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数据库分区管理

managing-database-partitions

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化设计与实施表分区策略，提升超大数据库性能、加速时间序列查询并缩短维护窗口，同时提供分区键选择、SQL 脚本与查询优化建议。

Pandas 高级操作指南

Jeffallan/claude-skills

提供高效 pandas DataFrame 分析、清洗、聚合、合并、时间序列重采样等操作，强调向量化、类型控制、内存验证与结果校验，适合生产级数据转换任务。

时间序列分解器

time-series-decomposer

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

在数据分析场景下自动化处理时间序列分解任务，提供模式与最佳实践指导，生成可用于 BI 的代码与配置并校验输出。

Statsmodels统计建模与计量

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Statsmodels 提供 Python 环境下的回归、GLM、混合效应和时间序列模型，配套假设检测、残差分析、模型比较与预测，适合计量经济与科研级推断需求。

TimesFM 零样本预测工具

timesfm-forecasting

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

借助 Google TimesFM 预训练基础模型，快速零样本生成一元时间序列点预测与校准区间，并在加载权重前强制校验 RAM/GPU/磁盘等资源，适用于销售、传感器、能源等场景。

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