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Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent
GitHub波士顿矩阵分析，按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。
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波士顿矩阵分析，按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。
用户要求BCG矩阵或波士顿矩阵分析
需按增长和份额对业务产品分类
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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'
用户要求进行'BMC分析'
用户想全面拆解一个产品的商业模式
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用于生成标准2x2 SWOT四象限图，评估企业或产品的战略态势。支持从内外部正负面维度分析优势、劣势、机会与威胁，并可进一步推导SO/WO/ST/WT组合战略。
用户要求SWOT分析
用户进行优势劣势分析
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一句话。通过调用display_diagram填充六个模块（产品、客户、任务、痛点、收益、竞品），并输出Ad-Lib句式，帮助收敛VPC或JTBD分析结果。
用户要求生成价值主张或定位句
需要结构化梳理产品价值与差异化
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基于ARIMA模型进行单变量时间序列预测。通过识别时间列与目标列，验证数据质量后执行预测计算，并生成可视化图表，输出预测值、置信区间及误差指标。
需要进行时间序列预测
使用ARIMA模型分析历史数据趋势
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根据数据特征和可视化目标，自动选择并生成合适的业务图表。通过查询元数据和最小数据集，确保字段映射准确，输出包含明确标题、坐标轴及单位的图表。
用户需要创建数据可视化图表
分析数据趋势或分布
将原始数据转换为图形展示
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通过单轮询问收集用户需求，基于数据模式动态规划并生成业务数据仪表盘（Dashboard）的布局与组件设计，支持多种图表类型及HTML导出。
用户需要创建或查看业务数据看板
用户希望将数据分析结果可视化展示
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用于数据诊断的 Skill，通过获取 Schema、样本及 Profile 报告数据规模、质量、缺失与分布，区分事实与建议，辅助确定可分析字段。
需要评估数据结构和质量
进行数据探查和可行性分析
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执行十分位分层分析，将样本等频划分为十组以识别高低价值群体。通过获取数据模式、查询验证并运行特定分析工具，输出各组统计详情及可视化图表，支持业务决策。
需要按指标对数据进行十分位分组
识别高价值和低价值用户群体
进行客户或资产分层分析
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规划并确认Excel数据导出方案，通过查询模式和数据验证生成可确认的导出计划，待用户确认后由受控流程写入文件，不直接生成。
需要导出Excel文件
规划数据导出范围与字段
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诊断业务漏斗转化率，定位流失点并给出行动建议。通过确认阶段定义、查询数据计算转化与流失、细分分析最大流失维度，最终提供基于数据的优先改进措施及监控指标。
分析用户转化漏斗
定位业务环节流失原因
评估渠道或产品表现
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使用 GRU 模型对时间序列数据进行深度学习预测。适用于样本量和序列长度充足场景，严格划分训练验证集以避免数据泄漏，并报告基线对比、误差及不确定性分析。
需要对时间序列数据进行长期或中期预测
用户明确要求使用 GRU 或其他深度学习模型进行时序分析
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诊断并处理数据缺失值。通过量化缺失情况、判断机制，选择删除或插补策略，修改前说明影响，处理后验证分布变化，确保结果可追溯。
用户请求处理缺失值
需要分析数据缺失情况
数据清洗任务涉及空值
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基于K-Means算法对业务对象进行聚类分析，完成数据清洗、标准化、模型计算及可视化，输出簇画像与质量报告。
客户分群
业务对象聚类画像
K-Means聚类分析
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执行逻辑回归分类分析，涵盖数据检查、模型训练及业务解读。通过路由工具获取Schema和数据，运行分析计算模型指标，并生成ROC等图表展示结果。
需要进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及模型性能
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该技能用于规划数据分析演示文稿，明确受众与叙事逻辑，通过工具查询数据验证关键指标并生成幻灯片大纲。不直接生成文件，需用户确认大纲后由受控流程执行最终制作。
需要制作数据分析汇报PPT
规划业务演示文稿结构
基于真实数据构建幻灯片大纲
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基于Prophet算法进行时间序列预测，分解趋势与季节性。通过工具路由获取数据、执行分析并生成图表，适用于需要展示预测区间和误差的业务场景。
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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用于执行线性回归分析，包括数据验证、共线性检查及残差假设检验。通过工具链完成回归计算并生成系数与残差图表，输出拟合指标与变量影响解释，强调相关性非因果性。
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，先提交大纲供确认。通过查询数据验证指标，生成包含目标、受众、结论等要素的紧凑大纲，确保不直接输出最终文件，由受控流程执行导出。
需要生成业务分析报告
分析业务数据并产出结构化结论
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基于SARIMA模型进行季节性时间序列预测，涵盖数据校验、模型拟合、误差分析及可视化，适用于需考虑季节周期的业务预测场景。
需要预测具有季节性特征的时间序列数据
对历史数据进行季节性模式分析和未来趋势预估
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执行单变量筛选，识别目标与候选变量，进行检验或回归分析。报告效应方向、显著性、缺失率等指标，并生成可视化图表。适用于特征选择场景。
需要筛选解释变量
进行单变量统计分析
特征工程中的初步筛选
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指导Agent安全查询已授权数据表，通过获取Schema确认字段后编写只读SQL，支持聚合与限流，并总结结果。
用户需要查询数据库中的特定数据
需要根据现有表结构生成只读SQL语句
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利用决策树模型识别影响目标变量的关键规则，执行训练验证并报告性能、特征重要性及可解释性规则，同时规避数据泄漏与因果混淆。
需要分析特征对目标变量的影响
生成可解释的规则或特征重要性报告
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对数据异常样本执行截尾处理，量化删除范围并评估偏差。通过工具路由识别列、分析分布、确认规则后清洗，并验证结果，确保可追溯。
用户要求去除数据中的异常值或离群点
需要对数值型数据进行截尾处理以消除极端值影响
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用于多时间序列的向量自回归分析，执行平稳性检查、滞后选择及预测响应评估。
需要分析多个同步时间序列的动态关系
进行向量自回归（VAR）建模与预测
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该技能用于对数值字段执行缩尾处理以消除极端值影响。通过识别分布、设定边界并验证处理前后指标变化，确保数据清洗过程透明且可追溯，不覆盖原始数据。
需要对数值数据进行异常值或极端值处理
需要验证数据清洗前后的分布和指标变化
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