# data-analysis

Пишет код статистического анализа данных для статьи: подбирает тест под тип данных и добавляет p-values, размеры эффекта и доверительные интервалы.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 2000 установок · ★ 433
- Автор: lingzhi227
- Лицензия: не указана · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills/tree/HEAD/skills/data-analysis/SKILL.md
- Обновлён: 2026-02-27
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/lingzhi227-data-analysis

## Что делает

Скилл принимает на вход источник данных (CSV, JSON, pickle или логи эксперимента) и гипотезу, которую надо проверить. Дальше он собирает скрипт анализа по секциям: импорты, загрузка данных, подготовка набора, описательные статистики, препроцессинг, сами тесты и сохранение дополнительных результатов в pickle.

Готовый код проходит четыре круга проверки. Сначала ищутся ошибки в математике и статистике, потом разбирается работа с данными — пропуски, единицы измерения, критерии исключения. Третий и четвёртый круги сверяют таблицы: правдоподобность значений, меры неопределённости, полноту и согласованность между собой. Таблица подбора теста зашита в сам скилл: t-тест и Манна — Уитни для двух групп, ANOVA и Крускала — Уоллиса для нескольких, хи-квадрат и точный критерий Фишера для категориальных, корреляции и регрессии.

Внутри два вспомогательных скрипта. `stat_summary.py` определяет типы данных, советует критерий, считает сравнения и выдаёт размеры эффекта со звёздочками значимости; ему нужны `numpy` и `scipy`. Второй, `format_pvalue.py`, приводит p-values к звёздам, LaTeX или простому тексту и обходится стандартной библиотекой. Для анализа разрешены только `pandas`, `numpy`, `scipy`, `statsmodels`, `sklearn` и `pickle` — на другой стек скилл не рассчитан.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add lingzhi227/agent-research-skills --skill data-analysis -a claude-code
```

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

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add lingzhi227/agent-research-skills --skill data-analysis -a codex
```

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

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add lingzhi227/agent-research-skills --skill data-analysis -a cursor
```

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

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install lingzhi227/agent-research-skills data-analysis
```

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

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add lingzhi227/agent-research-skills --skill data-analysis -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills --path skills/data-analysis
```

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add lingzhi227/agent-research-skills --skill 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/lingzhi227/agent-research-skills/tree/HEAD/skills/data-analysis/SKILL.md

## Когда брать
- подобрать статистический критерий под тип данных и число групп
- добавить к каждой оценке доверительный интервал или p-value
- вычистить пропуски, единицы и критерии исключения до запуска тестов
- сверить значения и меры неопределённости между таблицами статьи
- перевести p-values в звёзды или LaTeX для вёрстки

## Примеры запросов агенту
- Проанализируй `results.csv`, сравни методы по метрике accuracy и выведи размеры эффекта
- Проверь гипотезу о разнице между группами в `experiment.json` и оформи отчёт с доверительными интервалами
- Отформатируй колонку pvalue из `results.csv` в LaTeX

## Похожие
- [anysearch](https://affpapa.org/nevibecode/skills/anysearch.md) — скилл · 38500 установок
- [academic-paper](https://affpapa.org/nevibecode/skills/academic-paper.md) — скилл · 10800 установок
- [nature-figure](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nature-figure.md) — скилл · 18800 установок
- [academic-paper-reviewer](https://affpapa.org/nevibecode/skills/academic-paper-reviewer.md) — скилл · 9800 установок
- [nature-polishing](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nature-polishing.md) — скилл · 17500 установок
- [nature-citation](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nature-citation.md) — скилл · 15600 установок

## Другие версии с тем же именем
- [data-analysis · bytedance](https://affpapa.org/nevibecode/skills/bytedance-data-analysis.md) — 3600 установок
- [data-analysis · claude-office-skills](https://affpapa.org/nevibecode/skills/data-analysis.md) — 7900 установок

_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