data-analysis

用途：该技能用于需要探索、清洗和统计分析数据集的场景，提供一套可复用的统计工作流模式。主要能力包括：数据加载与基本信息输出（行数、列数、数据类型、缺失值）；探索性数据分析（描述统计、取值范围、分布正态性检查、相关矩阵）；统计检验（t 检验、ANOVA）；置信区间计算（均值参数化 CI、中位数/复杂统计量 bootstrap CI、比例 Wilson CI）；效应量计算（分组比较 Cohen's d、相关 r²、非参数 Cliff's delta）；假设检查（Shapiro-Wilk 与 Q-Q 图检验正态性、Levene 检验方差齐性、Durbin-Watson 检验残差独立性）；稳健替代方案（Welch t 检验、Mann-Whitney U 检验、置换检验）；以及内存管理提示。使用方式为按需加载该技能，直接采用其中的模式化代码进行数据分析，例如数据加载、统计检验与置信区间计算。限制：资料未说明具体运行环境、依赖版本、适用平台或授权收费信息；使用者需自行准备 Python 数据科学环境并按实际数据调整代码。