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搜索 数据模型 ，共找到 192 条记录
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层次化数据到双曲空间嵌入

vector-hyperbolic
ruvnet/ruflo
72
该技能使用双曲空间模型（Poincare球）嵌入具有固有层级结构的数据，如依赖树、本体论或模块结构。与标准欧几里得空间不同，双曲空间能高效保留层级距离，距离与树的深度呈对数增长。适用于知识图谱、代码架构分析和复杂关系挖掘。
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综合营销ROI与归因分析

roi-calculator
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
54
本工具提供深度、多触点归因分析，用于计算所有营销渠道的综合投资回报率（ROI）、广告支出回报率（ROAS）和客户获取成本（CAC）。它支持线性、时间衰减等多种归因模型，结合客户生命周期价值（LTV）进行长期价值预测，为预算优化、高管报告和效率提升提供数据支持。
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科学出版物制图表撰写指南

aaag-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
266
本指南为学术期刊撰写地图、图表和表格提供了全方位的指导。它强调了制图学的专业标准和统计数据的严谨性，指导用户如何确保所有视觉展示既有强大的论证力，又符合印刷和排版的限制。内容涵盖投影选择、数据归一化、模型图解读及空间不确定性处理，旨在帮助作者提升学术图表质量。
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NLP可复现性最佳实践指南

acl-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
158
本指南详细介绍了NLP和LLM学术研究领域可复现性的高标准要求。它涵盖了“负责任的NLP清单”要求，指导用户如何精确报告超参数、模型版本、原始提示词（Prompts）、解码参数、数据污染审计和实验方差，确保所有研究结论都是可追溯和可验证的。
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ACM多媒体项目成果评估与发布

acmmm-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
441
本指南详细指导用户如何将研究代码、模型、数据集和媒体材料，按照ACM多媒体会议（ACM MM）的规范，准备成不同类型的成果。它区分了匿名评审包和公开发布的要求，涵盖了伦理道德、版权授权、可复现性和专业文档化。
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AEJ宏观经济复现包准备指南

aejmac-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
271
本指南用于构建提交至美国经济学期刊（AEJ: Macro）的宏观经济学论文复现包。它帮助作者确保研究的完整可复现性，涵盖原始数据、模型模拟代码、估计过程和结果可视化步骤，满足AEA严格的投稿要求。
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学术数据分析报告标准

aerj-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
446
本指南提供了符合AERA标准的严谨学术数据分析报告要求。它覆盖了多层次模型、测量学、准实验设计和定性分析等多种方法，旨在确保研究结果具备足够的证据支持和透明度，达到可重复研究的学术标准。
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模型数据与性能评估指南

agsy-data-and-model-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
73
本技能指导用户如何为复杂的系统模型进行科学、严谨的评估和验证。核心在于模型必须使用独立的、未参与校准的数据进行测试。内容涵盖了标准拟合统计量（如RMSE、NSE）、敏感性分析（找出关键驱动因素）、不确定性传播以及多目标权衡分析，确保模型的科学可靠性。
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学术期刊数据分析与可复现性要求

ajps-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
445
本指南旨在遵循顶级学术期刊（如AJPS）对数据分析和报告的最高标准。核心要求是实现完全的可复现性，确保所有的分析结果、图表和表格都必须由一个单一的、带固定种子的主脚本生成。它涵盖了报告不确定性、检验模型稳健性、遵守预注册纪律等高级实证分析方法，以通过第三方代码验证。
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AOS数据分析与证据构建

aos-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
272
本指南为AOS（会计、组织与社会）文稿提供全面的分析框架。它涵盖定性方法（如编码、构建证据链、权衡反事实证据）和定量方法（包括实验、调查和档案模型估计）。核心目标是建立完整的、可复现的审计路径，确保研究的严谨性和可追溯性。
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学术数据分析与可复现性指南

car-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
214
本指南详细介绍了各类研究设计（如面板数据、DID、实验）所需的统计估计方法。它指导用户如何选择合适的模型，执行严格的稳健性检验，并遵循学术期刊关于数据完整性、代码共享和结果可复现性的最佳实践要求。
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财会研究设计与方法

car-methods
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
223
本指南为作者提供了一套全面的学术研究设计方法论框架，适用于当代会计研究（CAR）。它详细介绍了如何根据研究问题选择并论证合适的实验设计、档案分析、模型构建、实地调查或问卷调查等。核心重点在于提升研究的内部有效性、识别策略的严谨性，并强调了伦理审批和数据完整性的要求。
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