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高级数据科学专家

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在高级分析、机器学习和统计建模领域提供专业支持，涵盖探索性分析、预测建模、可视化、指标监控等全流程数据科学实践，帮助业务取得可执行洞见。

预测生成器助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动激活的预测生成器技能，涵盖 SQL、数据可视化、统计建模与商业智能流程，提供最佳实践指导、示例代码与结果校验，适用于数据分析需求。

回归分析助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

使用 regression-analysis-tool 插件执行回归建模，分析数据、构建线性或多项式模型、验证效果并输出性能指标，帮助用户预测结果或探索变量关系。

自动化数据预处理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能引导Claude通过自动化数据流水线完成清洗、校验与转换，结合ETL、容错与质量报告，保障数据可供后续分析与建模使用。

PyMC 贝叶斯建模

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

使用 PyMC 5+ 构建层级贝叶斯模型，涵盖数据准备、MCMC（NUTS）或变分推断、先验/后验检查、信息准则比较与预测推断，适合不确定性评估。

Scikit 生存分析

scikit-survival

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

基于 scikit-survival 的 Python 生存分析工具，涵盖 Cox、集成模型、SVM 与指标评估，便于处理删失数据的时间事件建模。

单细胞生成建模工具集

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

基于 PyTorch 的单细胞组学概率生成模型框架，统一 API 支持批次校正、数据整合、多模态/空间分析、差异表达与迁移学习，适合高级建模流程。

PyMC贝叶斯建模与推断

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

本技能详细介绍了使用PyMC进行贝叶斯模型构建和概率编程的完整流程。涵盖了从数据准备、建立分层模型（如线性回归、逻辑回归），到使用MCMC采样、进行后验预测检验（PPC）和模型诊断的全过程。适用于需要进行不确定性量化的科学研究和数据分析场景。

信用风险数据清洗管道

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github/awesome-copilot

面向贷前建模的信用风险数据清洗流程，处理原始数据、异常期、高缺失、低 IV/高 PSI/高相关特征，Null Importance 降噪并导出 Excel 清洗报告，方便质量评估与变量筛选。

Power BI 语义建模助手

powerbi-modeling

github/awesome-copilot

通过先连接并分析当前模型，再针对星型架构、DAX 计算、关系配置、RLS、文档与性能等给出 Power BI 语义建模优化建议，适用于构建可维护的报表数据模型。

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