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Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent
GitHub分析A/B实验数据质量、统计显著性与置信区间，提供审慎上线建议。用于评估分组效果、转化率对比及实验结论验证。
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Skills in Collection (28)
分析A/B实验数据质量、统计显著性与置信区间，提供审慎上线建议。用于评估分组效果、转化率对比及实验结论验证。
用户要求分析A/B测试效果
请求进行显著性检验
需要评估对照组与实验组差异
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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，并生成可视化图表。
用户要求BCG矩阵或波士顿矩阵
用户想对业务/产品进行分类
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用于生成标准商业模式画布，通过9个模块拆解产品的客户、价值、渠道及成本收入。
用户要求'商业模式画布'
用户要求'BMC分析'
用户想全面拆解产品商业模式
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通过生成SWOT四象限图，从内外部正负面维度评估企业或产品的战略态势，并推导SO/WO/ST/WT组合策略，辅助商业决策。
用户要求SWOT分析
用户要求进行优势劣势分析
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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话。覆盖产品、客户、任务、痛点、收益及竞品六个维度，辅助提炼清晰具体的市场定位表达。
用户要求'价值主张'、'价值主张画布'或'定位句'
需要一句话说清产品为谁解决什么问题及差异点
完成VPC或JTBD分析后需收敛成可测试表达
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用于单变量时间序列预测的 Skill，通过 ARIMA 模型处理时间列、频率及目标数据，执行平稳性检查与参数选择，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 模型分析趋势
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根据数据特征与业务目标自动选择并生成合适的可视化图表。通过检查字段、查询最小数据集，智能匹配比较、趋势等图形类型，明确坐标轴与单位，提升数据分析呈现效果。
用户需要生成数据可视化图表
用户询问数据分布或趋势
需要将结构化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，结合数据 schema 理解，动态生成包含多种图表组件的业务数据仪表盘规划方案及 HTML 文件。
需要规划或生成业务数据看板
用户希望将数据可视化展示为仪表盘
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用于数据诊断，通过获取Schema、表详情及数据画像，评估数据结构、质量与可分析性，输出规模、字段类型、缺失异常等报告及分析建议。
需要查看数据库表结构或字段信息
评估数据集的质量、完整性和分布特征
确认数据是否满足分析需求
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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。通过查询数据、运行分析和生成图表，报告各组指标范围及累计贡献，提供可执行的分层策略。
需要进行用户或实体价值的分层分析
需要识别高价值和低价值群体以制定策略
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用于规划Excel数据导出方案。通过查询Schema和数据验证范围，生成包含字段、筛选条件及工作表组织的可确认提案，待用户确认后由受控流程执行最终文件写入。
需要导出Excel文件
确认数据导出范围和格式
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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，并在明确授权后执行数据回写或创建新表。强调只读分析默认行为及严格的权限与结果验证规则。
需要分析飞书多维表格数据
请求从飞书表格读取并查询
要求将分析结果写回飞书表格
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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率、细分维度分析，最终输出基于数据的优化策略和监控指标。
需要分析用户转化漏斗
定位业务环节流失原因
评估营销活动或功能改版效果
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基于GRU模型进行时间序列预测，涵盖数据验证、模型训练及结果可视化。
需要预测未来趋势的时间序列数据
样本量和序列长度足够且需深度学习建模
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该技能用于诊断和处理数据中的缺失值。通过量化缺失情况、判断机制后，执行删除或插补操作，并在处理后验证数据质量，确保结果可追溯且分布合理。
用户请求处理数据中的缺失值
需要清洗包含空值的表格数据
分析数据完整性并修复缺失字段
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用于执行K-Means聚类分析，对业务对象进行客户分群。流程包括确认特征、数据查询、运行聚类和生成可视化图表，输出簇画像及质量报告。
需要客户分群或用户画像
执行数据聚类分析任务
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执行逻辑回归分类分析，包括数据验证、模型计算及可视化。用于处理二分类或多分类问题，检查数据质量并输出业务可解释的模型结论。
需要进行逻辑回归建模
二分类或多分类任务
分析特征与目标变量的关系
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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，生成逐页标题、要点和图表计划，需用户确认后由受控流程执行文件生成。
需要规划数据分析PPT大纲
请求制作数据分析演示文稿
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基于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、执行分析并生成可视化图表，展示预测区间及异常点提示。
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
需要生成未来预测结果及置信区间
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执行线性回归分析，包括数据验证、模型计算及结果可视化。检查缺失值、异常值和共线性，报告系数影响与不确定性，明确区分相关性与因果关系。
需要分析连续变量间的线性关系
评估多个解释变量对目标变量的影响程度
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规划结构化业务分析报告，通过工具路由获取数据并生成大纲供确认，不直接输出最终文件。
需要生成业务分析报告
请求报告大纲
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基于SARIMA模型进行季节性时间序列预测，涵盖频率确认、数据验证、模型计算及可视化报告。
需要进行季节性时间序列预测
需要分析时间数据的季节模式
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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、显著性及缺失率，辅助构建解释变量清单。
需要进行特征选择时
评估单个变量对目标的影响时
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提供安全只读 SQL 查询技能，通过读取授权表 Schema 确认字段后编写查询。优先聚合与限制行数，禁止写入或导出操作，并解释口径总结结果。
用户需要对已选数据表进行数据查询
用户需要获取特定表的元数据或 Schema 信息
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利用决策树算法识别影响目标变量的关键规则，处理缺失值与类别变量，输出性能指标、特征重要性及可解释规则，避免因果混淆。
需要进行决策树分析
需要识别影响目标的关键规则
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对异常样本执行截尾处理并评估偏差。通过定义判据量化删除样本，仅在用户确认后操作，保留原始数据并报告损失及选择偏差。
数据清洗中需要去除异常值
需要对数值型列进行截尾处理
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用于执行向量自回归分析，评估多时间序列间的动态关系。涵盖数据校验、平稳性检查、滞后选择及预测表现报告，并生成格兰杰因果与动态响应图表。
需要进行多变量时间序列的动态关系分析
请求执行VAR模型或向量自回归计算
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该技能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、设定边界规则并执行清洗，同时验证处理前后的数据分布和关键指标变化，确保数据质量。
需要处理数据中的异常值或极端值
需要对数值字段进行标准化或缩尾操作
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