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Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent
GitHub波士顿矩阵分析技能，通过调用display_diagram生成2x2矩阵，按市场增长率和相对市场份额将业务分类为明星、问题、现金牛和瘦狗四类，辅助产品组合决策。
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波士顿矩阵分析技能，通过调用display_diagram生成2x2矩阵，按市场增长率和相对市场份额将业务分类为明星、问题、现金牛和瘦狗四类，辅助产品组合决策。
用户要求BCG矩阵或波士顿矩阵
用户希望按增长和份额对业务进行分类
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用于分析产品商业模式，通过9个模块拆解客户、价值、渠道等要素，并生成可视化画布。
用户要求商业模式画布或BMC分析
用户想全面拆解产品的商业模式
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用于执行SWOT战略分析，通过四象限图展示企业或产品的内部优势劣势及外部机会威胁，并推导SO/WO/ST/WT组合策略。
用户要求"SWOT 分析"
用户想从内外部、正负面四个维度评估战略
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通过Ad-Lib句式将价值主张拆解为六个可验证模块，生成定位句。
用户要求'价值主张'、'价值主张画布'
需要一句话说清产品定位
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执行ARIMA单变量时间序列预测，涵盖数据校验、平稳性检查及参数选择。通过工具路由完成分析计算与可视化，输出预测值、区间及误差，并提示外部冲击限制。
需要进行时间序列预测
使用ARIMA模型进行数据分析
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该技能用于根据数据特征和业务目标（比较、趋势等）智能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，确保图表准确反映数据，并明确标题、坐标轴和单位等细节。
需要生成数据可视化图表
分析数据分布或趋势
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用于规划业务数据仪表盘，通过单轮交互收集需求并生成HTML看板。
用户需要创建或规划数据看板
用户希望将数据可视化为仪表盘
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用于数据诊断的 Skill，通过获取 Schema、表详情和数据画像，评估数据结构、质量及可分析性，报告缺失、异常等并给出建议。
需要检查数据库表结构或字段信息
评估数据质量、缺失值或分布情况
确认数据是否可用于后续分析
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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。流程包括确认指标、查询数据、运行分析及生成图表，提供可执行的分层策略。
需要评估用户或实体的价值分布
进行客户分层或风险分级
分析关键指标的累计贡献度
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用于规划并确认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导出提案，待用户确认后由受控流程写入文件，确保导出的准确性与可控性。
需要导出业务数据到Excel
规划数据导出格式与内容
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分析业务漏斗各环节转化率，定位流失点并给出行动建议。通过查询数据计算各阶段转化及累计转化率，按维度细分最大损失，最终提供前三项优先行动策略及监控指标。
需要诊断用户或实体在业务流程中的转化效率
希望识别漏斗中最大的流失环节并进行归因分析
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基于GRU深度学习模型进行时间序列预测。通过校验数据充足性，严格按时间划分训练验证集，执行模型计算并生成可视化图表，同时提供基线对比与不确定性评估。
需要进行时间序列预测
使用深度学习模型分析时序数据
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用于诊断并处理数据缺失值。通过量化缺失程度、判断机制，选择删除或插补策略，修改前说明影响，处理后验证效果，确保数据质量与可追溯性。
用户要求处理数据中的缺失值
需要评估数据完整性或清洗空值
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该技能用于执行K-Means聚类分析，对业务对象进行客户分群。流程包括确认实体特征、数据清洗标准化、计算聚类结果及生成可视化图表，最终输出簇画像与质量报告。
需要对企业客户或用户进行分群画像
要求对数值型业务数据进行无监督聚类分析
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执行逻辑回归分类分析，包括数据检查、模型训练及结果可视化，并将统计结论转化为业务含义。
需要执行逻辑回归分析
进行二分类或多分类预测
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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，生成幻灯片大纲供确认，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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基于Prophet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、验证频率与异常点，执行预测计算并生成可视化图表，支持节假日及突变提示。
需要预测未来数值
分析时间序列趋势和季节性
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执行线性回归分析，检查数据假设并解释变量影响。通过路由工具获取Schema、查询数据、运行回归分析及生成图表，报告拟合指标与系数不确定性，区分相关与因果。
需要分析连续目标变量与解释变量的关系
执行线性回归建模及结果可视化
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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、结论等结构的大纲供确认，确保输出受控且紧凑，不直接生成最终报告文件。
需要基于真实数据生成业务分析报告大纲
需要规划报告的目标、受众、结论和建议结构
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用于季节性时间序列的SARIMA建模与预测，自动验证数据频率、周期及长度，执行模型计算并生成诊断报告与可视化图表。
需要预测具有季节性的时间序列数据
进行时间序列的季节性分解与趋势分析
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用于单变量特征筛选，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、显著性及缺失率等指标，辅助构建解释变量清单。
需要进行特征选择时
评估变量对目标的影响时
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提供安全只读SQL查询能力，通过获取表结构和元数据确认字段后执行聚合或限流查询，禁止写入操作，旨在准确分析用户已选数据并总结结果。
需要查询数据库表数据
需要根据条件统计业务指标
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利用决策树模型分析数据，识别影响目标变量的关键规则。涵盖特征处理、模型训练验证及可视化报告，强调可解释性并避免因果混淆。
需要构建决策树模型
进行特征重要性分析
生成可解释的规则报告
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该技能用于对数据中的异常样本执行截尾处理。通过定义判据量化离群值，仅在用户确认后删除样本，并评估由此产生的样本损失及选择偏差，确保数据处理的可追溯性。
需要处理数据中的异常值或离群点
需要对数值型数据进行截尾以消除极端值影响
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用于多变量时间序列的向量自回归分析，涵盖平稳性检查、滞后选择、预测及动态响应评估。
需要分析多个同步时间序列的动态关系
执行向量自回归VAR模型计算与预测
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对数值字段进行极端值缩尾处理。通过识别分布、设定分位边界后清洗数据，并验证处理前后指标变化，确保不覆盖原始数据且记录影响范围。
需要对数值列进行异常值处理
请求执行数据缩尾(winsorize)操作
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