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更新于 11-05 00:16

数据与分析

17,415 个结果

csv-pipeline

这是一个基于标准命令行工具与 Python 3 的 CSV 数据管道技能,用于处理 CSV、TSV、JSON 和 JSON Lines 等表格数据。它无需额外第三方依赖,可完成数据筛选、连接、聚合、去重、清洗、格式转换与报告生成等常见数据处理任务。技能内容涵盖了用 head、tail、cut、sort、awk 快速查看、筛选、排序、去重和求和的命令行方法,以及用 Python 的 csv、json、collections 模块进行复杂转换的代码模板,包括读取与写出、按列分组聚合、内连接与左连接、按键去重、CSV 与 JSON/JSONL 互转、TSV 转 CSV、缺失值与布尔值归一化、按 schema 校验数据类型、生成 Markdown 汇总报告,以及逐行流式处理大文件。适用场景包括用户提供表格文件并请求分析、转换或报告,数据集连接、过滤、分组、聚合,格式互转,去重排序与脏数据清理,汇总统计,以及 ETL 工作流。限制方面,资料未说明具体收费、平台适配细节或性能基准,仅明确除 Python 3 外不需要外部依赖,并建议对超大聚合考虑 Python 自带的 sqlite3,同时提醒注意编码与 BOM 处理。

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data analysis

该技能用于将原始数据转化为可支撑决策的分析结论,强调统计严谨性、方法论优先和常见分析陷阱识别。适用于假设检验、A/B 测试、队列分析、流失分析、细分比较和异常检测等场景。核心原则是“没有决策的分析只是算术”,要求在动手前明确分析支撑什么决策、什么结果会改变判断、手上数据与理想数据的差距以及相关时间范围。技能提供统计严谨性检查清单(样本量、对照组公平性、多重比较、效应量、不确定性量化)、常见陷阱表(辛普森悖论、生存者偏差、不等周期比较、p-hacking、时间序列相关、百分比聚合)以及按问题类型选择方法的对照表。输出规范要求先给洞察、量化不确定性、说明局限并建议下一步;对预设结论、样本过小、数据质量问题和无法控制的混杂因素应升级警示。

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firecrawl-cli

Firecrawl CLI 是一个用于网页抓取、爬取与搜索的命令行工具,可从 Skills 平台获取。它返回针对 LLM 上下文窗口优化的干净 Markdown,能够处理 JavaScript 渲染、绕过常见屏蔽并提供结构化数据。支持搜索网页、抓取单页、爬取整站、映射站点 URL,并可通过并行执行提高效率。需通过 npm 全局安装,使用 FIRECRAWL_API_KEY 或浏览器登录认证,抓取与爬取会消耗 API 额度。

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