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搜索数据清洗，共找到 42 条记录

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Mistral AI 数据合规与隐私保护

mistral-data-handling

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

用于实现Mistral AI集成中的数据隐私保护和合规管理。核心功能包括自动识别和脱敏PII（如邮箱、电话、卡号），为模型训练数据进行清洗，并管理对话历史的生命周期（TTL），确保系统符合GDPR、CCPA等全球隐私法规。

GPU驱动数据策划

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

NeMo Curator 依托 GPU 与 RAPIDS，为文本/图像/视频/音频等多模态提供质量筛选、模糊与语义去重、PII/NSFW 处理等步骤，快速清洗大规模训练数据。

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。

隐私安全分析与数据合规

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供使用PostHog构建隐私安全分析的全面策略。它涵盖了关键的合规要求，包括用户同意管理（是否开启追踪）、实时数据属性脱敏（清洗IP地址、敏感令牌等），以及处理数据主体访问请求（SAR）和数据彻底删除（Right to Erasure）等全流程合规流程，确保您的分析系统符合全球隐私标准。

自动化数据预处理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能引导Claude通过自动化数据流水线完成清洗、校验与转换，结合ETL、容错与质量报告，保障数据可供后续分析与建模使用。

Sentry安全配置与数据脱敏

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能指导用户如何加固Sentry的安全配置，实现数据脱敏和PII（个人身份信息）保护。它详细介绍了如何配置`beforeSend`钩子，自动拦截和清洗事件数据中的密码、API密钥、令牌、IP地址和邮箱等敏感信息，确保系统符合GDPR等合规要求。

Pandas数据工具

sickn33/antigravity-awesome-skills

Pandas 是一个 Python 数据分析库，用于快速加载、清洗、转换和分析结构化数据，适合数据整理与分析任务的日常使用。

健康数据集成与知识库查询

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能旨在整合多个数字健康数据源（如Apple Health、Fitbit、Oura等）的数据，并将其连接到专业健康知识库。它负责数据导入、格式标准化和清洗，能够根据用户提交的健康数据，提供精准的知识推荐和健康管理建议。

智能多策略网页抓取器

sickn33/antigravity-awesome-skills

智能多策略网页抓取工具，能在静态抓取、浏览器自动化、API 及搜索等路径之间切换，提取表格、列表、价格等结构化数据，自动翻页、验证、清洗、去重并输出 CSV/JSON，适合监控、重复采集与差异分析。

全面数据质量审计与分析

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alirezarezvani/claude-skills

该工具是一个专业的、系统性的数据质量审计系统，用于全面评估数据集的完整性、一致性、准确性和结构有效性。它可以进行数据画像、异常值检测、缺失值机制分析，并输出数据质量评分（DQS），帮助用户在模型训练、数据清洗或实时监控中发现并修复数据问题。

信用风险数据清洗管道

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github/awesome-copilot

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。

Dask 分布式计算

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

使用 Dask 实现超内存的 pandas 与 NumPy 并行及分布式计算。适用于大数据集多文件处理、超大 DataFrame/数组运算和非结构化数据清洗，可从单机扩展到集群。

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