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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。适用于用户要求A/B测试、实验效果、显著性检验及转化率对比等场景。
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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。适用于用户要求A/B测试、实验效果、显著性检验及转化率对比等场景。
用户要求进行A/B测试分析
询问实验效果或显著性检验结果
需要对比转化率或对照组与实验组评估
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用于生成波士顿矩阵（BCG Matrix）分析图表，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，辅助产品组合与战略投资决策。
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进行分类
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用于生成商业模式画布（BMC），通过9个模块拆解产品的客户、价值、渠道、收入和成本，辅助产品分析与商业策略规划。
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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SWOT分析技能，用于评估企业或产品的战略态势。通过内部优势/劣势和外部机会/威胁四个维度进行结构化分析，并支持生成SO/WO/ST/WT组合策略建议。
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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基于Ad-Lib句式，通过display_diagram工具生成价值主张画布，将定位拆解为六个可验证模块并收敛为一句话。
用户要求生成价值主张或定位句
完成VPC/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。
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可视化图表。通过检查字段和查询最小数据集，智能匹配比较、趋势等图形类型，确保标题坐标轴明确，提升数据分析效率。
需要生成业务图表
数据可视化需求
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用于规划业务数据仪表盘。通过单轮询问收集需求，结合数据探索生成包含多种图表组件的看板方案，最终输出HTML文件。
用户需要创建数据看板
用户希望可视化业务指标
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用于数据诊断的 Skill，通过获取 schema、样本及 profiling 数据，分析表规模、字段类型、缺失值、异常分布等质量指标，提供事实、风险与建议，辅助确认分析口径。
需要查看数据结构或 schema 概览
评估数据质量和可分析性
检查字段类型、缺失值或异常分布
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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。通过工具路由获取数据、计算分层并生成图表，输出各组统计特征及可执行策略。
需要进行用户或实体价值分层分析
要求对数据进行十分位切分以评估分布差异
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用于规划Excel数据导出方案，通过检查数据范围、字段及筛选条件生成可确认的导出计划。先提案后由受控流程写入文件，确保导出准确性与安全性。
用户请求导出Excel数据
需要确认数据范围和字段以生成导出方案
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将飞书多维表格接入SQL数据源进行读取、分析与报告生成，并在明确授权后执行数据回写或创建新表。强调只读默认及严格权限校验。
用户需要分析飞书多维表格数据
用户要求将分析结果回写到飞书表格
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用于诊断业务漏斗各环节转化率，定位流失点并给出行动建议。通过查询数据计算转化率和流失量，按维度细分最大流失，最终提供优先改进措施及监控指标。
需要分析用户或实体在业务流程各阶段的转化情况
希望定位业务漏斗中的主要流失环节
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基于GRU深度学习模型进行时间序列预测。适用于样本量和序列长度充足的数据场景，通过严格的时间划分避免数据泄漏，提供基线对比、误差及不确定性分析。
需要预测未来时间序列值
使用深度学习处理时序数据
数据量足够支持GRU模型训练
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用于诊断和处理数据缺失值，包括量化缺失、判断机制及选择插补或删除策略，并验证处理效果。
用户需要处理数据中的缺失值
需要进行数据清洗以填补或移除空值
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使用K-Means算法对业务对象进行聚类分析，包括特征处理、模型计算及可视化，输出客户分群画像与质量评估。
需要对数据进行聚类分析
执行K-Means客户分群任务
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执行逻辑回归分类分析，验证数据质量并输出业务含义。
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与评估
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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、要点和图表的幻灯片大纲供用户确认，不直接生成文件，确保内容基于真实数据且符合受众需求。
需要制作数据分析报告或演示文稿
请求规划PPT结构和内容
要求基于业务数据生成演讲大纲
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该 Skill 用于时间序列预测，通过 Prophet 分解趋势与季节性。流程包括确认数据字段、验证数据质量、执行分析计算及生成可视化图表，并提示异常点或结构突变。
需要基于历史数据进行未来数值预测
分析时间序列的趋势和季节性成分
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该技能用于执行线性回归分析，通过识别连续目标与解释变量，检查数据质量及假设，计算回归系数并生成可视化图表，最终解释关键变量影响及不确定性。
需要进行线性回归分析
请求解释连续变量的影响因素
要求查看回归系数或残差图
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规划结构化业务分析报告，先通过数据验证生成大纲供确认，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，自动校验数据频率与周期完整性，执行建模计算并生成诊断图表，数据不足时拒绝拟合。
需要预测具有季节性特征的时间序列数据
请求对历史数据进行趋势和季节性模式分析
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执行单变量筛选，通过检验或回归评估候选预测变量的效应方向、显著性及缺失率，形成特征清单并可视化结果。
需要进行特征筛选时
分析变量与目标关系的显著性时
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用于安全查询已授权数据表，先获取Schema确认字段，再执行只读SQL并限制行数，最后解释口径并总结结果。
用户需要查询数据库中的数据
需要根据特定条件分析业务数据
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使用决策树识别影响目标变量的关键规则，处理数据预处理、模型训练验证及可视化，输出性能指标、特征重要性和可解释规则。
需要进行决策树建模分析
需要提取业务规则或特征重要性
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对异常样本执行截尾处理并评估偏差。通过定义判据量化异常值，仅在用户确认后删除数据，保留原始记录并报告样本损失及选择偏差，确保数据处理的可追溯性。
需要去除数据中的异常值或极端值
对数值型特征进行截尾以消除离群点影响
执行数据清洗前的异常检测与边界确认
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用于多变量时间序列的向量自回归分析，通过检查平稳性、选择滞后阶数并进行预测与动态响应分析，揭示序列间的格兰杰关系。
需要进行多个同步时间序列的动态关系分析
需要执行向量自回归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，通过分布分析与指标对比验证效果。
数据清洗中的异常值处理
统计前需修正极端值影响
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