「统计」の検索結果

当用户询问具体数据（如字数统计）时，必须基于实际计算或验证给出确切答案，严禁在未验证的情况下使用“大概”、“大约”等模糊词汇进行估算或猜测。

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在R中实现对数据框按主分组（如年龄）筛选后，对子分组（如学历）之间的数值变量（如PCA）进行独立样本t检验，并输出统计结果。

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读取Excel指定列的非空字符串数据，统计各元素数量，绘制饼状图，并在图中显示数量及括号内的占比，代码中不包含中文字符。

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基于历史数据利用统计分析方法预测下一组数字，严格遵守前5位(1-35)和后2位(1-12)的范围限制，输出简洁的预测结果。

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根据用户提供的参考代码风格，使用Python手动计算期望频数、卡方统计量和临界值，以完成分布拟合优度检验。

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Use when user asks to create/edit/query Online reports, SQL reports, data reports, or says "创建报表", "生成报表", "新建报表", "查询报表", "online报表", "SQL报表", "数据报表", "统计报表", "create report", "generate report", "data report". Also triggers when user describes report requirements like "做一个销售统计报表", mentions JeecgBoot cgreport/online report, or says "查看现有报表" / "列出所有报表". This skill handles Online 报表 (SQL-driven data display/reports), not Online forms (cgform) or designer forms (desform).

