Value Data Assets with Evidence
Data assets often lack active markets, making valuation methods and assumptions difficult to defend. This skill structures evidence-based valuations under Chinese appraisal guidance.
Copiez cette demande dans votre Agent. Elle contient la page Skill de référence et le manifeste.
Review the Skillstore skill "data-asset-valuation-expert" from https://skillstore.io/skills/dhturing-data-asset-valuation-expert.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/dhturing-data-asset-valuation-expert/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Votre Agent doit toujours présenter son plan et demander toute confirmation exigée par la politique de sécurité.
Utilisez ces liens lorsqu’un Agent IA, un crawler ou un script a besoin d’un contexte propre au lieu de lire toute la page.
Utilisation de « data-asset-valuation-expert ». A retailer wants to value customer behavior data for accounting recognition but has no direct data sales.
Résultat attendu:
Recommended approach: use the cost method as the primary method and test attributable efficiency gains through the income method. Verify ownership and compliance first.
Utilisation de « data-asset-valuation-expert ». A lender asks why financing is lower than the appraised value.
Résultat attendu:
The appraisal estimates asset value under stated assumptions. Credit limits may apply discounts for liquidity, enforceability, value volatility, and disposal uncertainty.
Utilisation de « data-asset-valuation-expert ». Review a valuation using a five-year income period and a high data contribution rate.
Résultat attendu:
Request evidence for data refresh cycles, customer retention, income attribution, and the contribution benchmark. Test shorter periods and lower contribution rates.
All twelve static alerts are false positives caused by Markdown syntax, documented installation paths, public attribution links, and Chinese plaintext entropy. The skill contains no executable code, active network requests, obfuscated payloads, or prompt-injection instructions.
Partagez le rapport d’évaluation versionné, le badge neutre, la carte intégrable et les citations. Skillstore présente les preuves sans décider si ce Skill est sûr.
https://skillstore.io/skills/dhturing-data-asset-valuation-expert/audits/1?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/dhturing-data-asset-valuation-expert?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/dhturing-data-asset-valuation-expert?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/dhturing-data-asset-valuation-expert/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/dhturing-data-asset-valuation-expert.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>图灵数盟. (2026). data-asset-valuation-expert security audit report (audit version 1) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/dhturing-data-asset-valuation-expert/audits/1@techreport{dhturing-data-asset-valuation-expert-2026,
author = {图灵数盟},
title = {data-asset-valuation-expert security audit report (audit version 1)},
institution = {Skillstore},
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url = {https://skillstore.io/skills/dhturing-data-asset-valuation-expert/audits/1},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "data-asset-valuation-expert security audit report (audit version 1)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "图灵数盟"
date-released: "2026-09-27"
url: "https://skillstore.io/skills/dhturing-data-asset-valuation-expert/audits/1"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:dhturing-data-asset-valuation-expert:audit:1"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Define the asset boundary, select methods, request evidence, and prepare a review-ready valuation analysis.
Explain valuation assumptions, financing discounts, report validity, and evidence needed for lender review.
Check parameter support, method selection, cross-validation, disclosures, and required signatures before report issuance.
Assess this data asset: [description]. Ask for missing facts, then recommend suitable valuation methods and explain the selection.
Create a document request for valuing [asset] for [purpose] on [date]. Cover ownership, costs, income, quality, markets, and compliance.
Evaluate these assumptions: [assumptions]. Test income attribution, useful life, discount rate, replacement cost, adjustment factors, and comparable transactions.
Compare these valuation results: [results]. Reconcile differences, perform sensitivity analysis, state limitations, and draft a defensible conclusion for [audience].
Auteur
图灵数盟Licence
MIT
Révision Skillstore
r1
Avis de version
L’auteur n’a déclaré aucune version.
Réf
50b73f83991cf073cbdf3f5afad2bbac71dd3bae
Récence de maintenance
30/09/2026
Utilisation
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Structure de fichiers
Create a Data Monetization Plan
Data teams often struggle to connect data assets to validated revenue opportunities. This skill provides a structured, auditable path from value discovery to monetization operations.
Design a Trusted Data Space
Trusted data space projects often fail through weak demand, governance, or participation. This skill provides structured assessment, architecture, rules, rollout, and operating guidance.
Discover and Prioritize Data Use Scenarios
Organizations often overlook valuable uses for data they already hold. This skill scans industries, ranks opportunities, and defines evidence needed for validation.
Manage the Full Data Asset Lifecycle
Data asset programs often lack connected policies, ownership, workflows, and measurable controls. This skill designs a practical lifecycle system from planning through disposal and oversight.
Assess Energy Data Asset Opportunities
Energy data projects often lack clear compliance gates and measurable value. This skill structures classification, cash-flow evidence, accounting coordination, and commercialization options.
Plan Industry-Specific Data Asset Strategies
Generic data asset plans can miss sector rules, data ownership, buyer needs, and approval steps. This skill organizes industry selection, data assessment, compliance screening, commercialization scenarios, and repeatable delivery plans.
Visualize Personal Finances in a Local Report
par jasonhmy
Financial records can obscure spending patterns when transfers, refunds, and shared purchases are mixed together. This skill reconciles authorized records and creates local interactive charts with transaction details and optional daily allowances.
Analyser des fichiers de données scientifiques
par davila7
Les fichiers de données scientifiques sont difficiles à examiner, car chaque format stocke différemment la structure et les métadonnées. Cette compétence détecte les formats, évalue la qualité des données et crée des rapports EDA pratiques en markdown.
Analyser le RNA-seq unicellulaire avec Scanpy
par davila7
Les workflows de RNA-seq unicellulaire nécessitent un contrôle qualité, une normalisation, un clustering et une documentation rigoureux. Cette compétence fournit des workflows Scanpy, des scripts, des modèles et des références pour une analyse reproductible.
Traiter des données JSON, YAML et TOML
par 0xDarkMatter
Les données de configuration structurées peuvent être difficiles à inspecter dans des fichiers JSON, YAML et TOML. Cette compétence guide les requêtes jq et yq pour l’extraction, le filtrage, la conversion et les mises à jour.
Créer des figures scientifiques prêtes pour les revues
par davila7
Les figures scientifiques échouent souvent aux contrôles des revues en matière de dimensions, de résolution, de couleurs et de libellés. Cette compétence aide Claude, Codex et Claude Code à créer des figures accessibles et prêtes à être publiées.
Analyser des jeux de données de ML thérapeutique avec PyTDC
par K-Dense-AI
Les équipes de découverte de médicaments ont besoin de jeux de données fiables et de protocoles d’évaluation équitables. Cette skill aide Claude à utiliser PyTDC pour des données de ML thérapeutique organisées, des splits de benchmark, des métriques et des oracles moléculaires.