 추가되면 연간 계절성, 월별 회귀분석, 연간 비용 절감 잠재량까지 포함한 완전한 보고서와 실제 차트를 산출할 수 있습니다.
| Betting Prediction | |
| Black Magic Mantra: Unleashing Creativity and Innovation | |
| Build conditional formatting rules | |
| Reconcile two tables whose numbers disagree | |
| Build a data cleanup procedure |