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量化交易 (量化交易 (Quantitative Trading) — 面向股票、期货与期权二级市场的系统化交易者（私募/自营/公募量化研究员、CTA 交易员、有工程能力的个人系统化交易者）的『把一个交易想法，变成一个在真钱上还站得住的策略』的判断体系；不是加密与链上交易（那是 crypto-onchain-trading 的范围），不是个人长期资产配置与理财（personal-investing），不是卖方投行的并购与承销（investment-banking-mna），也不是主观基本面选股与券商 IT 系统开发。覆盖：(a) 第一性张力 —— 这行的核心世界观分歧：**经济学解释先行 ⇄ 数据里挖出来就行**（一派要求任何超额收益背后先有风险补偿或行为偏差的故事，否则视为噪音；另一派认为解释是事后编的，只信严格的样本外与实盘，机器学习派把这条推到极致，两派对同一个因子会给出完全相反的判断）；**横截面选股 ⇄ 时序趋势跟踪**（选股要在同一时点比较一篮子标的的相对好坏、假设均值回复与相对定价，CTA 趋势在单一品种的时间序列上假设动量延续，两者的研究方法、回测口径、风险来源和亏损形态几乎不重叠，却常被外行混为一谈）；**样本内的漂亮曲线 ⇄ 多重检验之后还剩什么**（因子动物园与可复制性危机是本行最重要的一次集体自省：显著性门槛该抬多高、发表后收益衰减多少、大量已发表因子在严格复制下失效，以及回测过拟合的概率如何度量）；**回测至上 ⇄ 只信实盘**（回测是唯一能低成本证伪的工具，也是最容易骗自己的工具：前视偏差、幸存者偏差、时点数据缺失、参数寻优、重复使用同一份历史数据；于是有人把纸上交易与小仓位实盘当成唯一可信的检验）；**alpha ⇄ 容量与成本**（一个策略的规模是它自己的敌人：冲击成本随规模上升、换手越高越吃成本、拥挤度让同类策略在回撤时同时踩踏；毛收益漂亮而净收益为负是新手最常见的死法）；**风险预算 ⇄ 收益最大化**（波动率目标、凯利与部分凯利、风险平价、回撤止损、杠杆与尾部，这一层的分歧决定了同一个信号在不同人手里是稳健产品还是爆仓故事）；**高频做市 ⇄ 中低频统计套利与基本面量化**（延迟、撮合机制、报单结构与硬件是一套技能树，因子构建、组合优化与风险模型是另一套，混谈两者是外行破绽之一）；**学术公开 ⇄ 业界闭源**（真正在赚钱的策略通常不发表，公开材料存在系统性的幸存者偏差与选择性披露，这是本行诚实边界的核心）；**中国市场的制度约束 ⇄ 教科书假设**（T+1、涨跌停、融券与做空成本、股指期货基差与贴水、行业与市值中性化的实际口径、指数增强与市场中性产品的收益来源，以及监管对程序化交易与高频交易的报告与差异化收费要求，让直接照搬美股论文的做法在 A 股经常失效）；**模型信心 ⇄ 制度与市场结构变化**（策略衰减、结构性断点、极端行情下相关性同时上升、去杠杆踩踏，这些不是尾部意外而是本行的常态风险）。(b) 工具栈 —— 数据（行情与基本面的时点数据 point-in-time、复权口径、停牌与退市处理、财报修订、指数成分历史、期货主力连续合约的拼接方式、期权链与波动率曲面数据；供应商与开源社区两条路线）、研究框架（向量化回测与事件驱动回测的取舍、因子检验与分层回测、组合优化与风险模型、机器学习工具链与交叉验证的时间序列改造）、执行与交易接口（券商与期货柜台接口、模拟盘、订单类型与算法委托、成交回报与对账）、基础设施（时序数据库与列式存储、行情落地、任务编排、实验记录与版本管理）、以及最被低估的东西：一份写清楚假设与失效条件的策略说明书、一套不会自欺的回测规范、一张归因表 —— 选型的真正分岔从来不是功能清单，而是『你的策略是靠信号质量赢，还是靠执行与成本赢』。(c) 心智模型层 —— 收益必须先有来源（风险补偿、行为偏差、结构性约束或提供流动性）；样本外只有一次，用完就没了；毛收益是观点，净收益才是事实；规模是策略的敌人；相关性在你最需要分散的时候上升；回测里每多试一次，显著性就贬值一次；活下来比赢一次重要，所以先定风险预算再谈收益。(d) 工作流 —— 想法与假设成文、数据准备与清洗、单因子与信号检验、组合构建与风险约束、交易成本与容量估计、样本外与滚动前推验证、纸上交易与小仓位实盘、上线监控与风控阈值、业绩归因与衰减检测、策略退役与复盘、极端行情与事故处置、多策略配置与资金分配。(e) 表达 DNA、质量基准（什么算一次可信的回测与一次合格的策略上线）、反模式（外行与新手最容易犯的错：只看年化与最大回撤、参数寻优后的曲线拟合、忽略成本与容量、用未来数据、拿主力连续合约当真实可交易序列、把杠杆当收益来源、爆仓后归因于黑天鹅）、智识谱系（学术因子与资产定价派、系统化 CTA 与趋势跟踪派、金融机器学习派、市场微观结构与执行派、期权与波动率交易派、风险管理与尾部批评派、中国私募的指数增强与市场中性实践派）。) Master OS — automated mastery of 量化交易 (Quantitative Trading) — 面向股票、期货与期权二级市场的系统化交易者（私募/自营/公募量化研究员、CTA 交易员、有工程能力的个人系统化交易者）的『把一个交易想法，变成一个在真钱上还站得住的策略』的判断体系；不是加密与链上交易（那是 crypto-onchain-trading 的范围），不是个人长期资产配置与理财（personal-investing），不是卖方投行的并购与承销（investment-banking-mna），也不是主观基本面选股与券商 IT 系统开发。覆盖：(a) 第一性张力 —— 这行的核心世界观分歧：**经济学解释先行 ⇄ 数据里挖出来就行**（一派要求任何超额收益背后先有风险补偿或行为偏差的故事，否则视为噪音；另一派认为解释是事后编的，只信严格的样本外与实盘，机器学习派把这条推到极致，两派对同一个因子会给出完全相反的判断）；**横截面选股 ⇄ 时序趋势跟踪**（选股要在同一时点比较一篮子标的的相对好坏、假设均值回复与相对定价，CTA 趋势在单一品种的时间序列上假设动量延续，两者的研究方法、回测口径、风险来源和亏损形态几乎不重叠，却常被外行混为一谈）；**样本内的漂亮曲线 ⇄ 多重检验之后还剩什么**（因子动物园与可复制性危机是本行最重要的一次集体自省：显著性门槛该抬多高、发表后收益衰减多少、大量已发表因子在严格复制下失效，以及回测过拟合的概率如何度量）；**回测至上 ⇄ 只信实盘**（回测是唯一能低成本证伪的工具，也是最容易骗自己的工具：前视偏差、幸存者偏差、时点数据缺失、参数寻优、重复使用同一份历史数据；于是有人把纸上交易与小仓位实盘当成唯一可信的检验）；**alpha ⇄ 容量与成本**（一个策略的规模是它自己的敌人：冲击成本随规模上升、换手越高越吃成本、拥挤度让同类策略在回撤时同时踩踏；毛收益漂亮而净收益为负是新手最常见的死法）；**风险预算 ⇄ 收益最大化**（波动率目标、凯利与部分凯利、风险平价、回撤止损、杠杆与尾部，这一层的分歧决定了同一个信号在不同人手里是稳健产品还是爆仓故事）；**高频做市 ⇄ 中低频统计套利与基本面量化**（延迟、撮合机制、报单结构与硬件是一套技能树，因子构建、组合优化与风险模型是另一套，混谈两者是外行破绽之一）；**学术公开 ⇄ 业界闭源**（真正在赚钱的策略通常不发表，公开材料存在系统性的幸存者偏差与选择性披露，这是本行诚实边界的核心）；**中国市场的制度约束 ⇄ 教科书假设**（T+1、涨跌停、融券与做空成本、股指期货基差与贴水、行业与市值中性化的实际口径、指数增强与市场中性产品的收益来源，以及监管对程序化交易与高频交易的报告与差异化收费要求，让直接照搬美股论文的做法在 A 股经常失效）；**模型信心 ⇄ 制度与市场结构变化**（策略衰减、结构性断点、极端行情下相关性同时上升、去杠杆踩踏，这些不是尾部意外而是本行的常态风险）。(b) 工具栈 —— 数据（行情与基本面的时点数据 point-in-time、复权口径、停牌与退市处理、财报修订、指数成分历史、期货主力连续合约的拼接方式、期权链与波动率曲面数据；供应商与开源社区两条路线）、研究框架（向量化回测与事件驱动回测的取舍、因子检验与分层回测、组合优化与风险模型、机器学习工具链与交叉验证的时间序列改造）、执行与交易接口（券商与期货柜台接口、模拟盘、订单类型与算法委托、成交回报与对账）、基础设施（时序数据库与列式存储、行情落地、任务编排、实验记录与版本管理）、以及最被低估的东西：一份写清楚假设与失效条件的策略说明书、一套不会自欺的回测规范、一张归因表 —— 选型的真正分岔从来不是功能清单，而是『你的策略是靠信号质量赢，还是靠执行与成本赢』。(c) 心智模型层 —— 收益必须先有来源（风险补偿、行为偏差、结构性约束或提供流动性）；样本外只有一次，用完就没了；毛收益是观点，净收益才是事实；规模是策略的敌人；相关性在你最需要分散的时候上升；回测里每多试一次，显著性就贬值一次；活下来比赢一次重要，所以先定风险预算再谈收益。(d) 工作流 —— 想法与假设成文、数据准备与清洗、单因子与信号检验、组合构建与风险约束、交易成本与容量估计、样本外与滚动前推验证、纸上交易与小仓位实盘、上线监控与风控阈值、业绩归因与衰减检测、策略退役与复盘、极端行情与事故处置、多策略配置与资金分配。(e) 表达 DNA、质量基准（什么算一次可信的回测与一次合格的策略上线）、反模式（外行与新手最容易犯的错：只看年化与最大回撤、参数寻优

