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专家级商业分析与数据策略

business-analyst
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该技能模拟了一位专家级商业分析师，专注于将复杂的业务数据转化为可执行的战略洞察。它涵盖了现代商业智能（BI）、AI预测建模、KPI/OKR框架设计、财务分析和流程优化等多个领域。适用于需要进行数据驱动决策、构建业务指标或制作高层报告的场景。
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队列分析创作器

cohort-analysis-creator
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自动提供队列分析流程指导，从SQL、可视化到验证，帮助数据分析师快速产出可投入使用的洞察。
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数据管道压缩优化助手

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在数据管道场景中提供压缩优化的逐步指导，涵盖 ETL、转换、流式处理等流程的实践建议、配置和校验。
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交叉验证配置

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为 ML 训练中的交叉验证配置提供自动化支持，涵盖数据准备、模型调优与实验跟踪的规范流程、实践示例与结果校验。
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数据增强流水线助理

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为机器学习训练中的数据增强流水线提供自动化指导，覆盖实战模式、代码与配置生成、结果校验与实验追踪，帮助构建高质量的数据准备流程。
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数据驱动特征开发流程

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这是一个端到端的、系统化的产品功能开发流程。它指导用户利用数据洞察来构建新功能，覆盖了从探索性数据分析、构建可量化业务假设、设计统计学A/B测试，到设计数据管道和实现全链路埋点（instrumentation）的全过程。确保所有功能迭代都基于数据科学的严谨验证和效果衡量。
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数据质量框架构建

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本技能提供了使用Great Expectations、dbt测试和数据契约等工具构建数据质量框架的实践模式。它指导用户如何为数据管道实现全面的质量验证，确保数据在整个生命周期中的可靠性、完整性和准确性，是建立数据治理和高可靠数据流程的关键。
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资深数据科学家全栈专家

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本技能模拟的是全栈数据科学家的专业知识，覆盖数据科学的完整流程。它涵盖了从探索性数据分析（EDA）到构建生产级模型部署的全过程。核心能力包括高级统计分析、机器学习（如深度学习、XGBoost）、预测建模，以及利用Python、R、SQL等工具进行数据清洗、分析和可视化，并为商业决策提供实战指导。
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Databricks持续集成与部署

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本技能指导如何为Databricks数据管道配置自动化持续集成/持续部署（CI/CD）流程。它利用GitHub Actions和声明式自动化包（DABs）管理整个生命周期。核心功能包括在拉取请求（PR）时运行单元测试，部署到Staging环境进行验证，并在合并到主分支时自动推送到生产环境，确保数据流程的自动化和高可靠性。
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Databricks部署自动化

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该技能提供了一种声明式的自动化部署机制，用于管理Databricks中的各种资源，如工作流、数据管道和ML模型。用户通过编写YAML配置，以基础设施即代码（IaC）的方式定义资源和部署目标（开发、预生产、生产），从而实现可靠的持续集成/持续部署（CI/CD）流程，确保环境变更的平稳过渡。
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Databricks环境搭建与入门指南

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本指南提供了一个完整的Databricks基础入门教程，覆盖了从零开始的开发环境搭建。详细步骤包括：创建开发集群、使用Python SDK上传和执行Notebook、通过Jobs API运行任务，以及配置Serverless SQL Warehouse。适用于所有初学者和需要测试基础数据流程的场景。
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Databricks故障应急处理手册

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这份手册为值班工程师提供了处理Databricks故障、中断和重大任务失败的综合指南。它提供了结构化的流程，用于即时故障分级、决策树指导（涵盖集群、代码和数据质量问题），以及证据收集和事后总结，确保了故障的快速、系统性解决。
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