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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。

PostHog成本优化与事件采样

posthog-cost-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能旨在提供一套完整的PostHog成本优化方案。通过专业的代码实现，用户可以对事件进行审计、采样和过滤，包括节流高频的自动捕获事件、过滤爬虫机器人流量，以及优化会话记录的采样率，确保在控制成本的同时，依然能获取到高质量的分析数据。

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。

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。

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