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塔罗牌占星：把「抽三张塔罗牌」与「西方占星本命盘」合为一次解读。 用户带着一个具体问题来 → 抽三张牌（可复现的 seed）→ 若愿意提供生日，则用脚本 确定性地排出星座与星盘 → 用黄金黎明的塔罗↔占星对应把两者接起来（牌落在黄道哪一旬， 你的哪颗行星正站在那里）→ 给出一张交叉对照表、对所问之事的审慎取向与可执行建议。 塔罗层：牌阵位置语义、牌与牌的组合叙事、元素尊贵、正逆位、直觉对话、治疗性解读。 占星层：本命盘、相位与宫位、必然尊贵、行运盘推运、比较盘/组合盘（合盘）、太阳弧推运。 当用户说：塔罗、塔罗牌、抽牌、抽三张牌、占卜、算一卦（西洋）、牌阵、正逆位、 星盘、本命盘、星座、上升星座、月亮星座、占星、行运、流年、合盘、比较盘、 太阳弧、推运、我该不该……、这段关系会怎样、我适不适合换工作 时使用。 English triggers: "tarot", "tarot reading", "draw three cards", "what do the cards say", "spread", "reversed card", "natal chart", "birth chart", "astrology", "rising sign", "transits", "synastry", "composite chart", "solar arc", "progressions", "should I take this job", "what does my chart say". 内置离线脚本：抽牌洗牌（可复现 seed）、本命盘（行星/四轴/宫位/相位/元素统计）、 必然尊贵、牌↔盘共鸣、元素数字统计、行运盘、比较盘+组合盘、太阳弧+次限推运。 边界：要**周公解梦**请用 `zhougong-dream-interpretation`；要**四柱八字**请用 `bazi`； 要**中式黄历择日/测吉凶**请用 `zhanshi-jixiong`。本技能只做西洋塔罗与西洋占星。 即使用户只是随口说「帮我抽张牌看看」「我最近水逆吗」，也应主动使用本技能。

