用途：该技能面向以 R 为核心的数据科学与统计分析工作流，强调 tidyverse 惯用法、函数式编程与可复现研究，SQL 作为次要语言使用。当用户要求用 R 分析数据、编写 R 脚本、创建 tidyverse 管道或进行数据库查询时适用。
主要能力：数据导入导出支持 readr 读取 CSV、arrow 读取 Parquet、readxl 读取 Excel；数据操作使用 dplyr 与 tidyr 进行 filter、mutate、group_by、summarise、arrange 及 pivot_wider/pivot_longer 透视；迭代使用 purrr 的 map、map_dbl、pmap_dbl 等，避免显式循环；数据库工作流支持 DuckDB 本地分析、duckdplyr 零拷贝后端、dbplyr 远程数据库，可惰性构建查询、用 show_query 查看生成的 SQL、用 collect 取回结果。
使用方式：优先使用 tidyverse 方案，性能需要时改用 data.table 或 base R；使用原生管道 |> 提升可读性，现有代码库中 %>% 亦可接受；利用 DuckDB/dbplyr 将计算下推到数据库；用 targets 组织项目管道。项目结构建议包含 _targets.R、R/ 函数目录、data-raw/、data/、output/ 与 renv.lock。代码风格遵循 tidyverse 风格指南，脚本顶部显式 library() 调用，优先使用具名参数，包开发时用 roxygen2 注释，用 stopifnot() 或 cli::cli_abort() 做断言。
适用场景：R 数据分析、统计建模、可复现研究报告、数据库查询与本地分析。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围与效果数据；详细参考文档（时间序列、tidymodels、targets、并行计算、可视化、性能模式）需按任务另行加载。