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数据质量框架构建

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sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

dbt数据转换模式最佳实践

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能包提供了dbt (数据构建工具) 的生产级数据转换模式。它涵盖了从数据模型组织（分层结构）、实施数据质量测试、到优化增量模型处理等关键实践，帮助用户构建健壮、可靠的数据流水线。

睡眠模式分析与改善指导

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该技能提供全面的睡眠数据分析，用于识别睡眠模式、评估睡眠质量和发现潜在的睡眠障碍。它不仅分析睡眠时长、效率和作息趋势，还能关联分析运动、饮食、情绪等其他健康指标，为用户生成科学、个性化的改善建议和干预方案。

信用风险数据清洗管道

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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数据模型设计审查

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github/awesome-copilot

这是一个全面的Power BI数据模型设计审查工具。它旨在指导用户评估数据模型的架构完整性、关系设计质量、存储模式选择、数据质量和性能优化。适用于任何需要确保BI模型具备高性能、高可维护性和高扩展性的场景。

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