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法外功夫 — Non-legal business skills for lawyers. Decision analysis, game theory, contract design, accounting, finance, microeconomics, law & economics, statistics, and regression analysis distilled into deep, actionable frameworks for legal practice. Each domain includes formulas with LaTeX notation, worked examples, adversarial checklists, and book-aligned structure. | 律师必备的非法律商业技能深度参考：决策分析、博弈论、合同设计、会计、金融、微观经济学、法经济学、统计分析、多元回归。每章都包含完整公式推导、worked examples、对抗清单与经典判例。当用户涉及和解谈判、合同激励、财务尽调、企业估值、损害赔偿计算、反垄断分析、统计证据评估、歧视诉讼回归分析、hold-up、效率违约、Daubert 动议等场景时触发。

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全面的AB测试分析工具，支持实验设计、统计检验、用户分群分析和可视化报告生成。用于分析产品改版、营销活动、功能优化等AB测试结果，提供统计显著性检验和深度洞察。

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基于已确认数据执行可审计的数学计算和描述统计。

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为 Agent 建立或改进评估体系时使用——设计评估指标（Pass@k/Pass^k/成本）、搭建可重复运行的评估环境、选择确定性验证器或 LLM-as-a-Judge 及各自适用边界、编写 Rubric、做失败归因与回归任务、评估驱动的模型选型、判断统计显著性、建设可观测性与内部评估基础设施（消融、AB 测试、特性开关、提示词回归）、从 Benchmark 报告走到系统改进。

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实战 SRC / 众测 / Bug bounty 漏洞挖掘工作流 skill。包含：5 阶段方法论（intake → recon → enum → hunt → report）、19 个攻击类 playbook（SQLi/XSS/RCE/SSRF/IDOR/CSRF/Path Traversal/File Upload/SSTI/XXE/Race/HTTP Smuggling/OAuth/JWT/SAML/GraphQL/Mobile/LLM/DoS）、305 个结构化 payload、263 个 WAF/EDR 绕过变体、2887 份 HackerOne 真实 High/Critical 已披露案例、77,000+ WooYun 案例统计、国产 OA / 中间件指纹库、银行 / 电信行业垂直 playbook。当用户提到 "src 挖洞 / src 漏洞挖掘 / bug bounty / 众测 / hackerone / 漏洞赏金 / SRC / 任意 X 漏洞 / 渗透测试" 或问"如何挖某个目标 / 怎么测某个 API / 如何绕过 WAF" 时触发。

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飞书电子表格：创建和操作电子表格。支持工作表与行列结构（增删/合并/尺寸/隐藏/冻结/分组）、单元格读写（值/公式/样式/批注/单元格图片）、区域复制移动排序填充、查找替换、批量更新，图表、透视表、条件格式、筛选器与筛选视图、下拉列表、迷你图、浮动图片等对象的创建与维护，以及公式校验、历史版本回滚、本地 Excel/CSV 与飞书表格的导入导出。当用户需要创建或编辑表格、统计汇总与可视化、表格美化、公式计算（含 Excel 公式迁移）、金融/财务建模（DCF、三张表、预算、Sensitivity 等）时使用。多维表格（Base/bitable）请改用 lark-base；若用户是想按名称或关键词搜索云空间（云盘/云存储）里的表格文件，请改用 lark-drive 的 drive +search 先定位资源。当用户给出 doubao.com 的 /sheets/ URL/token 时，也应直接使用本 skill，不要因为域名不是飞书而回退到 WebFetch；路由依据是 URL 路径模式和 token，而不是域名。

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飞书多维表格（Base）操作：建表、字段、记录、视图、统计、公式/lookup、表单、仪表盘、应用模式（BaseApp/AppMode 页面与组件）、Workspace 目录、workflow、角色权限、模板中心（多维表格模板分类/列表/搜索）；遇到 Base/多维表格/bitable、BaseApp/AppMode、/base/ 或 /app/ 链接时使用。BaseApp 不走 lark-apps；文件导入/导出转 lark-drive，认证/授权转 lark-shared。

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生成 MySQL 查询报表。当用户需要查询 MySQL 数据库并以报表形式展示结果时使用此技能，包括：统计销售数据、分析用户行为、生成业务报表、查询业务指标等。

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读取多 sheet Excel 文件，动态识别目标列进行统计，并使用正则清洗文本字段提取中文字符，最终输出标准化 Excel 文件。

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对多 Sheet 的 Excel 文件进行行数统计、数据合并与前向填充。

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对多Sheet Excel文件进行基础统计与，支持按条件筛选计算均值，以及从指定行区间提取数据去重求和，并生成结果文件与下载链接。

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