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搜索 数据可视化 ，共找到 114 条记录
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科学数据探索分析

exploratory-data-analysis
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
414
自动识别 200+ 科学数据格式，提取元数据、评估数据质量、推荐可视化方案，并生成 Markdown 报告，帮助科研人员在后续分析前全面把握数据结构与特征。
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咨询级市场研究报告

market-research-reports
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
158
生成50页以上的咨询级市场研究报告，融合数据检索、多种战略框架及LaTeX排版，配套可视化图表，助力投资决策、战略规划与市场进入分析。
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Neuropixels 神经记录分析

neuropixels-analysis
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
175
涵盖 SpikeGLX、Open Ephys、NWB 数据加载、预处理、运动校正、Kilosort4 排序、质量指标、Allen/IBL 筛选，以及 AI 辅助可视化的高密度 Neuropixels 记录分析工具。
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Scanpy 单细胞分析流程

scanpy
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
63
Scanpy 是一个可扩展的 Python 工具包，用于处理单细胞 RNA-seq 数据，包含质控、归一化、降维、聚类、标志基因识别、细胞类型注释及高质量可视化，适用于 h5ad/10X/CSV 格式。
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学术评估框架

scholar-evaluation
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
475
该技能运用 ScholarEval 框架对学术成果的选题、方法、数据、分析、写作及引用等维度进行结构化评分，输出优劣点与改善建议，并推荐可视化流程图以增强评估表达。
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Seaborn统计可视化库

seaborn
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
472
Seaborn是一个用于创建专业级统计图形的Python库。它专注于数据科学领域的探索性数据分析和多变量可视化。用户可以利用它轻松绘制关系图、分布图（如直方图、KDE图）和复杂的多面板图，非常适合进行深入的数据洞察。
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UMAP 高效降维可视化

umap-learn
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
327
UMAP 提供快速非线性流形降维，可生成保留局部与全局结构的嵌入，适合可视化、聚类预处理、以及监督/半监督学习等高维数据场景。
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Vaex 大规模数据处理

vaex
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
397
Vaex 是一款高性能 Python 库，利用延迟计算和磁盘外表格，能在内存不足时处理数十亿行数据，适合做大数据统计、可视化、格式转换及机器学习流程。
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数据可视化工具

data-visualization
sickn33/antigravity-awesome-skills
117
提供图表、地图和仪表盘等方式，将数据转化为清晰洞察，便于团队共享。
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智能健康目标分析器

goal-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
215
本工具提供全方位的健康目标管理解决方案。它不仅能帮助用户设定符合SMART原则的目标，还能深度关联分析营养、运动和睡眠等多维度健康数据，追踪进度，分析习惯养成曲线。通过识别障碍、评估动机，并生成交互式可视化报告，为用户提供个性化、科学的健康优化建议。
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PyGraphistry 图可视化器

pygraphistry
sickn33/antigravity-awesome-skills
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PyGraphistry 是 Graphistry 提供的 Python 接口，借助 GPU 加速绘制百万节点/边的关系图，可交互分析异常和关联，提升数据探索效率。
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Umap 可视化工具

umap
sickn33/antigravity-awesome-skills
379
Umap 提供一致性流形近似的降维与可视化能力，适合从复杂高维数据中提取结构，在 2D/3D 布局中探索嵌入关系。
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