analytics-interpretation
用于解读 GA4 与 Google Search Console 数据的分析技能,提供指标基准、状态判定、趋势与异常识别,并给出可执行的内容优化建议。
找到适合任务的 Agent Skill,阅读介绍并复制安装命令。
更新于 10-23 00:13
16,809 个结果
用于解读 GA4 与 Google Search Console 数据的分析技能,提供指标基准、状态判定、趋势与异常识别,并给出可执行的内容优化建议。
ROI Analyzer 是一款面向管理层财务分析的技能,用于投资评估、ROI/盈亏平衡/回本期计算与三情景建模,将原本约4小时的表格工作压缩至30分钟,输出 INVEST/REVIEW/REJECT 决策建议。
将工作流 HDF5 录制转换为 LeRobot 数据集,用于训练或浏览器检查。保留已录制的动作、状态、相机、任务文本与具身标签。仅用于转换,不用于回放、增强或原始数据处理。
这是一个使用 Vega-Lite 声明式 JSON 语法创建交互式数据可视化的技能。它支持柱状图、折线图、散点图、直方图、箱线图等 20 多种图表类型,能分析上传的数据结构、按上下文选择有意义的图表并生成嵌入内联数据的可视化制品。
Data Analytics 插件级请求的路由入口技能,用于把宽泛的数据分析需求分派到更聚焦的分析工作流,并在 ChatGPT 网页版 Chat 模式下先提示切换到 Work Mode。
面向 MongoDB 数据库的技能,提供文档操作、查询、聚合、索引与最佳实践方面的综合指导,适用于用户提出 MongoDB 相关问题时使用。
面向高级分析、机器学习与统计建模的数据科学家技能,覆盖从探索性分析到模型部署的完整工作流,并提供营销、金融、运营等业务场景的分析方法与实践指导。
welly 是面向地下井数据的分析工具包,用于加载、处理和分析测井曲线、井项目与地层顶界,基于 lasio 构建,当前示例以 welly 0.5.2 校验。
plot-from-data 是一个论文级 matplotlib 绘图技能:选择预设的论文风格模板并用用户数据替换,生成 dpi=300 的 PNG 图。适用场景:用户提供数据(数值、数组等)并希望输出出版物级图表。资料暂未提供收费、平台等信息。
postgres-nio 是 Swift 的 PostgreSQL 客户端库,支持 async/await、类型安全查询、连接池与预编译语句。本技能为在 Swift 中使用 PostgreSQL 的开发者提供指导。
Hyper 体系下的爬虫技能,用于在生成爬虫代码前先调查网站。它借助 Playwriter 驱动页面并用 Chrome DevTools/CDP 采集网络、鉴权、选择器、反爬证据,据证据选择 API 或 DOM 策略,把发现写入 .hypercore/crawler/ 目录,并在方法被证据支持后才生成爬虫代码。
用于运行 16S/ITS 扩增子(微生物组)分析的 QIIME 2 命令行技能,覆盖从原始双端 FASTQ 到特征表、物种分类与多样性分析的完整流程,基于 QIIME 2 2026.7 发行版。
用于生成库存周报的技能:通过一段 Python 脚本读取多份 CSV 与采购单数据,输出 Markdown 格式的库存报告,包含缺货、低库存、未结采购单账龄与预测风险等章节,避免逐条 SKU 调用工具。
基于 AntV T8 语法的叙事文本可视化技能,可将数据转化为带语义实体标注的结构化叙事报告,支持 HTML、React、Vue 渲染。
profile-imaging 是 medsci-skills 中的旧技能名,v6.0 起已改名为 /imaging-data,v7 中该重定向被移除。资料未说明具体影像数据类型、支持格式或收费信息,仅给出迁移指引。
用于从 Jira 项目、空间、冲刺、看板、过滤器、JQL、工作项键或 Jira URL 生成可视化冲刺仪表盘,帮助工程经理、技术负责人和资深工程师快速查看当前 Jira 工作并判断需要关注的事项。默认只读,不修改 Jira 数据。
pty-bridge 是一个支持完整 PTY 的交互式终端会话管理 CLI,用于处理标准 Bash 工具无法应对的交互式程序,如 SSH、REPL、数据库 CLI 和 TUI 应用。需 Node.js 18+,支持 macOS、Linux、Windows。
Interview 是一个基于证据刷新个人宪章式上下文的技能:先读取 TELOS、身份、项目等文件及其新鲜度,再用实际观测数据(睡眠、时间、工作登记、git 节奏、支出账本)对照过时主张,起草并由用户确认修改,最后做理想状态复盘。
SpacetimeDB 视图技能,用于定义服务端派生数据投影。介绍视图的公开命名、只读属性、anonymousView 与按用户上下文的选择、查询性能与索引注意事项。
pir 是一个用于自动生成事后事件记录(PIR)的技能,可并发从 PagerDuty、Datadog、Cloudflare 和 Rollbar 发现事件,自动判定严重级别,并为每个事件生成完整的 PIR 表单。
面向机器学习系统的 A/B 测试技能,用于实验设计、统计分析与 ML 优化。资料为俄语介绍,涵盖样本量计算、流量随机分组、模型部署监控、贝叶斯分析、序贯检验与漂移检测等方法。
AutoML 流水线搭建技能,用于自动化机器学习、超参数调优与模型选择,覆盖数据校验、特征工程、H2O AutoML 训练、MLflow 实验追踪、Optuna 调参及 Airflow 编排。
HuggingFace Tokenizers 是 Rust 驱动、提供 Python API 的高性能分词库,用于加载预训练分词器、训练 BPE/WordPiece/Unigram 自定义词表,并支持批量编码、填充、截断与字符对齐,适合生产级 NLP 流程。
PyMC 是一个用于概率编程与贝叶斯建模的 Python 库,支持 MCMC(默认 NUTS 采样器)与变分推断,可构建贝叶斯回归、分类、分层模型,并进行不确定性量化、先验/后验预测检验与模型比较(LOO、WAIC)。