# analytics-data-analysis

Задаёт агенту правила работы с pandas, matplotlib и seaborn: как чистить датасет, строить графики и оформлять Jupyter-ноутбук.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 1100 установок · ★ 286
- Автор: Mindrally
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/Mindrally/skills/tree/HEAD/analytics-data-analysis/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-08
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/analytics-data-analysis

## Что делает

Скилл описывает порядок разведочного анализа: сначала загрузить данные и посмотреть `.shape`, `.dtypes`, `.describe()`, потом почистить пропуски и типы, затем искать связи через `.groupby()` и `.corr()`, строить графики и проверять результаты статистикой. Каждый шаг расписан отдельно, так что агент не прыгает с середины на конец.

Внутри — рекомендации по pandas и визуализации. Метод-чейнинг вместо длинных цепочек присваиваний, векторные операции вместо циклов, категориальный тип для строковых колонок с малым числом значений. Для графиков: подписи осей, заголовки, палитры, различимые при дальтонизме. Отдельный блок про ноутбуки — markdown-секции, порядок выполнения ячеек, очистка выводов перед передачей, `requirements.txt` для зависимостей.

Скилл опирается на pandas, numpy, matplotlib, seaborn и Jupyter — их нужно поставить заранее. Если в проекте уже есть свой стиль кода или линтер с другими правилами, рекомендации скилла будут с ним спорить, и это повод проверить, чему следует агент.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Mindrally/skills --skill analytics-data-analysis -a claude-code
```

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

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Mindrally/skills --skill analytics-data-analysis -a codex
```

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

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Mindrally/skills --skill analytics-data-analysis -a cursor
```

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

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install Mindrally/skills analytics-data-analysis
```

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

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Mindrally/skills --skill analytics-data-analysis -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/Mindrally/skills --path analytics-data-analysis
```

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Mindrally/skills --skill analytics-data-analysis -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/Mindrally/skills/tree/HEAD/analytics-data-analysis/SKILL.md

## Когда брать
- разобрать незнакомый CSV и понять, что в нём за данные
- почистить пропуски и привести типы колонок к рабочим
- посчитать метрики по группам через `groupby`
- построить график распределения с подписями осей
- оформить Jupyter-ноутбук так, чтобы его понял другой человек

## Примеры запросов агенту
- Загрузи `data.csv`, покажи `.shape`, `.dtypes` и сколько пропусков в каждой колонке
- Построй boxplot выручки по категориям через seaborn с палитрой для дальтоников
- Приведи ноутбук в порядок: markdown-секции, очищенные выводы, зависимости в `requirements.txt`

## Похожие
- [Exploratory Data Analysis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/aj-geddes-exploratory-data-analysis.md) — скилл · 513 установок
- [Data Visualization](https://affpapa.org/nevibecode/skills/aj-geddes-data-visualization.md) — скилл · 568 установок
- [seaborn](https://affpapa.org/nevibecode/skills/k-dense-ai-seaborn.md) — скилл · 2100 установок
- [data-visualization](https://affpapa.org/nevibecode/skills/anthropics-data-visualization.md) — скилл · 13800 установок
- [statistical-analysis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/anthropics-statistical-analysis.md) — скилл · 4600 установок
- [exploratory-data-analysis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/exploratory-data-analysis.md) — скилл · 279 установок

Из того же набора: [mindrally/skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/mindrally/skills.md) — 168 карточек

_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