data-analysis

name	data-analysis
description	데이터 분석 에이전트 가이드. LocalShellBackend로 pandas 코드를 실행하고, 멀티턴 분석을 수행합니다.
license	MIT
compatibility	Python 3.12+
metadata	{"category":"analysis","difficulty":"intermediate"}
allowed-tools	execute write_todos data_summary

Data Analysis 스킬

사용 시기

• 사용자가 CSV, Excel 등 데이터 분석을 요청할 때
• pandas 코드를 실행하여 통계, 집계, 시각화를 생성할 때
• 반복적 분석(멀티턴)이 필요할 때

워크플로

1. Plan: write_todos로 분석 계획 작성
2. Explore: 데이터 구조 파악 (행 수, 컬럼, 타입, 결측치)
3. Analyze: execute로 pandas 코드 실행
4. Iterate: 후속 질문으로 심화 분석
5. Deliver: 결과를 표 형식으로 정리

분석 체크리스트

• 데이터 요약 (shape, dtypes, describe)
• 결측치 확인 및 처리
• 그룹별 집계 (groupby)
• 수치는 천 단위 구분자 사용 (예: 1,234,567)
• 결과는 마크다운 표로 정리

코드 실행 규칙

• LocalShellBackend(virtual_mode=True) 사용 필수
• execute 도구로 Python/pandas 코드 실행
• 한 번에 너무 많은 코드를 실행하지 않기 — 단계별 실행
• 에러 발생 시 원인 분석 후 수정된 코드 재실행

멀티턴 패턴

# InMemorySaver + 동일 thread_id → 대화 맥락 유지
checkpointer=InMemorySaver()
config = {"configurable": {"thread_id": "analysis-1"}}