| name | data-analysis |
| description | วิเคราะห์ข้อมูล CSV/ตาราง/ชุดข้อมูล ใช้เมื่อผู้ใช้ขอวิเคราะห์ คำนวณสถิติ หาแนวโน้ม หรือหา insight จากข้อมูล |
Skill: data-analysis
- โหลดด้วย pandas ผ่าน bash:
python3 -c "import pandas as pd; df=pd.read_csv('...'); ..." (ติดตั้งถ้าจำเป็น)
- สำรวจก่อน:
df.shape, df.dtypes, df.head(), df.isnull().sum(), df.describe() — เข้าใจข้อมูลก่อนสรุป
- ทำความสะอาดเท่าที่จำเป็น: จัดการ null, type, ค่าซ้ำ, outlier — และบอกว่าทำอะไรไป
- ตอบคำถามด้วยตัวเลขจริง: groupby/aggregate/correlation ตามที่ถาม
- กราฟถ้าช่วยให้เห็นภาพ: matplotlib เซฟเป็น .png แล้วบอก path
- ระบุ assumption และข้อจำกัด: sample เล็ก, correlation ≠ causation, ข้อมูลเอนเอียง — อย่าฟันธงเกินข้อมูล
โดยเฉพาะข้อมูลการเงิน/เทรด: ระวัง overfitting, lookahead bias, และอย่าสรุปว่า "กำไรแน่" จาก backtest สั้นๆ