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Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent
GitHub分析A/B实验数据，评估分组质量、统计显著性与置信区间，提供审慎上线建议。
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Skills in Collection (28)
分析A/B实验数据，评估分组质量、统计显著性与置信区间，提供审慎上线建议。
A/B测试效果分析
转化率对比与显著性检验
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波士顿矩阵分析技能，用于根据市场增长率和相对市场份额将业务单元分类为明星、问题、现金牛和瘦狗四类。通过调用display_diagram生成可视化图表，辅助产品组合决策与投资评估。
用户要求BCG矩阵或波士顿矩阵分析
用户希望按增长和份额对业务进行分类
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用于生成 Osterwalder 9 宫格商业模式画布，拆解客户、价值、渠道等模块。支持通过 content-fill 模式调用 display_diagram 工具，并提供获取和编辑图表的修正流程，适用于产品商业分析场景。
用户要求'商业模式画布'
用户要求'BMC 分析'
用户想全面拆解一个产品的商业模式
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基于内外部四维度评估企业或产品战略态势，生成SWOT图并推导SO/WO/ST/WT组合策略。
用户要求SWOT分析
进行优势劣势分析
从正负面维度评估战略
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用于生成Ad-Lib价值主张画布，将定位压缩为可测试的一句话。通过display_diagram填充六个模块（产品、客户、任务、痛点、收益、竞品），辅助收敛VPC或JTBD分析结果，输出清晰聚焦的价值主张。
用户要求生成价值主张或定位句
需将价值主张画布收敛为可测试表达
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利用ARIMA模型进行单变量时间序列预测。通过确认时间列、频率及目标，处理数据缺口与平稳性检查，执行参数选择与时间切分验证，最终输出预测值、置信区间及误差指标，并提示外部冲击限制。
需要基于历史数据进行未来趋势预测
对单变量时间序列进行建模和评估
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根据数据特征和业务目标（比较、趋势等）自动选择并生成合适的业务图表。通过检查字段和查询最小数据集，结合用户意图确定图表类型，最终输出带明确标题和坐标轴的可视化结果。
需要生成业务图表
数据可视化需求
分析数据分布或趋势
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通过单轮交互收集用户需求，结合数据Schema规划业务仪表盘布局与组件，并生成HTML看板文件。
用户需要创建或规划数据仪表盘/看板
用户希望将业务数据可视化为HTML格式
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提供数据诊断能力，通过获取Schema、表详情及数据画像，分析表规模、字段类型、缺失值、异常分布等质量指标。旨在评估数据的可分析性，区分事实与风险，为后续数据分析提供口径确认和基础支撑。
需要检查数据表结构和元数据
评估数据质量和完整性
进行数据探查或预处理前分析
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执行十分位分层分析，将样本等频划分为十组，识别高低价值群体。通过工具路由获取数据、计算分层并生成图表，输出各组统计信息及可执行策略。
需要按指标对实体进行十分位分层
识别高价值或低价值客户群体
进行用户或业务数据的分布与贡献度分析
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规划并确认Excel数据导出方案，通过工具路由识别字段、验证数据范围，生成可确认的导出计划供用户审批，确保受控写入文件。
需要导出Excel文件
规划数据导出任务
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将飞书多维表格接入SQL数据源进行分析报告，并在授权后回写或创建表格。严格遵循只读默认、按需写入原则，确保数据真实准确。
用户请求分析飞书多维表格数据
需要将飞书表格数据导入SQL进行查询
用户要求将分析结果回写到飞书多维表格
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用于诊断业务漏斗各环节转化率，定位主要流失点并给出优先行动建议。通过查询数据计算各阶段转化与流失，结合维度细分分析，最终输出前三项优先级最高的改进措施及监控指标。
需要分析用户或实体在业务流程中的转化漏斗
识别业务关键环节的流失原因并提出优化建议
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基于GRU深度学习模型进行时间序列预测。适用于样本量和序列长度充足的数据场景，强调严格的时间划分以避免数据泄漏，并提供基线对比、误差及不确定性报告。
需要进行时间序列预测
使用深度学习处理时序数据
数据量足够且需评估不确定性
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用于诊断和处理数据缺失值，包括量化缺失、判断机制及选择插补策略，确保可追溯并验证处理效果。
用户询问如何处理数据中的缺失值
需要清洗或预处理包含空值的数据集
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提供基于K-Means算法的业务对象聚类画像能力，涵盖特征选择、数据清洗、模型计算及可视化报告生成。
需要对业务实体进行客户分群或聚类分析
需要评估合理的聚类数量并生成簇画像
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执行逻辑回归分析，包括数据验证、模型计算及结果可视化，并将统计结论转化为业务含义。
需要执行二分类或多分类的逻辑回归分析
需要评估特征对目标变量的影响并解释业务意义
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用于规划数据分析演示文稿。通过查询数据验证关键指标，生成包含标题、要点和图表的逐页大纲供用户确认，不直接生成文件，确保内容基于真实数据且符合受众需求。
需要制作数据分析汇报幻灯片
规划商业演示文稿结构
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利用Prophet模型进行时间序列预测，支持趋势、季节性分解及节假日效应。通过工具路由完成数据校验、模型计算与可视化，适用于业务数据分析场景。
需要基于历史数据进行未来趋势预测
分析时间序列数据的季节性和异常点
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用于执行线性回归分析，检查数据质量与假设，计算拟合指标及系数影响，并生成可视化图表。
需要进行线性回归分析
解释连续目标变量的影响因素
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用于规划结构化业务分析报告。通过查询数据验证指标，生成包含目标、受众及建议的大纲供确认，不直接输出最终文件，确保流程受控且内容紧凑。
需要生成业务分析报告大纲
基于数据验证报告结论与建议
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利用SARIMA模型进行季节性时间序列预测。通过校验数据频率与周期，执行参数估计、误差分析及预测区间计算，并生成可视化图表，适用于业务数据分析场景。
需要进行季节性时间序列预测
分析历史数据的季节模式与趋势
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执行单变量筛选，对候选预测变量进行统计检验或回归，评估效应方向、显著性及缺失率，形成特征候选清单并可视化结果。
需要进行特征选择或单变量分析
评估变量与目标变量的相关性
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用于安全查询已授权数据表的 SQL 技能。需先获取表结构，编写只读聚合查询并限制行数，解释口径并总结结果，禁止写入操作。
用户需要对数据库表进行数据查询
需要分析特定业务数据或验证数据口径
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利用决策树模型识别影响目标变量的关键规则，处理数据预处理并评估性能与特征重要性，提供可解释性分析。
需要构建决策树模型进行预测或分类
希望分析特征对目标变量的重要性和影响规则
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该技能用于对数据异常值执行截尾处理，通过定义判据和范围量化删除样本。仅在用户确认时执行，保留原始数据并评估偏差与损失，确保数据处理的可追溯性和业务合理性。
需要清洗数据中的异常值
对数值型列进行截尾处理
评估数据删除带来的偏差
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执行向量自回归(VAR)分析，评估多时间序列的动态关系、预测表现及格兰杰因果。涵盖数据校验、平稳性检查、模型计算与可视化，将统计关联表述为预测信息而非因果关系。
需要分析多个同步时间序列间的动态影响
进行VAR模型建模与预测
评估变量间的格兰杰因果关系
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该 Skill 用于对数值字段进行缩尾处理以消除极端值。通过识别分布、设定分位边界并执行清洗，同时对比处理前后的统计指标与影响行数，确保数据处理的透明性与可验证性。
需要对数据中的异常值或极端值进行缩尾处理
需要分析数值字段的分布尾部特征
npx skills add Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent --skill winsorize -g -y
