exploratory-data-analysis
Wissenschaftliche Datendateien automatisch analysieren
Auch verfügbar von: davila7
Wissenschaftliche Datendateien gibt es in Hunderten von Formaten. Diese Skill erkennt automatisch den Dateityp, extrahiert Metadaten, bewertet die Datenqualität und generiert umfassende Markdown-Berichte mit formatspezifischen Analyseempfehlungen.
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In Claude hochladen
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Einschalten und loslegen
Teste es
Verwendung von "exploratory-data-analysis". Analyze data/sample.fastq
Erwartetes Ergebnis:
- Datei: sample.fastq (24,5 MB)
- Format: FASTQ (Sequenzdaten mit Qualitätswerten)
- 10.000 gelesene Sequenzen beprobt: Mittlere Länge 150bp, Mittlere Qualität: 35,2
- GC-Gehalt: 52,3%
- Qualitätsbewertung: Hochwertige Daten, geeignet für downstream-Analyse
- Empfehlungen: Mit Alignment fortfahren; kein Trimmen erforderlich
Verwendung von "exploratory-data-analysis". Explore experiment_results.csv
Erwartetes Ergebnis:
- Datei: experiment_results.csv (1,2 MB)
- Format: CSV (tabellarische Daten)
- Dimensionen: 5.000 Zeilen x 12 Spalten
- Fehlende Werte: 2,3% in Spalte 'temperature'
- Statistiken: Mittelwert=45,2, Std=12,8, Bereich=[-5,2, 98,4]
- Empfehlungen
- :
- Fehlende Werte imputieren; auf Ausreißer in Temperaturspalte prüfen
Sicherheitsaudit
SicherAfter thorough evaluation of 1077 static findings, all are false positives. The scanner misinterpreted Markdown code formatting (backticks) as shell commands, bioinformatics format names (SAM) as Windows credentials, and documentation references to file format specifications as weak cryptography. The skill is a legitimate scientific data analysis tool that only reads data files and writes markdown reports. No network access, no command execution, and no sensitive data handling were found.
Risikofaktoren
📁 Dateisystemzugriff (1)
Qualitätsbewertung
Was du bauen kannst
Genomische Sequenzierungsdaten untersuchen
Analysieren Sie FASTQ-, BAM- und VCF-Dateien, um Sequenzqualität, Mapping-Raten und Variantenverteilungen zu verstehen.
Molekülstrukturdateien prüfen
Parsen Sie PDB-, SDF- und CIF-Dateien, um Molekülstrukturen, Atomkoordinationen und Bindungsinformationen zu bewerten.
Mikroskopie-Bildmetadaten inspizieren
Extrahieren Sie Dimensionen, Kanäle, Zeitstempel und räumliche Kalibrierung aus TIFF-, ND2- und CZI-Bildgebungsdateien.
Probiere diese Prompts
Analysiere diese wissenschaftliche Datendatei unter Pfad: <filepath>
Generiere einen umfassenden EDA-Bericht für diese Datei und speichere ihn unter <filepath>
Führe eine Datenqualitätsbewertung für diese Datei durch und identifiziere Probleme oder Anomalien.
Analysiere diese mehreren zusammenhängenden Dateien und erstelle einen vergleichenden Zusammenfassungsbericht.
Bewährte Verfahren
- Geben Sie den vollständigen Dateipfad an, um eine präzise Erkennung zu gewährleisten
- Geben Sie einen Ausgabe-Dateinamen an, um einen persistenten Markdown-Bericht zu generieren
- Prüfen Sie die erforderlichen Python-Bibliotheken für spezialisierte Formate vor der Analyse
Vermeiden
- Bitten Sie die Skill nicht, Quelldateien zu modifizieren oder zurückzuschreiben
- Erwarten Sie nicht, dass die Skill fortgeschrittene statistische Modellierung durchführt
- Gehen Sie nicht davon aus, dass die Skill biologische Bedeutungen aus Sequenzen interpretieren kann