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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。
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基于 SOC 职业分类
How to design and optimize HR workflows using AI agent patterns with emphasis on compliance, efficiency, and employee experience.
当需要整理临床数据、统计分析、临床报告时使用。当用户提到“临床数据“、“临床试验“、“clinical data“、“clinical trial“、“统计分析“时应触发此技能。
Specialist for "general" domain content generation. Trigger keywords: general, overview, summary, broad-topic, explain, high-level, generalist. Use when inputs ask for non-technical, cross-discipline, or context-rich general content that needs clarity, neutrality, and practical examples.
当需要对学术审查领域内容进行专业审查、质量评估、改进建议时使用。触发场景：学术论文审查/校对。当用户提到"学术审查"、"学术论文审查"、"校对"、"academic"、"paper"时应触发此技能。
当需要撰写门禁文档相关专业文案、行业指南、科普文章时使用。触发场景：门禁系统文档。当用户提到"门禁文档"、"门禁系统文档"、"access"、"control"时应触发此技能。
当需要撰写无障碍审计相关专业文案、行业指南、科普文章时使用。触发场景：无障碍审计/a11y。当用户提到"无障碍审计"、"无障碍审计"、"accessibility"、"auditor"时应触发此技能。
| 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}