Analyse de donnéesMaintenu par l’équipe TabTinOpen source

Data Analysis Toolkit

Auditez la qualité, repérez les anomalies, analysez les régressions et évaluez les tests A/B.

CE QUE VOTRE ÉQUIPE PEUT FAIRE

Ce que ce Pack permet à l’équipe d’accomplir

Agent appelle ces capacités lorsqu’il reconnaît le travail correspondant

Auditez valeurs manquantes, doublons, anomalies, types et formats, puis proposez des corrections.

Analysez un CSV par Z-score, IQR et moyenne mobile, en séparant anomalies explicables et points à examiner.

Exécutez une régression linéaire ou logistique et expliquez coefficients, ajustement, significativité et colinéarité.

Évaluez un test A/B par gain, significativité, intervalle de confiance, puissance et taille d’échantillon.

DANS LE PACK

01
Dataset health audit
Auditez valeurs manquantes, doublons, anomalies, types et formats, puis proposez des corrections.
02
Outlier scan
Analysez un CSV par Z-score, IQR et moyenne mobile, en séparant anomalies explicables et points à examiner.
03
Regression insight
Exécutez une régression linéaire ou logistique et expliquez coefficients, ajustement, significativité et colinéarité.
04
Split test evaluator
Évaluez un test A/B par gain, significativité, intervalle de confiance, puissance et taille d’échantillon.

CONSTRUIT OUVERTEMENT

Les consignes, déclencheurs et implémentations de chaque Skill restent vérifiables sur GitHub et évoluent avec la communauté.