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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。

证据驱动的深度研究工作流

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这是一个高级、结构化的研究流程，用于进行深度、多源证据的调查和分析。它能够整合当前公开信息和用户提供的背景，生成高度结构化的报告。该工作流明确区分了可验证的事实、用户证据、逻辑推论和可操作的建议，适用于复杂的比较分析或持续的趋势监测。

统计学与数据分析导师

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24kchengYe/human-skill-tree

本导师旨在培养用户深层次的统计学思维能力。它覆盖了数据分析的完整流程，包括描述性统计、数据可视化、假设检验和回归建模。强调理解统计方法背后的逻辑和原理，而非机械地套用公式。适用于所有使用Python, R, SPSS等工具进行数据分析的学习者。

Clari收入情报数据架构

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本参考架构提供了构建鲁棒的Clari收入情报数据平台的完整蓝图。它涵盖了整个数据生命周期，包括API数据抽取（ETL流程）、数据仓库建模、变化检测逻辑以及高级分析和告警层。适用于需要构建系统化、可监控的营收预测、跨平台数据集成或企业级收入分析系统的场景。

Hex CI/CD 集成指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

用于配置Hex数据分析项目的CI/CD流程，支持通过GitHub Actions实现自动化测试和部署验证。它可以在每次PR时运行单元测试，并在合并到main分支时触发实时的Hex项目运行，确保数据转换逻辑和仪表板刷新流程的可靠性。

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