Data Analytics Skills

选一个任务，开始使用

先选下面的一项任务。安装示例会随任务切换，默认放进当前项目的 Codex 技能目录；再准备该任务要求的文件，在能访问这个项目的助手会话中发送提示词。

1. 在分析项目里安装选定技能

   复制安装命令

   这些命令面向 macOS、Linux 或 WSL 的 shell，在分析项目目录运行，安装到 Codex 项目技能目录。切换任务会改变复制的技能目录；已有仓库时跳过克隆。Windows 原生环境及 Claude Code 的复制位置见下方。

   git clone https://github.com/nimrodfisher/data-analytics-skills.git
   mkdir -p .agents/skills
   cp -R data-analytics-skills/01-data-quality-validation/programmatic-eda .agents/skills/

   查看作者安装说明

   确认安装位置、文件与计算环境

   在分析项目根目录操作。macOS、Linux 或 WSL 可执行上方命令；仓库只需克隆一次，后续复用并执行所选技能的复制步骤。Windows 原生环境可先用 Git 克隆仓库，再用文件管理器创建项目内的 .agents/skills，并将所选技能的整个文件夹复制进去。Claude Code 将目标改为 .claude/skills。已有同名技能时先核对版本，保留 scripts、references、assets；重新打开项目会话后，请助手确认能读取选定 SKILL.md。再准备真实输入与所需 Python 依赖，安装技能不会同时配置计算环境或数据库。

   查看作者的安装与首次使用说明

2. 把这段话发给 AI

   复制提示词

   以下是本站按固定版本资料编写的任务示例，不是作者案例或本站实测分析。文件名是输入约定，请换成真实路径；没有执行环境时，应返回计划与未执行项，不能编造数值结果。

   使用 programmatic-eda 检查 data/orders.csv，并读取 data-context.md。先确认一行的粒度、订单主键、时间范围与时区、金额单位、退款和测试订单口径；缺少文件或关键定义时先说明。检查结构、缺失、整行与主键重复、日期覆盖、金额分布及适用的相关关系，不改原始文件，不默认删除异常行。运行前检查当前脚本入口和依赖，显式传入我的 CSV，不能把无参数演示数据当结果；失败项保留失败记录，必要时在本项目另写可复跑分析代码。按清单逐项标记已检查、不适用或未检查，把完整报告、重点问题和运行记录保存到 analysis/orders-eda/，返回文件路径。先给出能否继续分析及依据，不解释销售变化的因果。

3. 检查你拿到的结果

   • 完整数据概览与质量报告、重点问题清单，以及本次实际使用的代码、参数和输出；报告记录真实文件、行数与范围。
   • 抽查重复订单和异常金额的原始记录，确认问题能回到具体字段；业务允许的空值与退款不能仅因默认阈值被删除。
   • 复跑结果应一致。缺少数值列、没有强相关或脚本报错要分别说明，不能用模板里的示例数填补。
   查看这项任务的作者说明