Skip to main content

このリポジトリの skills

FerroxLabs/wayland - 15ページ

SkillsMP は FerroxLabs/wayland から 2,295 件の skill を収集しています。skill を開くとソースと詳細を確認できます。

FerroxLabs/wayland

収集済み skill 2,295 件中 40 件を表示しています。

職業分類
データサイエンティスト
説明

Applies cohort analysis to a described dataset by defining the cohort grouping variable, time horizon, measured behavior, and producing the cohort table structure with retention calculation formulas. Outputs a populated cohort matrix, not a description of…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
データサイエンティスト
説明

Guide for cohort-based analytics including retention analysis, customer lifetime value calculation, behavioral segmentation, funnel analysis, and time-based cohort tracking with Python and SQL implementations. Use when the user asks about cohort analyst,…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
グラフィックデザイナー
説明

Applies color to data visualizations by selecting sequential, diverging, or categorical palettes based on data type. Specifies hex codes for each element, ensures colorblind accessibility with WCAG contrast ratios, and documents usage rules. Use when the user…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
市場調査アナリスト・マーケティングスペシャリスト
説明

Produces a competitive intelligence framework: defines the competitors to track, the intelligence dimensions (product, pricing, marketing, hiring), the data sources, the collection cadence, and the comparison format. Use when the user asks to track…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
DTPオペレーター
説明

Produces a conditional formatting rule set for a specific use case. Specifies rule type (cell value, formula-based, color scale, data bars), criteria, color assignments with hex codes, and rule priority order. Output is the exact configuration to apply. Use…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
データサイエンティスト
説明

Produces a correlation analysis between specified variables. Computes and interprets correlation coefficients, explains the strength and direction of relationships, distinguishes correlation from causation, and identifies potential confounding variables. Use…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Quick techniques for cleaning CSV files - deduplication, normalization, encoding fixes, merging, and common data quality repairs using command-line tools and scripting. Use when the user asks about csv data cleaner, related techniques, best practices, or…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
データサイエンティスト
説明

Produces a complete dashboard layout specification. Defines the business questions the dashboard answers, specifies each panel (chart type, data source, title, update frequency), and maps the layout grid with sizing and positioning. Use when the user needs to…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
データサイエンティスト
説明

Guide for designing effective analytical dashboards using Metabase, Grafana, and Looker including design principles, KPI selection, layout patterns, interactivity, and stakeholder-driven dashboard strategy. Use when the user asks about dashboard designer,…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Produces a data catalog structure with table documentation templates, column-level lineage format, and governance tagging taxonomy. Outputs a complete catalog specification for organizing and discovering data assets across an organization. Use when the user…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
データサイエンティスト
説明

Generates a priority-ordered data cleaning protocol for a specific dataset. Identifies quality issues (duplicates, nulls, type mismatches, outliers) and produces the exact cleaning operations with formulas and documentation. Use when the user has a dataset…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ネットワーク・コンピュータシステム管理者
説明

Designs a data pipeline monitoring plan with health metrics (latency, error rate, row count variance), alert thresholds, on-call escalation path, and incident response runbook template. Outputs a complete monitoring specification for production data…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
データサイエンティスト
説明

Produces a comprehensive data profile for a table or dataset including schema documentation, data type validation, uniqueness analysis, referential integrity checks, and a data quality score with remediation priorities. Use when the user needs to document a…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Produces a data quality rule set defining completeness, validity, consistency, accuracy, and uniqueness rules for each field in a dataset. Includes threshold values and alert conditions for automated monitoring. Use when the user asks to define data quality…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
データベースアーキテクト
説明

Produces a relational or dimensional data schema with entities, attributes, data types, keys, relationships, normalization decisions with rationale, and a schema diagram description. Outputs a complete schema specification ready for implementation. Use when…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
市場調査アナリスト・マーケティングスペシャリスト
説明

Guide for translating data analysis into compelling narratives including insight framing, presentation design, audience adaptation, and persuasive data communication techniques. Use when the user asks about data storyteller, related techniques, best…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
市場調査アナリスト・マーケティングスペシャリスト
説明

Structures a data narrative that turns analytical findings into a compelling story. Identifies the core insight, builds the evidence chain, selects supporting visualizations, and writes the narrative arc from setup through finding to implication and…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
一般事務員
説明

Produces a data validation rule set for a spreadsheet. Defines validation type (list, range, custom formula, date, text length), error message text, and input hint text for each field. Prevents data quality problems at the point of data entry. Use when the…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
データサイエンティスト
説明

Comprehensive guide to creating effective data visualizations with matplotlib, plotly, seaborn, and D3.js including chart selection frameworks, design principles, and publication-quality output. Use when the user asks about data visualization artist, related…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
データベースアーキテクト
説明

Designs a data warehouse structure by selecting star or snowflake schema, defining fact tables and dimension tables, specifying grain for each fact table, and producing the entity-relationship description. Outputs a complete warehouse schema specification.…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
データサイエンティスト
説明

