numeric-extraction-and-distribution-analysis
从带单位的字符串列中提取并清洗数值，生成包含直方图、饼图、条形图和累积分布图的多维分布可视化面板，用于展示数据集中趋势与分布特征。
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更新于 11-05 00:16
数据与分析
17,414 个结果
numeric-format-normalization
对 Excel 数据进行数值格式标准化与清洗的技能，支持大规模 Parquet 转换流程中的数值处理，并完成关键指标合计核对与结果文件导出。
pie-chart-data-analysis
对多Sheet Excel或CSV数据做分类汇总统计，自动识别分类列与数值列，计算占比并生成带美化和饼图的可下载Excel分析报告。
pivot-table-cross-analysis
该技能对分类结构化数据进行清洗、交叉表统计与热力图可视化，适用于奖项分布、绩效评估和市场占有率等多维度占比分析，并能导出含频数、占比和综合排名的Excel报告。
ppt-analysis
PPT Analysis 是 SenseNova Skills 中的 PPT 解析技能，用 python-pptx 全量提取 .pptx/.ppt 中所有幻灯片文本、表格与图表数据，对纯图片幻灯片渲染后用图像 caption 识别文字，支持关键词检索、时间线与比例统计。
range-reading-and-large-file-analysis
读取多 Sheet Excel，按数据量动态选择处理策略，支持指定区域提取、大文件转 Parquet、空值统计、线性回归与图表生成。
single-sheet-reading-and-analysis
该技能可读取并解析单个 Excel 工作表，支持合并单元格处理、数据清洗、正则提取、分类映射与多维度评分，并能做交叉分析、频数占比统计和高分辨率图表输出，适用于从单表中提取关键指标并生成可视化结果的场景。
stacked-chart-visualization
处理包含百分比字符串的分类占比数据：将百分比转为数值、按合计100%推算缺失维度，并用Matplotlib绘制堆叠柱状图，展示多维度构成随时间或分类的变化趋势，最后导出高分辨率图片。
statistical-distribution-and-outlier-analysis
面向数值型数据的统计分布与异常值分析技能，可预处理表格数据、绘制高分辨率箱线图与直方图，用 IQR 检测异常值并生成摘要报告，还能通过正则从文本中提取 ± 误差项进行量化分析。
time-series-and-categorical-analysis
该技能用于对时间序列或分类数据进行多维度趋势分析、百分比清洗、绩效分级建模与预测，并输出高分辨率可视化报告，适合业务指标监控与预测场景。
top-value-coloring
该技能用于将多个工作表或表格中的关键维度数据合并、清洗并筛选出 Top-N 结果，再借助 openpyxl 生成带条件样式的 Excel 报表，实现关键指标高亮与格式化导出，适用于数据汇总与统计筛选场景。
trend-analysis
基于多维度数据进行分级评估与趋势预测的 Python 技能：按表现划分高、中、低等级并设定差异化增长率计算预测值，再生成当前值与预测值对比的可视化图表，适用于绩效评估与目标设定。
source-analysis
帮助用户批判性地阅读和分析原始资料，包括选择阅读策略、做有效注释、记录论证结构与验证注释完整性，适用于研究资料分析、做笔记和批判性阅读场景。
reactome-database
Reactome Database 是一个免费、开源的精选通路（pathway）数据库技能，包含 2,825+ 条人类通路。它通过 Reactome 内容服务（ContentService）与分析服务（AnalysisService）的 REST API，以及 reactome2py Python 客户端，支持查询生物通路、进行过表征（overrepresentation）与表达数据分析、将基因或蛋白质映射到通路、探索分子相互作用、研究疾病相关通路，并可借助分析 token 在 Reactome Pathway Browser 中可视化结果，面向系统生物学研究场景。
fetch-chart-data
该技能说明在已知 Our World in Data 图表网址后，如何获取该图表的数据。可分别取得元数据 JSON（$CHARTURL.metadata.json）与数据 CSV（$CHARTURL.csv），建议先取元数据，再用查询参数筛选国家、时间范围并优化 token。
search-charts
基于 Our World in Data 搜索接口检索图表的技能，通过 HTTP 请求按关键词返回图表、探索器视图和多维视图结果，并给出可用于查看图表或获取数据的 URL。
legal-spend
法律支出分析技能，可按事项类型、律所和业务单元分析外部律师发票，检测计费异常并进行费率对标，输出支出分析报告和季度报告供法务团队审阅。
performance-analysis
用于营销活动与渠道效果分析的技能，按数据收集、四层分析框架和固定报告格式，诊断指标是否达标、根因、具体优化动作及应保护项，并附B2B渠道基准参考。
spend-analysis
用于分析采购支出数据以发现节省机会的技能，覆盖品类支出概览、供应商整合、价格一致性与市场基准等分析，并输出带责任人与期限的节省管道。
stress-testing
该技能用于银行资本充足性评估与压力测试，覆盖 ICAAP、ILAAP、资本消耗路径、反向压力测试及 ACS、DFAST、CCAR、BoE、EBA 等监管压力测试框架。它提供情景设计（基准、不利、严重、银行特有及反向情景）、逐年资本消耗模型、压力下 RWA 膨胀、压力净利息收入、距监管触发点距离、压力下管理行动及其可信度评估、ICAAP 提交标准、反向压力测试流程和压力测试摘要输出模板。资料还列出多项禁止事项，例如不得在严重压力下假设管理行动完全可用、不得忽略 RWA 膨胀、不得在压力情景中使用 IFRS 9 基准 ECL 假设、不得省略 AT1 转换机制等。所有输出需由合格专业人员审核后方可用于监管申报或业务决策。
artifact-sbom-publisher
用于在构建流程中生成并发布带软件物料清单（SBOM）与供应链元数据的构建产物的技能，面向安全与合规场景，支持 CycloneDX、SPDX、漏洞扫描、构建溯源与产物证明。
rag-pipeline-builder
用于设计基于文档的检索增强生成（RAG）管线的技能，覆盖分块、元数据schema、向量库、检索、重排序与评估等环节，可帮助构建面向文档AI助手的端到端RAG流程。
table-builder
Table Builder 是一个用于生成生产级数据表格模式的技能，支持筛选、排序、分页、行操作、列配置、服务端/客户端渲染模式以及空状态和加载状态。
spreadsheets
用于处理 CSV、TSV 和 Excel(.xlsx) 表格数据的技能，涵盖文本表与工作簿的检查、转换、校验、转换格式和重算公式，强调精确数值、最小改动、原子写入和结构验证。