📊data
Data
- ソース種別
- string
- ソース
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説明
SQLを記述し、データセットを探索し、インサイトをより迅速に生成します。 ビジュアライゼーションやダッシュボードを構築し、生のデータをステークホルダーに伝わりやすいストーリーへと変換します。
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Write SQL, explore datasets, and generate insights faster. Build visualizations and dashboards, and turn raw data into clear stories for stakeholders.
ユースケース
- ✓SQLを記述してデータを探索したい
- ✓データセットからインサイトを生成したい
- ✓ビジュアライゼーションやダッシュボードを構築したい
- ✓生データをステークホルダーに伝わりやすく変換したい
同梱スキル（10）
📊analyze
データに関する質問に回答します — 簡単なルックアップから本格的な分析まで対応。 次のような場合に使用: 単一の指標を調べたいとき、トレンドや数値の変動要因を調査したいとき、セグメントを時系列で比較したいとき、またはステークホルダー向けの正式なデータレポートを作成したいとき。
📊build-dashboard
インタラクティブなHTMLダッシュボードを、チャート・フィルター・テーブルを含めて構築します。 次のような場合に使用: - KPIカードを含むエグゼクティブ向けの概要を作成したいとき - クエリ結果を共有可能なスタンドアロンのレポートに変換したいとき - チームのモニタリングスナップショットを作成したいとき - 複数のチャートとフィルターを1つのブラウザで…
📊create-viz
Pythonを使用して出版品質のビジュアライゼーションを作成します。 次のような場合に使用: - クエリ結果またはDataFrameをチャートに変換したいとき - トレンドや比較に適したチャートタイプを選択したいとき - レポートやプレゼンテーション用のプロットを生成したいとき - ホバーやズーム機能を備えたインタラクティブなチャートが必要なとき
📊data-context-extractor
アナリストから暗黙知を抽出することで、企業固有のデータ分析スキルを生成または改善します。 **ブートストラップモード** — トリガー: 「データコンテキストスキルを作成して」「ウェアハウス用のデータ分析をセットアップして」「データベース用のスキル作成を手伝って」「[会社名]向けのデータスキルを生成して」 → スキーマを検出し、重要な質問を行い、参照ファイ…
📊data-visualization
Pythonを使用して効果的なデータビジュアライゼーションを作成します（matplotlib、seaborn、plotly対応）。 次のような場合に使用: グラフや図の作成、データセットに適したチャートタイプの選定、出版品質の図表の生成、またはアクセシビリティやカラーセオリーといったデザイン原則の適用が必要なとき。
🔍explore-data
データセットのプロファイリングと探索を行い、その構造・品質・パターンを把握します。 次のような場合に使用: - 新しいテーブルやファイルを初めて扱うとき - NULLの割合やカラムの分布を確認したいとき - 重複データや疑わしい値などのデータ品質の問題を検出したいとき - 分析対象のディメンションやメトリクスを決定したいとき
🗄️sql-queries
大規模データウェアハウスの主要な方言（Snowflake、BigQuery、Databricks、PostgreSQL等）に対応した、正確で高性能なSQLを作成します。 **次のような場合に使用:** - クエリを作成する - 遅いSQLを最適化する - 方言間でSQLを変換する - CTE、ウィンドウ関数、集計を使用した複雑な分析クエリを構築する
📊statistical-analysis
統計的手法を応用します。記述統計、トレンド分析、外れ値検出、仮説検定などの手法を含みます。 次のような場合に使用: - データ分布を分析する - 統計的有意性をテストする - 異常値を検出する - 相関関係を計算する - 統計結果を解釈する
✅validate-data
QA分析を共有する前に実施 -- methodologyの確認、精度チェック、バイアス検査を行います。 次のような場合に使用: - stakeholder向けのプレゼンテーション前に分析をレビューする - 計算とaggregation logicの抜き打ちチェックを行う - SQL queryの結果が正しいことを確認する - 結論が実際にはデータに支持され…
🔍write-query
SQLダイアレクト向けに最適化されたSQLをベストプラクティスに従って作成します。 次のような場合に使用: - 自然言語で表現されたデータニーズをSQLに変換する - 複数のCTEと結合、集計を含むクエリを構築する - パーティション分割された大規模テーブルに対するクエリを最適化する - Snowflake、BigQuery、Postgresなど、各ダイア…
原文・著作権は Anthropic および各プラグイン作者に帰属します。日本語訳は Claude API による自動翻訳です。