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更新于 10-24 00:15

数据与分析

16,886 个结果

statistical-analysis

Statistical analysis（统计分析）是一套用于检验假设和量化变量关系的技能工具包，主要面向学术研究场景。它支持常见的假设检验，包括 t 检验、方差分析（ANOVA）和卡方检验；也支持回归、相关分析以及贝叶斯统计。工具强调在正式分析前进行假设检验（如正态性、方差齐性、线性、异常值检测），并计算效应量与置信区间，同时可进行功效分析以确定所需样本量或评估研究可检测的效应。结果可按 APA 格式报告，便于论文写作与学术发表。该技能提供配套参考文档与 Python 脚本，使用 scipy.stats、statsmodels、pingouin、pymc、arviz 等库完成分析、诊断与可视化。适用场景包括实验或观察性数据的统计分析、研究规划与结果报告。具体安装命令、收费与价格信息暂未提供。

数据与分析54 次安装

aipa-data

aipa-data 是 AIPriceAction 开发的 aipa CLI 技能，用于获取原始 OHLCV 价格数据（开盘、最高、最低、收盘、成交量），不涉及 AI 分析，也无需 API 密钥。它支持越南股票、加密货币、全球/雅虎资产以及 SJC 黄金等数据源，可指定时间间隔（1m 到 2W）、数量、日期范围，并可选包含移动平均线（SMA 或 EMA）。通过 uvx 或 pip 安装运行，适合需要原始行情数据做趋势分析、日内分析或导出到表格的场景。

数据与分析54 次安装

data-engineering-data-pipeline

这是一个面向数据管道架构的数据工程技能，专注设计可扩展、可靠且具成本效益的批处理与流式数据处理管道。它提供架构设计、数据摄取、工作流编排、数据转换、数据质量、存储策略、监控与成本优化等指导，覆盖 ETL/ELT、Lambda、Kappa、Lakehouse 等模式，并涉及 Airflow、Prefect、dbt、Spark、Delta Lake、Iceberg、Great Expectations 等工具的使用规范与清单。适用于构建或评审数据管道架构相关任务。

数据与分析54 次安装

data-viz

该技能将数据可视化与信息设计原则应用于图表设计，目标是真实、高效地编码数据，让数据中的模式清晰可见，避免失真、图表垃圾和误导性框架。它适用于图表类型选择、去除装饰性元素、利用前注意属性引导注意力、仪表盘布局与 KPI 设计、识别并修正截断坐标轴或双轴等说谎图表、图表无障碍（色盲安全配色与冗余编码）以及标记与通道的编码框架。每条建议都会注明其来源，例如原则、作者或实证发现。该技能不涉及品牌或 UI 配色、整体页面构图与视觉层级，也不涉及作为 UI 交互模式的数据表格。

数据与分析54 次安装

rdkit

RDKit 是化学信息学领域的开源标准工具包，用于分子操作、描述符计算、指纹生成、子结构搜索和三维分子建模，广泛应用于药物发现与虚拟筛选。它支持 SMILES、SDF、MOL、PDB 等化学文件格式的读写，可计算类药性质（如 Lipinski 五规则）、生成分子指纹用于相似性搜索、进行 SMARTS 模式匹配、生成三维构象、开展药效团建模与 QSAR 建模，并为分子性质预测构建机器学习模型。RDKit 以分子图（原子为节点、化学键为边）表示分子，核心对象是 Mol，可由 SMILES、SDF 文件或程序化方式构建。它支持规范 SMILES 标准化比较、惰性求值以高效处理大型化合物库。安装方式包括 conda 与 pip，常用模块有 rdkit.Chem、rdkit.Chem.Descriptors、rdkit.Chem.AllChem 和 rdkit.DataStructs。资料中未提供收费、价格及具体平台信息。

数据与分析54 次安装

causal-abel

Abel 是一个面向资金、时间、职业资本或下行风险等真实决策的因果分析工具。它通过因果图（causal graph）对市场、公司、资产、板块或宏观节点进行因果解读，回答“什么在驱动某个节点”“两个节点如何连接”“在某种变化下会发生什么”等问题。Abel 将金融与加密节点视为信号层（图的代理词汇），而非产品本身。它不适用于纯事实查询、新闻摘要或无真实决策的操作指南，这类需求应先用常规检索。Abel 的流程包括：预检与分类（direct_graph 或 proxy_routed）、生成 4-6 个候选因果机制（含反方与混杂因素）、筛选与发现、观察与验证、网络接地（至少 4 次搜索，含矛盾证据）、个性化以及撰写报告。对于超过 3 年的决策周期，会切换到结构模式，网络为主要来源，图为验证器。对于依赖近期泄露、发布、合作等时效性主张的机会论点，会先做最小前提验证。Abel 强调因果图是通用的，但结论是个性化的，并明确区分可验证子主张与推断性动机/策略主张。

数据与分析53 次安装

product-tracking-implement-tracking

该技能用于将追踪计划（tracking plan）与埋点实施指南转化为可运行的真实埋点代码。它会生成带类型的事件定义、SDK 封装函数、身份管理（identify/group）、可选的校验辅助函数，以及面向现有代码库的集成指南。技能优先依据增量计划（delta）实施变更，输出追踪代码并同步更新追踪计划，使其反映实际实现。适用于需要按既定计划落地产品遥测埋点的工程场景。

数据与分析53 次安装