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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，提供审慎上线建议。
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Skills in Collection (28)
分析A/B实验数据，评估分组质量、统计显著性与置信区间，提供审慎上线建议。
A/B测试效果评估
转化率对比分析
统计显著性检验
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用于波士顿矩阵分析，按市场增长率和相对市场份额将业务分为明星、问题、现金牛、瘦狗四类，并通过display_diagram工具生成可视化图表。
用户要求BCG矩阵或波士顿矩阵分析
用户想按市场增长率和市场份额对业务分类
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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。支持使用content-fill模式调用display_diagram工具，并具备获取和修正画布的能力。
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。支持优势、劣势、机会、威胁四个维度分析，并可进一步推导SO/WO/ST/WT战略组合。
用户要求SWOT分析
用户要求进行优势劣势分析
用户想从内外部正负面维度评估战略
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生成价值主张画布，将定位压缩为可测试句式。覆盖产品、客户、任务等六要素，支持修正与优化建议。
用户要求生成价值主张或定位句
完成VPC或JTBD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、平稳性检查、参数选择及结果可视化，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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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。通过查询元数据和最小数据集，自动匹配最佳可视化类型，确保标题和坐标轴规范，提升数据分析的直观性。
需要生成数据可视化图表
分析数据分布或趋势
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，结合数据 schema 理解，动态规划并生成包含多种图表组件的业务数据仪表盘（Dashboard）方案及 HTML 文件。
用户需要创建业务数据看板
用户希望将数据可视化展示为仪表盘
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用于数据诊断的 Skill，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、类型、缺失值及分布等报告，辅助数据可用性判断。
需要查看数据库表结构或字段类型
进行数据质量检查如缺失值或异常检测
评估数据集是否适合后续分析
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执行十分位分层分析，将样本等频划分为十组，识别高低价值群体。通过查询数据、运行分析和生成图表，输出各层统计及策略。
需要进行用户或实体分层分析
计算指标分布的十分位排名
识别高价值与低价值群体
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用于规划并确认Excel数据导出方案。通过检查数据范围、字段及筛选条件，生成待确认的导出计划，而非直接生成文件，确保用户确认后再由受控流程写入输出。
需要导出业务数据到Excel
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数据源进行分析与报告生成，支持在明确授权后回写或创建表格。流程涵盖权限校验、数据读取、Schema获取及结果导出，严格遵循只读默认与安全写入规则。
用户要求分析飞书多维表格数据
需要将飞书表格数据接入SQL进行查询
用户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，定位主要流失点并给出优先行动建议。通过确认阶段、查询数据、计算转化与流失率，结合维度细分最大损失，最终输出前三项优先行动及监控指标。
需要分析用户或实体在业务流程中的转化路径
定位业务漏斗中的高流失环节
获取基于数据的转化优化建议
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基于GRU深度学习模型进行时间序列预测，严格验证数据量与序列长度，避免数据泄漏，提供基线对比及误差分析。
需要进行时间序列预测
使用GRU模型处理足量时序数据
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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，修改前说明影响并保留追溯结果，处理后验证缺失率和分布变化。
需要处理数据中的缺失值
分析数据缺失模式
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基于K-Means算法对业务实体进行聚类分析，完成特征标准化、K值评估及簇画像生成。
客户分群
业务对象聚类画像
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执行逻辑回归分析，处理二分类或多分类任务。通过检查数据质量、运行模型计算并生成图表，输出验证指标及业务含义解读。
需要进行逻辑回归建模
执行分类算法分析
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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，生成包含标题、要点和图表的逐页大纲供用户确认，不直接生成文件，确保内容基于真实数据且叙事清晰。
需要制作数据分析相关的PPT汇报材料
请求规划演示文稿的大纲或结构
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基于Prophet算法进行时间序列预测，涵盖趋势与季节性分解。通过获取数据模式、验证数据质量后执行分析计算，并生成可视化图表展示预测结果及误差区间。
需要进行时间序列预测
需要分解数据的趋势和季节性
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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。报告拟合指标、系数影响与不确定性，并生成可视化图表，强调相关性非因果性。
需要进行线性回归分析
评估连续目标变量与解释变量的关系
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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。通过工具路由识别数据源、验证指标并生成报告结构，确保输出合规且受控。
需要生成业务分析报告
规划报告结构与大纲
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利用SARIMA模型进行季节性时间序列预测，包括数据验证、参数拟合及结果可视化。
需要预测具有季节性特征的时间序列数据
分析时间序列的季节周期和趋势
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执行单变量筛选，识别目标与候选变量，通过统计检验评估效应方向、量级及显著性，报告缺失率并提示多重比较风险，辅助特征选择。
需要进行特征筛选时
评估单变量对目标变量的影响时
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提供安全只读SQL查询能力，通过获取表结构确认字段后执行查询，支持聚合与限流，禁止写操作。
需要查询数据库表数据
验证SQL查询逻辑
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利用决策树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规则。
需要构建决策模型分析数据
寻找影响结果的关键特征规则
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对异常样本执行截尾处理并评估偏差。通过定义判据和范围，量化删除样本及特征，仅在用户确认后执行清理，并报告损失与潜在选择偏差。
需要去除数据中的异常值或极端值
需要对数值型数据进行截尾处理以消除离群点影响
在数据分析前清洗异常样本
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用于多时间序列的向量自回归分析，评估动态关系、预测表现及格兰杰因果，指导工具路由与结果可视化。
需要分析多个同步时间序列的动态关联
执行向量自回归VAR模型计算与预测
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对数值字段执行缩尾处理以消除极端值，通过工具路由识别分布并设定边界，验证处理后数据指标变化。
需要清洗数据中的异常极值
需要对数值列进行缩尾处理
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