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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，输出审慎上线建议。用于实验效果评估、转化率对比及假设检验场景。
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Skills in Collection (30)
分析A/B实验数据，评估分组质量、统计显著性与置信区间，输出审慎上线建议。用于实验效果评估、转化率对比及假设检验场景。
用户要求A/B测试分析
询问实验效果或显著性检验
需要转化率对比与对照组评估
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基于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、瘦狗四类。通过 content-fill 模式调用 display_diagram 生成 BCG 矩阵图表，支持内容更新与分析要点展示，辅助产品组合战略决策。
用户要求'BCG 矩阵'、'波士顿矩阵'、'BCG 分析'
用户想按市场增长率和市场份额对业务/产品进行分类
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用于生成和更新 Osterwalder 9 宫格商业模式画布，通过 display_diagram 工具拆解客户、价值、渠道等核心模块，辅助产品商业模式分析。
用户要求'商业模式画布'
用户要求进行'BMC 分析'
用户想全面拆解产品的商业模式
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该技能用于执行SWOT战略分析，通过调用display_diagram工具生成包含优势、劣势、机会和威胁四个维度的四象限图，并支持进一步推导SO/WO/ST/WT组合战略。
用户要求进行SWOT分析
用户希望从内外部正负面维度评估企业或产品的战略态势
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基于 TimesFM-3 进行单/多变量时序预测，支持销售数据等场景。通过本地 API 或 Docker 调用，涵盖数据校验、参数配置、模型运行及结果可视化，严禁虚构数据或用于商业决策。
需要预测时间序列数据
分析销售趋势
请求使用 TimesFM 模型
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通过调用 display_diagram 生成价值主张画布，将定位压缩为可测试的一句式。覆盖产品、客户、任务、痛点、收益及竞品六个维度，辅助产品定义与验证。
用户要求生成价值主张或定位句
完成 VPC/JTBD 分析后需收敛表达
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基于ARIMA模型进行单变量时间序列预测，涵盖数据校验、参数选择及结果可视化。
需要时间序列预测
单变量时序分析
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根据数据特征和业务目标自动选择并生成合适的可视化图表，支持通过工具路由获取 schema、查询数据及调用绘图接口。
需要生成业务图表
数据可视化需求
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用于规划业务数据仪表盘，通过单轮询问收集需求并生成HTML看板文件。
需要创建业务数据仪表盘
用户请求生成可视化看板
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提供数据诊断能力，通过获取Schema、样本及 profiling 报告表规模、字段类型、缺失与异常等质量指标，区分事实与建议，辅助评估数据结构的可分析性。
需要查看数据库表结构或字段定义
评估数据质量、完整性或分布情况
进行数据可分析性检查
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执行十分位分层分析，将样本按指标等频划分为十组，识别高低价值群体。涵盖排序确认、数据验证、分组计算及可视化报告生成，提供可执行的分层策略。
需要进行用户或业务数据的十分位分层
需要识别高价值和低价值群体
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规划Excel数据导出方案，通过检查范围、字段和筛选条件生成可确认计划。先提案不直接写文件，待用户确认后由受控流程写入输出，确保导出准确性和可控性。
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数据源进行数据分析与报告生成，支持在明确授权后回写或创建表格。
用户希望分析飞书多维表格中的数据
需要将飞书表格数据导入SQL环境进行查询
请求基于飞书表格生成分析报告
要求将分析结果写回飞书多维表格
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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。通过确认漏斗阶段、查询数据计算转化与流失率、细分最大流失维度，最终输出量化结论及三项优先改进措施。
分析用户注册到付费的转化路径
诊断电商下单流程中的流失环节
评估营销活动各阶段的漏斗效率
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使用 GRU 深度学习模型对时间序列数据进行预测，包含数据验证、模型计算及结果可视化。
需要对足够样本量的时间序列进行深度学习预测
需要执行 GRU 时序分析并生成图表
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用于诊断和处理数据缺失值，通过量化缺失情况判断机制，选择删除或插补策略，并验证处理效果。
数据清洗
缺失值分析
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执行K-Means聚类分析，对业务对象进行客户分群。流程包括特征确认、缺失值处理、标准化、选择K值及评估聚类质量，最终输出各簇画像与异常点分析。
需要对业务数据进行客户分群或群体划分
需要执行K-Means聚类算法并获取聚类画像
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执行逻辑回归分类分析，包括数据验证、模型训练及结果可视化，并将统计结论转化为业务含义。
需要进行二分类或多分类的逻辑回归建模
需要分析特征对目标变量的影响及优势比
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用于规划数据分析演示文稿，通过确认真实数据验证关键指标后生成幻灯片大纲，不直接生成文件。
需要制作数据分析PPT
规划演示文稿内容
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利用 Prophet 模型进行时间序列预测，分解趋势与季节性。通过工具路由获取数据、运行分析并生成图表，支持节假日配置及异常点提示，适用于业务数据预测场景。
需要进行时间序列预测
需要分解数据的趋势和季节性成分
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执行线性回归分析，检查数据质量与假设，计算模型指标并可视化结果，解释变量影响及相关性。
需要进行线性回归分析
请求解释连续目标变量的影响因素
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基于真实数据规划结构化业务分析报告，通过工具路由获取Schema并验证数据，生成包含目标、结论等要素的报告大纲供确认，不直接输出最终文件。
需要生成业务分析报告
请求规划报告结构
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用于季节性时间序列预测的 SARIMA 建模技能。通过识别时间频率和季节周期，验证数据完整性后执行预测计算，并生成诊断图表与预测报告。
需要进行季节性时间序列预测
使用 SARIMA 模型分析时间数据
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执行单变量特征筛选，识别目标与候选变量，进行统计检验或回归分析。报告效应方向、显著性及缺失率等指标，提示多重比较风险，并生成可视化图表辅助决策。
需要筛选候选解释变量
进行数据探索性统计分析
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用于安全查询已授权数据表的 SQL 技能。通过获取表结构编写只读聚合查询，限制返回行数并解释口径，严禁写入或导出操作。
需要查询数据库表数据
分析已选择的数据集
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基于决策树算法进行数据分析，识别关键规则与特征重要性。通过查询数据、执行训练验证并生成可视化图表，提供可解释的分析结果，同时规避数据泄漏与因果混淆风险。
需要分析影响目标变量的关键规则
需要进行决策树模型训练与特征重要性评估
需要生成决策树可视化图表
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对数据异常值执行截尾处理并评估偏差。通过工具路由识别表结构、分析分布、在用户确认后执行清洗，并验证样本损失与指标变化，确保数据处理的透明性与可追溯性。
需要对数值型列进行异常值截尾处理
要求量化删除的样本数量及潜在选择偏差
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执行向量自回归(VAR)分析，处理多时间序列的动态关系。通过检查平稳性、选择滞后阶数并生成预测与动态响应图表，用于评估变量间的格兰杰因果关系及预测表现。
需要分析多个同步时间序列之间的动态影响
进行向量自回归模型计算与预测
评估变量间的格兰杰因果关系
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将网页、JSON、CSV、PDF链接中的表格抓取并注册为可查询数据源，支持自动建表、结构确认及后续SQL/图表分析。
用户要求导入网页或文件中的表格
用户提供包含表格数据的URL
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用于对数值字段执行缩尾处理以消除极端值影响。通过识别异常分布、设定边界规则并验证前后数据差异，确保数据处理的可追溯性与准确性。
需要处理数据中的极端值或异常值
在进行数据分析前需要对数值字段进行标准化清洗
npx skills add Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent --skill winsorize -g -y
