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Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent
GitHub分析A/B实验数据质量、统计显著性及置信区间，提供审慎上线建议。用于评估实验效果、转化率对比及对照组与实验组差异。
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Skills in Collection (28)
分析A/B实验数据质量、统计显著性及置信区间，提供审慎上线建议。用于评估实验效果、转化率对比及对照组与实验组差异。
用户要求分析A/B测试或实验效果
请求进行显著性检验或转化率对比
需要评估对照组与实验组的提升情况
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波士顿矩阵分析技能，用于按市场增长率和相对市场份额将业务分类为明星、问题、现金牛、瘦狗四类。通过调用display_diagram生成可视化图表，辅助产品组合与战略决策。
用户要求BCG矩阵或波士顿矩阵分析
用户希望对业务或产品进行分类评估
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用于生成和分析商业模式画布（BMC），通过9个模块拆解产品的客户、价值、渠道、收入和成本。
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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用于执行SWOT战略分析，从优势、劣势、机会、威胁四个维度评估企业或产品态势，并生成四象限图表及衍生战略建议。
用户要求进行SWOT分析
用户要求优势劣势分析
用户想评估战略态势
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用于生成价值主张画布，将定位压缩为可测试的填空句式。通过调用display_diagram填充六个核心模块（产品、客户、任务、痛点、收益、竞品），辅助收敛VPC或JTBD分析结果，确保价值主张清晰、具体且具备差异化验证能力。
用户要求生成价值主张、定位句或价值主张画布
需要将产品分析结果转化为可测试的一句话说清定位
完成VPC或JTBD后需收敛表达
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利用 ARIMA 模型进行单变量时间序列预测。通过识别数据模式、检查平稳性并优化参数，结合时间切分验证输出预测值、置信区间及误差分析，同时提示外部冲击限制，适用于业务数据分析场景。
需要进行时间序列预测
使用 ARIMA 模型分析趋势
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该技能用于根据业务目标选择并生成合适的图表。通过检查数据 schema、查询最小数据集，依据比较、趋势等维度选定图形类型，明确坐标轴与单位后调用工具生成可视化结果，若意图不明则向用户澄清。
需要生成业务图表或数据可视化
询问如何展示特定数据关系或趋势
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通过单轮交互收集用户业务数据需求，基于真实表结构动态生成包含多种图表组件的业务仪表盘规划方案并导出HTML文件。
需要规划业务数据看板
生成数据可视化仪表板
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用于数据诊断的 Skill，通过获取 Schema、表详情及数据画像，分析数据规模、质量、缺失与分布，提供可分析性评估及建议。
需要检查数据结构和质量
评估数据的可分析性
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执行十分位分层分析，将样本等频划分为十组以识别高低价值群体。通过查询数据、计算分层及生成图表，输出各组统计指标与策略建议。
需要按数值指标对数据进行十分位分组
进行用户或实体价值的分层评估
分析累计贡献度与分布特征
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规划Excel数据导出方案，通过检查范围、字段及筛选条件生成确认计划。先提案后由受控流程写入文件，确保数据准确性与用户确认。
需要导出Excel数据
生成数据导出方案
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将飞书多维表格接入SQL数据源进行数据分析、报告生成，并在明确授权后回写或创建表格。支持读取、查询、分析及安全的批量写入操作。
用户需要分析飞书多维表格中的数据
用户要求基于飞书表格生成分析报告
用户明确要求将分析结果写回飞书表格
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诊断业务漏斗各环节转化率，定位流失点并提供优先行动建议。通过确认阶段定义、查询数据计算转化与流失、细分最大损失来源，最终输出量化结论及三项核心优化策略。
分析用户注册到付费的转化漏斗
定位电商下单流程中的主要流失环节
评估营销活动各步骤的用户留存情况
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基于GRU模型进行时间序列预测，适用于数据量充足的场景。通过验证数据完整性后执行建模，输出预测结果及可视化图表，并强调避免数据泄漏与基线对比。
需要进行时间序列预测
使用深度学习模型处理时序数据
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用于诊断和处理数据缺失值的技能，涵盖量化缺失、判断机制及选择插补策略，确保处理过程可追溯并验证效果。
需要处理数据中的缺失值
分析数据质量与缺失分布
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基于K-Means算法对业务对象进行聚类画像，包括特征处理、模型计算及可视化分析。
客户分群
业务对象聚类
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执行逻辑回归分类分析，涵盖数据验证、模型训练及结果解读。通过工具路由完成特征检查、模型计算与可视化，输出业务含义报告。
需要执行二分类或多分类逻辑回归分析
请求对数据进行逻辑回归建模并解释系数或优势比
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用于规划数据分析演示文稿的大纲。通过查询数据验证关键指标，结合受众与场景生成逐页标题、要点及图表建议，经确认后再由受控流程生成文件。
需要制作数据分析汇报PPT
规划演示文稿结构和内容
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基于Prophet算法进行时间序列预测，自动分解趋势与季节性。通过路由工具获取数据、执行分析并生成图表，支持节假日配置及异常点提示，适用于业务数据的未来趋势预测场景。
需要进行时间序列预测
需要分解数据趋势和季节性
需要基于历史数据生成未来预测结果
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执行线性回归分析，处理数据校验、模型计算及可视化。用于探究连续变量间关系，检查共线性与残差假设，解释系数影响及不确定性。
需要进行线性回归分析
分析连续目标变量的影响因素
生成回归系数或残差图表
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规划结构化业务分析报告，通过查询数据验证证据并生成大纲供确认，不直接输出最终文件。
需要生成结构化业务分析报告
需要基于数据制定报告大纲
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用于季节性时间序列预测的 SARIMA 建模 Skill。通过获取数据模式、验证数据质量，执行 SARIMA 分析并生成可视化图表，输出参数、误差及预测区间。
需要进行季节性时间序列预测
使用 SARIMA 模型进行数据分析
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该技能用于执行单变量特征筛选，通过检验或回归分析候选变量与目标变量的关系，报告效应方向、显著性及缺失率等统计指标，辅助构建解释变量清单。
需要筛选特征变量
进行单变量统计分析
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提供安全的只读SQL查询能力，通过工具路由获取表结构后执行聚合查询并限制行数，解释口径并总结结果。
需要查询数据库表数据
分析已授权业务数据
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该 Skill 用于执行决策树分析，通过识别目标变量、处理数据及训练模型，输出性能指标、关键特征重要性及可解释规则，辅助数据洞察。
需要进行决策树建模与分析
需要提取数据中的关键规则与特征重要性
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该技能用于对数据中的异常值执行截尾处理。通过识别目标表、量化离群点，在用户确认后删除样本并评估选择偏差，同时验证数据处理后的行损失和指标变化。
需要清理数据中的异常值或离群点
需要对数值型特征进行截尾处理以消除极端值影响
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用于多变量时间序列的向量自回归分析，执行平稳性检查、滞后选择及动态响应预测。
需要分析多个同步时间序列间的动态关系
进行向量自回归(VAR)建模与格兰杰因果检验
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对数值字段进行缩尾处理以消除极端值影响。通过识别分布、设定边界规则并执行清洗，同时验证处理前后的数据分布与关键指标变化，确保数据安全且可追溯。
需要对包含异常值的数值列进行标准化处理
在数据分析前需排除极端值干扰
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