caishengold
caishengold/ai-agent-ops
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npx skills add https://github.com/caishengold/ai-agent-ops --skill data-analysis命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
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基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | data-analysis |
| description | 当需要数据清洗、统计分析、趋势识别时使用。提供系统化的数据分析方法论。 |
系统化数据分析工作流。确保分析结果可靠、结论有数据支撑。
核心原则: 数据说话，每个结论有数字支撑，每个数字有来源。
Step 1 — 理解需求: 分析目标是什么？需要回答什么问题？
Step 2 — 数据审查: 数据质量、缺失值、异常值
Step 3 — 清洗处理: 标准化、去重、缺失值处理
Step 4 — 分析执行: 描述统计、趋势分析、对比分析
Step 5 — 可视化: 选择合适的图表类型呈现
Step 6 — 结论报告: 关键发现 + 可操作建议
| 类型 | 适用场景 | 输出 |
|---|---|---|
| 描述统计 | 数据概览 | 均值/中位数/标准差/分布 |
| 趋势分析 | 时间序列 | 趋势线/增长率/周期性 |
| 对比分析 | A/B 比较 | 差异值/显著性 |
| 分类统计 | 分组汇总 | 各组占比/排名 |
| 相关分析 | 变量关系 | 相关系数/散点图 |
📊 数据分析报告: {主题}
数据源: {来源}
样本量: {N}
──────────────
关键发现:
1. {发现} (数据: {数字}, 变化: {%})
2. {发现}
──────────────
建议: {可操作建议}
局限: {分析局限性}