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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，基于严谨的假设检验提供审慎上线建议。用于评估实验效果、转化率对比及对照组与实验组差异。
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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，基于严谨的假设检验提供审慎上线建议。用于评估实验效果、转化率对比及对照组与实验组差异。
用户要求分析A/B测试结果
询问实验效果的统计显著性
需要评估转化率或连续指标的提升幅度
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基于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，生成BCG矩阵图表并提供投资策略分析。
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、收入和成本。支持内容填充模式及后续修正，适用于商业分析与产品策略梳理场景。
用户要求'商业模式画布'或'BMC分析'
用户想全面拆解一个产品的商业模式
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通过SWOT四象限图评估企业或产品的战略态势，涵盖内外部优势、劣势、机会与威胁，并支持SO/WO/ST/WT战略组合推导。
用户要求SWOT分析
用户要求进行优势劣势分析
用户想从四个维度评估战略
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用于生成可验证的价值主张画布，通过结构化六个模块（产品、客户、任务、痛点、收益、竞品）收敛定位句，辅助产品策略与市场分析。
用户要求价值主张或定位句
需将VPC/JTBD分析转化为具体表达
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该 Skill 用于执行单变量时间序列的 ARIMA 预测。通过识别时间列与目标列，验证数据质量后调用分析工具进行建模，最终输出预测值、置信区间及误差指标，并生成可视化图表。
需要进行未来趋势预测
处理时间序列数据
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该技能用于根据数据特征和业务目标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，确保可视化准确。若用户未指定图表类型，则自动选择最优方案或澄清意图，最终生成带明确标题和坐标轴的图表。
需要生成数据可视化图表
分析数据趋势、分布或构成关系
将原始数据转换为业务图表
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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Schema生成包含多种图表组件的看板方案，并导出HTML文件。
需要创建或规划业务数据看板
用户希望可视化展示特定业务指标
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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。报告字段类型、缺失值、异常分布等指标，区分事实与建议，辅助用户确认分析口径。
需要查看数据结构或字段类型
进行数据质量评估与诊断
检查数据缺失、重复或异常分布
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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。流程包括确认指标、查询数据、运行分析及生成图表，旨在提供可执行的分层策略。
需要进行用户或数据分层分析
需要计算数据的十分位分布
需要识别高价值和低价值群体
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用于规划Excel数据导出方案，通过检查数据范围、字段和筛选条件生成可确认的导出计划，不直接生成文件，需用户确认后由受控流程写入。
需要导出Excel数据
规划数据导出方案
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将飞书多维表格接入SQL数据源进行分析、报告生成，并在明确授权后回写数据。支持读取、查询、分析及安全的写入操作，强调权限校验与结果真实性。
用户需要分析飞书多维表格数据
用户要求基于飞书表格生成分析报告
用户请求将分析结果回写到飞书表格
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分析业务漏斗各环节转化率，定位流失点并给出优先行动建议。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，最终提供基于数据的优化策略。
需要分析用户转化漏斗
诊断业务环节流失原因
查看各步骤转化率及流失分布
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基于GRU模型对足量时间序列数据进行深度学习预测。通过识别时序特征、验证数据质量，执行严格的时间划分训练以规避泄漏，并输出包含基线对比及误差分析的预测结果与可视化图表。
需要对历史时间序列数据进行未来值预测
用户明确要求使用GRU或深度学习进行时序分析
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用于诊断和处理数据缺失值的技能。通过量化缺失情况、判断机制，执行删除或插补操作，并验证处理后的数据质量与分布变化。
用户要求处理缺失值
需要清洗数据中的空值
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该技能用于执行K-Means聚类分析，通过识别实体与特征、处理缺失值及标准化数据，计算合理K值并评估聚类质量。最终输出各簇规模、中心特征、业务画像及异常点分析，辅助客户分群等场景的决策。
需要对业务对象进行聚类分群
需要生成客户画像或群体特征分析
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执行逻辑回归分析，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优势比
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用于规划数据分析演示文稿，通过工具路由获取数据并生成幻灯片大纲，经确认后才执行文件生成，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演示文稿
请求规划幻灯片结构和核心叙事
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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。通过路由工具获取数据、验证频率及异常点，执行预测计算并生成可视化图表，支持节假日影响分析。
时间序列预测
趋势和季节性分解
需求或销售预测
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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。通过路由工具获取模式、查询数据、运行回归计算及生成图表，报告拟合指标与系数不确定性。
需要分析连续目标变量与解释变量的关系
进行线性回归建模与结果可视化
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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后生成大纲供确认，不直接输出最终报告。
需要生成业务分析报告
请求分析数据并制定报告结构
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该技能用于季节性时间序列预测，通过SARIMA建模分析。它负责确认数据频率与周期，验证数据质量后执行预测计算，并生成包含参数、误差及预测区间的诊断图表和报告。
需要基于历史数据进行未来趋势预测
分析具有明显季节性特征的时间序列数据
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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
评估变量重要性
单变量统计分析
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用于安全查询已授权数据表的SQL技能。通过获取Schema确认字段后编写只读SQL，支持聚合与限流，禁止写操作，旨在准确提取并总结数据分析结果。
需要查询数据库表结构或数据
执行只读SQL分析任务
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利用决策树识别影响目标变量的关键规则，处理缺失值与类别变量，执行训练验证并报告性能、特征重要性及可解释规则。
需要分析数据特征对目标变量的影响
生成决策树模型及可视化图表
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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，仅在用户确认后执行清理，保留原始数据并报告损失与选择偏差。
需要处理数据中的异常值或离群点
需要对数值列进行截尾清洗以消除极端值影响
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用于多变量时间序列的向量自回归分析，涵盖数据校验、模型计算及结果可视化。
进行多时间序列的动态关系预测
执行格兰杰因果检验或动态响应分析
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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。通过识别目标列、分析分布并设定分位数边界，在清理数据后验证处理前后的指标变化及受影响行数，确保数据处理的可追溯性与准确性。
需要对数据进行异常值处理
需要清洗数值型字段中的极端值
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