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#	Name	Author	Category	Stars	Score	BP
01	matplotlib 该技能提供详细的matplotlib使用指南，涵盖pyplot和面向对象两种接口。包含常见图表类型的实用示例、常见问题的故障排除技巧以及创建出版质量图表的最佳实践。帮助用户理解何时选择matplotlib而非seaborn或plotly等替代方案。	@K-Dense-AI	data	17.0k	8.9
02	xlsx 该技能提供创建、编辑和分析Excel文件的工具，强调使用公式而非硬编码。包含金融建模的特定工作流，如颜色编码标准、数字格式规则，以及通过LibreOffice强制重新计算公式。文档明确区分了用于数据分析的pandas和用于Excel特定功能的openpyxl。	@davepoon	data	2.7k	8.4
03	plotly 提供Plotly交互式Python可视化库的完整使用指南。涵盖高级Plotly Express和底层Graph Objects两种API，包含科学绘图、统计分析、仪表盘等常见工作流程的清晰示例。提供安装、导出选项以及与Dash框架集成的实用建议。	@K-Dense-AI	data	17.0k	8.9
04	data-transform 提供用于数据清洗、归一化、重塑和过滤等常见数据转换任务的pandas和numpy代码片段。本地执行，兼容所有LLM提供商。包含处理缺失值、数据缩放、数据透视以及排查常见pandas错误的详细示例。	@Starlitnightly	data	935	8.9
05	plotly 该技能提供Plotly库的完整使用指南，Plotly是用于创建交互式数据可视化的Python库。涵盖快速图表生成的Plotly Express和精细控制用的graph objects。文档包含40多种图表类型、导出选项以及与Dash框架的集成。	@Microck	data	150	9.1
06	bsl-model-builder 该技能用于使用Boring Semantic Layer (BSL)构建语义数据模型。它基于Ibis表定义维度和度量，支持表连接，并可通过YAML文件进行配置。适用于创建可重用的分析数据模型。	@boringdata	data	428	8.1	S
07	bsl-query-expert 用于查询BSL语义模型的Claude技能，支持分组、聚合、筛选操作和自动可视化。为分析现有语义表提供详细的查询模式、错误处理和数据发现工作流指导。	@boringdata	data	428	8.3	A
08	data-viz-plots 该技能提供使用matplotlib和seaborn创建发表级科学图表的Python代码模板，涵盖散点图、热图、小提琴图和火山图等常见类型，包含针对学术论文的具体样式建议。	@Starlitnightly	data	935	8.9
09	data-stats-analysis 该技能使用scipy和statsmodels库在本地执行统计检验，包括t检验、方差分析、相关性分析和多重检验校正。支持所有LLM提供商，并提供生物数据分析的实际示例，如差异表达分析和细胞类型富集检测。	@Starlitnightly	data	935	8.4
10	analytics-interpretation 该技能用于解读GA4和谷歌搜索控制台数据，提供清晰的基准、状态指示和可操作的见解。它包含结构化的指标摘要模板，计算内容健康分数，并帮助识别流量质量模式和异常，以支持数据驱动的决策。	@MadAppGang	data	248	8.4	B
11	performance-correlation 一款全面的SEO分析工具，能有效关联GA4和GSC指标与内容属性，识别性能驱动因素和优化机会。	@MadAppGang	data	248	8.3	B
12	matplotlib 该技能提供详细的Matplotlib使用指南，涵盖pyplot和面向对象两种接口。包含常见图表类型、子图布局、自定义设置和问题排查的实用示例。文档针对日期格式化、图例位置、3D可视化等具体问题提供了解决方案。	@Microck	data	150	9

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