# data-analyst

Скилл проверяет CSV на пропуски, заполняет их по типу данных и строит интерактивную панель Plotly Dash. Пригодится для разведочного анализа и оценки качества данных.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 1200 установок · ★ 458
- Автор: ailabs-393
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/ailabs-393/ai-labs-claude-skills/tree/HEAD/dist/skills/data-analyst/SKILL.md
- Обновлён: 2025-11-11
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/ailabs-393-data-analyst

## Что делает

В скилле есть скрипты для анализа пропусков, заполнения значений и создания панели. Сначала `analyze_missing_values.py` формирует рекомендации и JSON-отчёт. Затем `impute_missing_values.py` применяет подходящие методы: например, медиану для числовых данных с перекосом, моду для категорий или KNN для связанных числовых столбцов.

Скрипт заполнения удаляет столбцы, где пропущено больше 70% значений, и строки с пропущенными критическими ID. Это важно учитывать до обработки: такие строки и столбцы не попадут в очищенный набор. `create_dashboard.py` строит графики распределений, временных рядов и корреляций, а затем запускает веб-сервер Dash. Для запуска скриптов нужна команда `python3`; панель можно создать отдельно для уже чистого CSV.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add ailabs-393/ai-labs-claude-skills --skill data-analyst -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/data-analyst/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/data-analyst/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add ailabs-393/ai-labs-claude-skills --skill data-analyst -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/data-analyst/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add ailabs-393/ai-labs-claude-skills --skill data-analyst -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/data-analyst/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install ailabs-393/ai-labs-claude-skills data-analyst
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/data-analyst/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add ailabs-393/ai-labs-claude-skills --skill data-analyst -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/ailabs-393/ai-labs-claude-skills --path dist/skills/data-analyst
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/data-analyst/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add ailabs-393/ai-labs-claude-skills --skill data-analyst -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/ailabs-393/ai-labs-claude-skills/tree/HEAD/dist/skills/data-analyst/SKILL.md

## Когда брать
- найти столбцы с пропущенными значениями и оценить их долю
- подобрать метод заполнения пропусков по типу данных
- очистить CSV и сохранить отчёт об импутации
- построить интерактивную панель с графиками и статистикой

## Примеры запросов агенту
- Проверь пропуски в `data.csv` и сохрани рекомендации в `analysis.json`.
- Заполни пропуски в `data.csv` по отчёту `analysis.json`, результат запиши в `data_imputed.csv`.
- Создай панель Plotly Dash для `data_imputed.csv` в `./visualizations` на порту `8050`.

## Похожие
- [xlsx](https://affpapa.org/nevibecode/skills/xlsx.md) — скилл · 187223 установки
- [google-agents-cli-observability](https://affpapa.org/nevibecode/skills/google-agents-cli-observability.md) — скилл · 511300 установок
- [caveman-evidence-review](https://affpapa.org/nevibecode/skills/caveman-evidence-review.md) — скилл · 104500 установок
- [migration](https://affpapa.org/nevibecode/skills/migration.md) — скилл · 103900 установок
- [performance-optimization](https://affpapa.org/nevibecode/skills/performance-optimization.md) — скилл · 65200 установок
- [supabase](https://affpapa.org/nevibecode/skills/supabase.md) — скилл · 8 установок

## Другие версии с тем же именем
- [data-analyst · borghei](https://affpapa.org/nevibecode/skills/borghei-data-analyst.md) — 605 установок
- [data-analyst · cline](https://affpapa.org/nevibecode/skills/data-analyst.md) — 2200 установок
- [data-analyst · mindrally](https://affpapa.org/nevibecode/skills/mindrally-data-analyst.md) — 759 установок

Из того же набора: [ailabs-393/ai-labs-claude-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/ailabs-393/ai-labs-claude-skills.md) — 23 карточки

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md