data-analysis
データ分析と可視化コードの生成
Également disponible depuis: Acurioustractor,supercent-io
データ分析では、特定のデータセットや可視化ニーズに応じたカスタムPythonコードが必要になることがよくあります。このスキルはAIを使用して、データを処理しサンドボックス環境でプロフェッショナルなチャートを作成する、カスタマイズされたpandasとmatplotlibのコードを生成します。
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Utilisation de "data-analysis". 四半期ごとの収益を示す棒グラフを作成
Résultat attendu:
pandasとmatplotlibをインポートし、データを読み込み、ラベル付き軸を持つスタイル付き棒グラフを作成し、chart_output.pngに出力を保存する生成されたPythonスクリプト
Utilisation de "data-analysis". エラーバー付きの時間経過に伴う温度トレンドをプロット
Résultat attendu:
pandasデータ処理、信頼区間付きmatplotlib時系列プロット、および適用されたプロフェッショナルテーマを含む完全なPythonコード
Utilisation de "data-analysis". 市場シェア分布を示す円グラフを作成
Résultat attendu:
パーセンテージを計算し、プロフェッショナルパレットのカスタムカラーで円グラフを作成し、高解像度画像をエクスポートするPythonスクリプト
Audit de sécurité
Risque faibleThe skill generates Python code for data analysis but does not execute it directly. Static findings flagged API key access and string operations, but all patterns are false positives. The skill reads configuration from environment variables for OpenAI API access, which is standard practice for LLM-based code generation. No actual command execution occurs within the skill code.
Problèmes à risque faible (1)
Facteurs de risque
⚙️ Commandes externes (5)
🔑 Variables d’environnement (2)
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
ビジネス分析ダッシュボード
CSVファイルから売上データを処理し、収益トレンド、地域比較、製品パフォーマンスチャートを含むマルチパネルダッシュボードを作成するPythonコードを生成します。
研究データの可視化
実験データから、学術基準に適合した一貫性のあるプロフェッショナルなスタイリングとカラースキームで、出版用のチャートを作成します。
自動レポート生成
手動でのコーディング作業なしに、データセットを自動的に分析し、定期レポート用のビジュアルサマリーを生成するスクリプトを構築します。
Essayez ces prompts
Generate code to create a bar chart showing monthly sales from a CSV file with columns: month, revenue
Create a scatter plot with regression line showing the relationship between advertising spend and sales, colored by region
Build a line chart with multiple series showing daily temperature, humidity, and pressure over the past month with professional styling
Generate a heatmap showing correlations between 10 different product categories, with annotations and a custom color palette matching corporate branding
Bonnes pratiques
- 正確なコード生成のために、列名、データタイプ、サンプル値を含む明確なデータコンテキストを提供する
- 最初の生成でニーズに合ったコードを得るために、正確なチャートタイプとスタイリング要件を指定する
- 正確性を検証するため、機密データで使用する前にサンドボックス環境で生成されたコードをレビューする
Éviter
- 分析タイプや必要な可視化を指定せず、「データを分析して」のような曖昧な要件を使用する
- 生成されたコードをレビューせずに実行し、予期しないエラーや不正確な結果につながる可能性がある
- 複雑な複数ステップの分析を、小さくテスト可能なコンポーネントに分割せず、単一のプロンプトで要求する
Foire aux questions
このスキルは生成したPythonコードを実行しますか?
どのようなチャートタイプがサポートされていますか?
このスキルを使用するにはOpenAI APIキーが必要ですか?
生成されたチャートの視覚的スタイルをカスタマイズできますか?
生成されたコードはどの形式で出力されますか?
このスキルは機密データで使用しても安全ですか?
Détails du développeur
Auteur
BOHUYESHAN-APBLicence
MIT
Dépôt
https://github.com/BOHUYESHAN-APB/N-T-AI/tree/main/backend/app/skills/common/data_analysis_skillRéf
main
Structure de fichiers