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更新于 10-18 00:12

数据与分析

16,537 个结果

alibabacloud-analyticdb-mysql-copilot

阿里云 AnalyticDB for MySQL（ADB MySQL）运维与诊断助手，属于 aliyun/alibabacloud-aiops-skills 技能集。该技能通过 aliyun-cli 直接调用 ADB MySQL OpenAPI 获取实时数据并给出诊断建议。核心能力包括：集群管理（查看集群列表、集群详情、存储空间、账号、网络信息）；性能监控（查询 CPU、QPS、RT、内存、连接数等指标）；慢查询诊断（检测 BadSQL、分析 SQL Pattern、定位慢查询根因）；运行中 SQL 分析（查看正在执行的 SQL、识别长运行查询）；空间诊断（实例空间巡检，覆盖分区合理性、超大非分区表、表数据倾斜、复制表合理性、主键合理性、空闲索引与冷热表优化建议）。使用前需安装 aliyun CLI 3.3.3 及以上版本，并完成阿里云凭证配置。

数据与分析247 次安装

wren-dlt-connector

wren-dlt-connector 是一个用于将 SaaS 数据接入 Wren Engine 进行 SQL 分析的工作流技能。它引导用户完成四个阶段：使用 dlt（data load tool）从 HubSpot、Stripe、Salesforce、GitHub、Slack 等 SaaS API 抽取数据到本地 DuckDB 文件；通过内省 DuckDB 模式自动生成 Wren 语义项目（YAML 模型、关系、profile）；构建项目并运行真实 SQL 查询验证端到端可用性；最后向用户展示数据与后续步骤。该技能面向懂 SQL 和部分 Python、但可能未使用过 dlt 或 Wren 的数据分析师，强调项目必须能成功查询，而非仅生成看似正确的文件。

数据与分析247 次安装

databricks-unstructured-pdf-generation

该技能用于在 Databricks 上构建 RAG / 非结构化文档评估数据集与演示文档（例如用于 Knowledge Assistant）。工作流包括：本地生成合成 PDF、上传到 Unity Catalog 卷、并生成配对的检索评估问题文件。PDF 生成步骤使用标准本地 HTML → PDF 工具（plutoprint），Databricks 特有的价值在于工作流形态——UC 卷布局、配对问题文件，以及与下游 Databricks 检索 / ai_extract / ai_parse_document 评估的集成。

数据与分析247 次安装

qimen-dunjia

奇门遁甲技能，面向普通求测者，默认使用 mainline-cn-v1 规则集，支持正式奇门排盘、解盘、择时、方位选择与趋吉避凶建议，也可用于奇门理论、格局、用神、盘例的教学讲解。工作方式为先进行结构化访谈，确认所问事项、起局时间、地点时区与判断目标，再调用 scripts/qimen_cli.py 完成固定计算，最后由模型依据奇门规则做解读与建议。默认体系为时家转盘奇门，默认时区 Asia/Shanghai，默认适用区域为中国大陆优先，定局采用置闰法工程化实现，中宫相关判断一律寄坤处理。不适合未明确要用奇门的闲聊、信息不足无法排盘的情况，以及当前规则集不支持的其它流派。

数据与分析247 次安装

cuml-machine-learning

该技能用于在表格数据上使用 NVIDIA cuML 进行 GPU 加速的机器学习。cuML 提供与 scikit-learn 兼容的 API，可在 NVIDIA GPU 上运行，从而在大数据集上获得显著加速。适用任务包括分类、回归、聚类、降维，以及大规模数据集上的预处理和特征工程。技能内置 GPU 可用性检测与 scikit-learn 回退机制，并给出分类、回归、聚类、PCA、UMAP、预处理等常用代码模式与注意事项。