Produces a structured exploratory data analysis report covering row counts, column inventory, missing values, distributions, and frequency counts. Translates raw data into a complete EDA summary with specific findings, not generic descriptions. Use when the…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
データベースアーキテクト
説明

Designs an ETL pipeline specification covering extract (source, frequency, authentication), transform (cleaning, joins, aggregations), and load (target, format, schema). Produces a pipeline spec document describing data flow logic, not executable code. Use…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
一般事務員
説明

Produces working Excel/Sheets lookup formulas for specific use cases. Generates exact VLOOKUP, HLOOKUP, INDEX/MATCH, and XLOOKUP formula strings with error handling wrappers, exact vs. approximate match settings, and performance guidance. Use when the user…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
財務・投資アナリスト
説明

Builds a spreadsheet financial model structure with input, calculation, and output sections. Produces the formula architecture with assumption documentation and sensitivity analysis table. Outputs cell-ready formulas, not descriptions of what formulas to use.…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
データサイエンティスト
説明

Builds a forecasting model structure by selecting the method (moving average, linear trend, seasonal decomposition) based on data characteristics, specifying formula steps, and producing a confidence interval template. Outputs a complete forecast…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
市場調査アナリスト・マーケティングスペシャリスト
説明

Produces a funnel analysis with defined conversion stages, step-by-step conversion rates, biggest drop-off identification, and diagnostic questions for each stage. Outputs a populated funnel table with actionable insights, not a description of funnel…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
データサイエンティスト
説明

Geospatial analysis expertise covering GIS fundamentals, spatial data types and coordinate systems, spatial queries and joins, mapping libraries (Folium, Kepler.gl, Mapbox), geocoding, raster and vector data processing, spatial statistics, and building…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
データサイエンティスト
説明

Produces Google Sheets-specific advanced formula patterns including ARRAYFORMULA, IMPORTRANGE, QUERY function syntax, Apps Script trigger patterns, and key behavioral differences from Excel. Generates exact formula strings for Sheets-native automation. Use…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
データサイエンティスト
説明

Walks through hypothesis testing for a specific business question. Defines null and alternative hypotheses, selects the specific test (t-test, chi-square, ANOVA, Mann-Whitney), specifies the decision rule, and interprets the result in plain language. Use when…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
グラフィックデザイナー
説明

Plans an infographic by defining the key message, selecting the information hierarchy, specifying the visual metaphor or layout type (comparison, process, timeline, statistical), and producing the content outline with placeholder sizes and section flow. Use…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
ソフトウェア開発者
説明

Guide for productive Jupyter notebook workflows including kernel management, reproducibility patterns, nbconvert pipelines, parameterized execution, and collaborative notebook practices. Use when the user asks about jupyter workflow master, related…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
市場調査アナリスト・マーケティングスペシャリスト
説明

Produces a complete KPI definition document with metric name, business question, formula, data source, owner, update frequency, baseline, and target for each KPI. Outputs a populated metric catalog table, not advice about which KPIs to consider. Use when the…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
市場調査アナリスト・マーケティングスペシャリスト
説明

Designs the visualization layer for KPIs by selecting the display format (scorecard, gauge, sparkline, trend line), specifying target lines, threshold colors, and period-over-period comparison formats. Produces a complete visual specification for each KPI.…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
市場調査アナリスト・マーケティングスペシャリスト
説明

Designs a metric framework with a goal hierarchy mapping north star metric to primary metrics to diagnostic metrics. Defines each level and maps relationships as a tree structure with directional influence arrows. Use when the user asks to build a metric…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
データサイエンティスト
説明

Identifies outliers in a dataset using IQR and z-score methods, interprets what each outlier represents, and produces a recommended action (remove, investigate, cap, or flag) for each outlier with rationale. Use when the user has data with suspected extreme…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
データサイエンティスト
説明

Advanced pandas techniques for data wrangling including performance optimization, method chaining patterns, MultiIndex operations, memory management, and idiomatic pandas code. Use when the user asks about pandas power user, related techniques, best…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
データサイエンティスト
説明

Builds a pivot table specification from a described dataset. Determines field placement (rows, columns, values, filters), aggregation function selection, grouping rules, and formatting instructions. Output is the exact setup configuration. Use when the user…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
データサイエンティスト
説明

Guide for applied machine learning with scikit-learn covering feature engineering, model selection, pipeline construction, evaluation, hyperparameter tuning, and production-ready model patterns. Use when the user asks about python data scientist, related…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
社会学者
説明

Produces a qualitative coding scheme for interview transcripts or open-text survey responses. Includes initial code list, code definitions, example quotes per code, inter-rater reliability protocol, and thematic synthesis template. Use when the user asks to…

原文の言語: 英語

更新
職業分類
データサイエンティスト
説明

Applies regression analysis to a business question. Sets up the regression model, interprets coefficients and p-values in plain language, checks assumption violations, and translates model output into a business recommendation. Use when the user wants to…

原文の言語: 英語

更新
収集済み skill 2,295 件中 40 件を表示しています。