Data Analysis Litiao Free
数据分析助手免费版，提供基础的数据分析框架与统计检查能力. 核心能力包括： - 方法论优先框架（决策目标、证伪条件、数据盘点、时间窗口） - 统计严谨性检查清单（样本量、对照组公平性、效应量） - 基础分析方法选择（假设检验、描述统计） - 输出规范（洞察先行、量化不确定性） 高级功能（分析陷阱识别全表、队列分析...
天轰穿
@thcjp
What This Skill Does
Provides a structured framework for basic data analysis, including a methodology-first approach (decision goal, falsification conditions, data inventory, time window) and a statistical rigor checklist (sample size, control group fairness, effect size). It guides users through selecting and executing foundational methods like hypothesis testing and descriptive statistics, with output norms prioritizing insights and quantifying uncertainty.
Replaces ad-hoc, unstructured data analysis by enforcing a decision-driven workflow and statistical best practices before drawing conclusions.
When to Use It
- Evaluate an A/B test result for statistical significance and practical effect size
- Generate a descriptive statistics summary of a sales or metric dataset
- Check if a sample size is sufficient for a planned t-test or chi-square test
- Structure an analysis plan by defining the decision goal and falsification conditions
- Assess whether a control group is fair and comparable before running a comparison
- Produce a report that states the key insight first and quantifies uncertainty with confidence intervals
Install
$ openclaw skills install @thcjp/data-analysis-litiao-free数据分析助手（免费版）
输入格式
| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| input | string | 是 | 数据分析助手(免费版)处理的输入数据或指令 |
| options | object | 否 | 附加配置选项,如模式选择、格式偏好等 |
| callback_url | string | 否 | 异步处理完成后的回调通知URL |
概述
没有决策目标的分析只是算术。本免费版提供基础的数据分析框架，帮助你在分析前明确决策目标，在分析后规范输出结论.
核心能力
方法论优先框架
在处理数据之前，必须先回答四个问题：
- 决策目标：本次分析支撑什么决策？
- 证伪条件：什么结果会改变你的判断？
- 数据盘点：你实际拥有什么数据 vs 你希望拥有什么数据？
- 时间窗口：哪个时间段与决策相关？
统计严谨性检查清单
- 样本量是否充足：小N会导致置信区间过宽（如 N<30 时 t 检验效力不足）
- 对照组是否公平：相同时间段、相似条件下的对比才有意义
- 效应量是否有意义：统计显著不等于实际重要，需报告相对提升幅度
升级提示：多重比较校正（Bonferroni）、不确定性量化（置信区间报告）、完整分析陷阱识别表（辛普森悖论、幸存者偏差、p值操纵等6类陷阱）为付费版专享功能.
基础分析方法选择
| 问题类型 | 推荐方法 | 关键输出 |
|---|---|---|
| "X和Y是否有差异？" | 假设检验（t检验/卡方检验） | p值 + 效应量 |
| "什么因素预测Z？" | 回归/相关分析 | 回归系数 + R² |
升级提示：队列分析（留存曲线）、用户分群（画像比较）、异常检测（标记异常点）为付费版专享功能.
输出规范
- 洞察先行：先说结论，再说方法
- 量化不确定性：用区间估计代替点估计
升级提示：声明局限分析、推荐下一步实验设计为付费版专享功能.
快速开始
- 确认运行环境满足依赖说明中的要求
- 在AI Agent对话中调用本技能,提供必要的输入参数
- 检查输出结果,根据需要进行后续处理
详细的输入输出格式请参考下方章节说明。
依赖说明
运行环境
- Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等）
- 操作系统: Windows / macOS / Linux
依赖项
| 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 |
|---|---|---|---|
| LLM API | API | 必需 | 由Agent内置LLM提供 |
API Key 配置
需要配置对应API Key，详见上文环境配置章节
可用性分类
- 分类: MD+EXEC（）
API Key配置方式:
export API_KEY=${API_KEY:?请设置环境变量}
配置后需重启会话或开启新终端生效。API Key应妥善保管,避免泄露到版本控制系统.
使用流程
- 明确决策：与用户确认分析支撑的决策目标
- 盘点数据：评估可用数据的范围与质量
- 选择方法：根据问题类型匹配假设检验或回归分析
- 执行分析：运行统计检验，检查样本量与效应量
- 输出报告：洞察先行，量化不确定性
示例
示例1：A/B测试基础判断
问题: 实验组转化率 3.2%，对照组 2.8%，样本各 5000 人，是否显著？
# ...
分析:
- 比例差异检验 (z-test)
- p-value = 0.043 < 0.05，统计显著
- 效应量: 相对提升 14.3%
- 结论: 统计显著，建议进一步评估业务意义
示例2：描述性统计
问题: 上月销售额的整体分布如何？
# ...
分析:
- 均值: ¥45,230
- 中位数: ¥38,500
- 标准差: ¥12,400
- 偏度: 1.2（右偏，存在高订单拉高均值）
- 结论: 中位数低于均值，分布右偏，关注大额订单影响
错误处理
| 错误场景 | 原因 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 小样本过度解读 | N<30 时置信区间过宽 | 报告置信区间宽度，标注"样本量不足" |
| 对照组不公平 | 不同时间段或条件下的对比 | 确保对比组在相同时间段、相似条件下 |
| 效应量被忽略 | 仅看 p 值不看实际提升幅度 | 同时报告 p 值和效应量（如相对提升%） |
| 点估计无不确定性 | 仅报告"提升15%"未给区间 | 报告置信区间，如"提升12-18%（95% CI）" |
| 预设结论确认偏误 | 用户试图"证明"已有结论 | 先列出证伪条件，再执行分析 |
常见问题
Q1: A/B测试结果 p<0.05 就可以上线吗？
A: 不一定。还需检查效应量是否具有业务意义，置信区间下界是否远离0.
Q2: 样本量太小（N<30）还能做分析吗？
A: 可以做描述性统计，但推断性结论需特别谨慎。建议使用非参数检验并明确标注"样本量不足".
Q3: 如何识别辛普森悖论？
A: 辛普森悖论的完整识别与规避方法为付费版专享功能。免费版建议手动按关键维度（设备、渠道等）拆分后检查趋势是否反转.
Q4: 报告里应该写"提升15%"还是"提升12-18%"？
A: 应写"提升12-18%（95%置信区间）"。点估计不传达不确定性，区间估计让决策者知道结论的可靠程度.
Q5: 如何避免 p 值操纵？
A: p 值操纵的完整校正方法（Bonferroni 校正、预注册假设）为付费版专享。免费版建议在分析前明确列出要检验的指标，避免事后追加检验.
已知限制
- 免费版不包含完整分析陷阱识别表（仅基础检查）
- 免费版不包含队列分析、用户分群、异常检测方法
- 免费版不包含风险升级机制（预设结论、混杂因素检测）
- 免费版不包含多重比较校正（Bonferroni）指导
- 统计检验效力依赖于样本量，小样本场景结论可靠性有限
- 升级至付费版可解锁全部高级功能
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