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研究数据统计分析

statistical-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
463
本技能提供研究数据的统计分析报告，涵盖测试选择、假设检验、效应量计算及 APA 格式报告。支持频率派与贝叶斯方法，包括 t 检验、方差分析、回归和相关分析。适用于比较组别、验证假设及分析实验数据，确保结果严谨可靠。
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Statsmodels 统计建模与计量分析

statsmodels
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
141
基于 Python 的统计建模与计量经济学工具库，涵盖 OLS、GLM、混合模型、离散选择与 ARIMA 时间序列，提供残差诊断、模型比较与系数推断，适合严谨的统计推断与实证分析。
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Vaex 大数据处理与分析

vaex
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
396
Vaex 是一款高性能 Python 库，专为处理超出内存容量的大型表格数据集而设计。它支持核心外操作、惰性求值、快速聚合及大数据可视化。适用于处理海量 CSV、HDF5、Arrow 或 Parquet 文件，对数十亿行数据进行统计分析，并在不占用内存的情况下构建机器学习流程。
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获取深度金融信号分析

alphaear-deepear-lite
RKiding/Awesome-finance-skills
281
该技能连接DeepEar Lite平台，用于实时抓取高频金融信号。它能够提取信号的标题、总结、情绪指标和置信度，提供完整的推理分析。适用于需要获取即时市场趋势、股票表现因子和专业金融分析的场景。
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金融时间序列预测与分析

alphaear-predictor
RKiding/Awesome-finance-skills
133
该技能使用Kronos模型执行先进的金融时间序列预测。它首先生成量化基础预测，然后结合新闻情感分析进行调整和优化，是需要获取可操作市场洞察的金融专业人士的必备工具。
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Clari营收分析与仪表板

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
168
该工作流用于构建基于Clari导出的数据的深度营收分析仪表板。它能够计算关键指标，如预测准确性、销售线索覆盖率和代表业绩变动，帮助财务分析师和销售经理评估营收健康状况和预测可靠性。
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ClickHouse数据导入与管道构建

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本教程提供了一套构建ClickHouse数据摄取管道的完整解决方案。它涵盖了从多种来源（如HTTP Webhooks、Kafka、S3等）导入数据的最佳实践。内容详细展示了如何实现数据批处理、去重（使用ReplacingMergeTree）以及系统监控，确保数据流的稳定性和可扩展性，适用于构建大型实时数据分析系统。
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ClickHouse常见错误诊断与修复指南

clickhouse-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
499
本指南提供了一份快速参考资料，用于诊断和修复ClickHouse数据库中最常见的错误。内容涵盖了从SQL语法错误、内存限制超限到数据类型不匹配等各种问题，为用户提供了具体的错误代码、根本原因分析和可操作的SQL解决方案，确保数据库的稳定运行和高效分析。
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ClickHouse数据分析与查询

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一套完整的ClickHouse数据处理工作流。它涵盖了高效的批量数据插入、高级分析查询（如漏斗分析、留存分析），以及使用物化视图进行数据预聚合。用户可利用此技能构建高性能的OLAP仪表板和执行大规模数据转换。
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ClickHouse快速上手与数据分析

clickhouse-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
343
本指南是一个ClickHouse数据库的完整入门教程。内容涵盖了使用MergeTree创建表结构、通过代码（TypeScript）插入结构化事件数据，以及执行核心分析查询（如计数、分组、唯一用户统计）的完整流程。适用于初学者学习OLAP数据库、测试数据库连接或掌握数据仓库最佳实践。
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ClickHouse客户端配置与认证

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能详细指导如何配置和认证官方ClickHouse客户端（支持Node.js和Python）。覆盖了连接ClickHouse Cloud或自建服务器的全部流程，包括环境配置、关键环境参数设置和代码实现，适用于进行数据分析项目或构建数据管道。
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金融信号追踪与演变分析

alphaear-signal-tracker
RKiding/Awesome-finance-skills
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该技能提供了一个强大的框架，用于追踪和更新金融投资信号。它能系统性地评估新市场信息（如突发新闻或价格变动）对现有投资信号的影响。系统将判断信号是增强、减弱、证伪，还是保持不变，为复杂的金融决策提供持续、可靠的信号验证。
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