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高级Pandas数据处理专家

Jeffallan/claude-skills

本指南提供使用Pandas进行复杂数据分析、清洗和转换的专家级方法。涵盖向量化操作、高效合并、时间序列重采样、分组聚合和内存优化等高级技巧，旨在确保代码达到生产级质量，并实现严格的数据质量校验。

时间序列分解器

time-series-decomposer

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

在数据分析场景下自动化处理时间序列分解任务，提供模式与最佳实践指导，生成可用于 BI 的代码与配置并校验输出。

Aeon 时间序列机器学习

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Aeon 是兼容 scikit-learn 的时间序列机器学习工具，涵盖分类、回归、聚类、预测、异常检测、分割、相似搜索与特征提取，面向各类时序数据场景。

Python统计建模与计量分析

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Statsmodels是用于Python的专业统计建模和计量经济学库。它提供了一套完整的工具集，支持进行严格的统计推断，包括普通最小二乘回归（OLS）、广义线性模型（GLM）、混合效应模型和时间序列分析（ARIMA）。适用于计量经济学、生物统计学等领域，进行详细的诊断分析、系数估计和假设检验，生成专业报告。

零样本时间序列预测模型

timesfm-forecasting

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

该技能利用Google的TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练，即可对任何单变量时间序列（如销量、传感器数据或天气数据）进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间，提供了完整的概率预测视图，适用于各种时间序列数据分析。

云存储访问模式分析

analyzing-cloud-storage-access-patterns

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该工具用于检测AWS S3、GCS和Azure等主流云存储平台的异常访问模式。通过分析云审计日志，能够识别出关键的安全威胁，例如非工作时间的大批量数据下载、API调用激增、来源IP地址异常变化等，从而利用统计基线和时间序列异常检测技术，协助进行主动威胁狩猎和安全事件调查。

Aeon时间序列机器学习工具包

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Aeon是一个兼容scikit-learn的Python时间序列机器学习工具包。它提供了一个统一的API，用于处理时间序列数据的分类、回归、聚类、预测（Forecasting）、异常检测、分段和模式识别等多种高级任务。适用于需要对时间依赖性数据进行专业分析的场景。

PyMC：贝叶斯概率建模与推断

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

PyMC是一个专业的Python库，用于实现贝叶斯统计建模和概率编程。它支持构建复杂的层次化模型、时间序列等，并使用MCMC采样（NUTS）进行高级推断。本技能涵盖了完整的建模流程，包括模型构建、先验检查、参数拟合、诊断和后验预测检验，用于实现严谨的不确定性量化。

Python统计建模与计量经济学分析

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能提供Python生态系统中最专业的统计建模工具，适用于进行严谨的统计分析、计量经济学和推断性分析。支持线性回归（OLS）、广义线性模型（GLM）和时间序列预测（ARIMA），帮助用户进行模型诊断、效应估计，并生成高质量的统计报告。

TimesFM零样本时间序列预测

timesfm-forecasting

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能基于Google TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需自定义模型训练，即可处理任何单变量时间序列数据（如销售额、传感器读数等）。它提供点预测和校准的预测区间（分位数），支持完整的概率性分析。使用前会执行强制性系统检查，确保运行环境资源充足。

金融时间序列预测与分析

alphaear-predictor

RKiding/Awesome-finance-skills

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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