数据与分析247 次安装

database-expert

Database Expert 是一套面向数据库设计、优化与管理的综合指南技能，主要覆盖 PostgreSQL、MongoDB 和 Redis，并在正文中延伸介绍 SQLite 以及面向 AI/RAG 场景的向量数据库。它适用于设计数据库表结构与模式、优化查询性能、管理数据库性能以及实现常见数据模式的场景。内容以示例代码为主：PostgreSQL 部分包含带约束的用户表建表、索引创建、updated_at 触发器、全文检索、EXPLAIN ANALYZE 查询分析、部分索引、覆盖索引、表达式索引、CTE、窗口函数、JSON 操作和递归 CTE；MongoDB 部分包含嵌入与引用两种模式设计、聚合管道、复合索引、文本索引、部分索引和 TTL 索引；Redis 部分包含字符串、哈希、列表、集合、有序集合、Streams 等数据结构用法，以及缓存旁路、限流、分布式锁和发布订阅示例。技能还给出各数据库的查询优化检查清单，并介绍 pgvector、Pinecone、Chroma 等向量数据库的建表、索引、相似度查询、混合检索与嵌入存储实践。

数据与分析247 次安装

dask

Dask 是一个用于并行与分布式计算的 Python 库，可将 pandas、NumPy 等操作扩展到超出内存的数据集。它支持单机处理大于内存的数据、利用多核并行加速计算，并可跨多台机器进行分布式计算，规模从笔记本（约 100 GiB）到集群（约 100 TiB）不等，同时保持熟悉的 Python API。该技能适用于处理超过可用内存的数据集、将 pandas 或 NumPy 操作扩展到更大数据、并行化计算、高效处理多个文件（CSV、Parquet、JSON、文本日志）以及构建带任务依赖的自定义并行工作流。Dask 提供五个核心组件：DataFrames（并行 pandas 操作）、Arrays（并行 NumPy 操作）、Bags（非结构化数据的并行处理）、Futures（基于任务的并行化）和 Schedulers（执行后端）。

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ensembl-database

Ensembl 数据库技能用于访问和查询 EMBL-EBI 维护的 Ensembl 基因组数据库 REST API，覆盖 250 多个物种。支持基因查询、序列获取、变异分析、比较基因组学、同源基因查找、VEP 预测、基因组区域分析以及不同基因组组装版本间的坐标转换。当前版本为 115（2025 年 9 月）。可通过 Python 的 ensembl_rest 包或直接调用 REST API 使用，适用于基因组研究流程中的数据集成与查询。

数据与分析246 次安装

spark-engineer

Spark Engineer 是一个面向 Apache Spark 应用开发的技能，定位为资深 Spark 工程师，专注于高性能分布式数据处理、大规模 ETL 管道优化以及生产级 Spark 应用的构建。它适用于编写 Spark 作业、排查性能问题或配置集群设置的场景。该技能提供了一套核心工作流：分析需求（数据量、转换、延迟要求、集群资源）、设计管道（选择 DataFrame 还是 RDD、规划分区策略、识别广播机会）、实现（编写带优化转换、适当缓存和错误处理的 Spark 代码）、优化（分析 Spark UI、调整 shuffle 分区、消除数据倾斜、优化 join 与聚合）、验证（检查 shuffle spill、验证分区数、用生产规模数据测试）。同时附带按主题加载的参考指南，涵盖 Spark SQL 与 DataFrame、RDD 操作、分区与缓存、性能调优、流处理模式，并给出 PySpark 快速入门管道、广播 join、加盐处理数据倾斜、正确缓存模式等代码示例，以及必须遵守和禁止的操作约束。

数据与分析246 次安装

hft-quant-expert

HFT Quant Expert 是面向 DeFi 与加密衍生品的量化交易技能，用于构建交易策略与信号、实施风险管理、计算仓位规模、回测策略以及分析波动率与相关性。其工作流分为四步：定义信号（计算 z-score 或其他入场信号）、确定仓位（使用 0.25 倍凯利公式）、验证回测（检查前视偏差、幸存者偏差、过拟合）、计入成本（在利润计算中包含 gas 与滑点）。技能还提供 z-score、年化夏普比率、凯利分数、均值回归半衰期等常用公式，并列出常见陷阱，如使用未来数据、仅统计现存资产、参数过多、忽略成本以及年化周期错误（日频用 252，小时频用 365*24）。

数据与分析245 次安装