data-analysis-jupyter
De la autor
Expert guidance for data analysis, visualization, and Jupyter Notebook development with pandas, matplotlib, seaborn, and numpy.
Instalare
npx skills add Mindrally/skills --skill data-analysis-jupyter -a claude-code
Se instalează în .claude/skills/data-analysis-jupyter/ · Fiecare comandă descarcă skill-ul direct de pe GitHub cu utilitarul open source skills.
Identic octet cu octet cu commit-ul scanat, cu licența depozitului și un fișier SOURCE.txt.
Vrei ca agentul să-ți propună skill-uri în timp ce scrii? Vezi cum folosești skill-urile din IDE.
Verificări de siguranță pe SKILL.md
Niciun avertisment.
De ce 85
aiqbench calculează scorul de încredere din semnale publice. Nu este un audit de securitate, așa că citește un skill înainte să-l instalezi.
Skill-uri similare
Cele mai apropiate de acesta prin ce fac și când sunt folosite.
- data-jupyter-pythonMindrally/skillsGuidelines for data analysis and Jupyter Notebook development with pandas, matplotlib, seaborn, and numpy.Inginerie★ 286
- data-analystjeremylongshore/tons-of-skills-marketplaceData exploration and analysis partner for Product Managers. Use when the user needs to query data, analyze metrics, create dashboards, or extract insights. Trigger with "query", "analyze data", "metrics", "BigQuery", "SQL", "dashboard", or "what does the data say".Date★ 2.9K
- analytics-data-analysisMindrally/skillsBest practices for analytics, data analysis, and visualization using Python, pandas, matplotlib, seaborn, and Jupyter notebooks. Use when performing exploratory data analysis, building data pipelines, creating statistical visualizations, writing Jupyter notebooks, cleaning and transforming datasets, or implementing analytics dashboards.Date★ 286
- data-visualizationanthropics/knowledge-work-pluginsCreate effective data visualizations with Python (matplotlib, seaborn, plotly). Use when building charts, choosing the right chart type for a dataset, creating publication-quality figures, or applying design principles like accessibility and color theory.OficialDesign★ 32.5K
- seabornskillmds/skillmdStatistical visualization with pandas integration. Use for quick exploration of distributions, relationships, and categorical comparisons with attractive defaults. Best for box plots, violin plots, pair plots, heatmaps. Built on matplotlib. For interactive plots use plotly; for publication styling use scientific-visualization.Date★ 190
- seaborn-statistical-visualizationjaechang-hits/SciAgent-SkillsStatistical visualization on matplotlib + pandas. Distributions (histplot, kdeplot, violin, box), relational (scatter, line), categorical, regression, correlation heatmaps. Auto aggregation/CIs. Use plotly for interactive; matplotlib for low-level.Date★ 382
Note și recenzii
—
nicio recenzie
Ai încercat acest skill? Notează-l ca să-i ajuți pe alții. Autentifică-te
Discuție
Intră în discuție. Autentifică-te