「数据」の検索結果

运用《用数据讲故事》(科尔·努斯鲍默·纳福利克) 的上下文分析、图表选型、去杂乱、前注意属性与叙事结构框架，指导数据可视化与商业叙事。适用于用户要用图表呈现数据分析结论、准备含数据的汇报 PPT、诊断"图表做了但老板看不懂"的问题、选择合适的图表类型、以及设计数据驱动的商业叙事时使用。

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依据用户提供的特定规则执行MySQL数据库开发任务，涵盖命名约束、索引设计策略及海量数据归档方案。

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使用 akshare-cli 获取中国及全球金融市场数据（1090+ 个函数）。覆盖股票、基金、期货、债券、外汇、宏观经济、指数、期权、新闻等全领域。当用户需要以下任何一种数据时触发此 skill：股票行情、历史K线、实时报价、涨停跌停池、龙虎榜、板块资金流向、基金/ETF净值、期货行情、债券/可转债、外汇汇率、宏观经济指标（GDP/CPI/PMI）、指数数据、期权数据、财经新闻。关键词触发：akshare、股票、行情、K线、基金、期货、外汇、宏观、国债、可转债、涨停、龙虎榜、板块、资金流向、stock data、market data、financial data、A股、港股、美股。即使用户只是随口提到"看看某个股票"或"最近市场怎么样"，也应触发。

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飞书多维表格（Bitable）的创建、查询、编辑和管理工具。包含 27 种字段类型支持、高级筛选、批量操作和视图管理。 **当以下情况时使用此 Skill**： (1) 需要创建或管理飞书多维表格 App (2) 需要在多维表格中新增、查询、修改、删除记录（行数据） (3) 需要管理字段（列）、视图、数据表 (4) 用户提到"多维表格"、"bitable"、"数据表"、"记录"、"字段" (5) 需要批量导入数据或批量更新多维表格

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万行以上 Excel 数据集的高性能分析引擎。提供 openpyxl read_only 流式读取（iter_rows 支持 10 万行以上）、Parquet 转换加速、内存优化、分块处理和大文件写入模式。**遇到以下任一情况就主动使用本 skill**：①数据行数 ≥ 10k（由 sn-da-excel-workflow 的行数评估步骤触发）；②用户出现触发词：大文件 / 大数据量 / 性能优化 / 内存不足 / OOM / 百万行 / 十万行 / 流式读取 / Parquet / 分块处理 / large file / big data / streaming read / chunked processing；③直接使用 pd.read_excel() 导致超时或内存溢出；④用户明确要求对大规模数据集进行高性能处理。仅不用于：小于 10k 行的常规 Excel 分析（使用 sn-da-excel-workflow 即可）。

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面向中文自然语言的 Tushare 数据研究技能。用于把“看看这只股票最近怎么样”“帮我查财报趋势”“最近哪个板块最强”“北向资金在买什么”“给我导出一份行情数据”这类请求，转成可执行的数据获取、清洗、对比、筛选、导出与简要分析流程。适用于 A 股、指数、ETF/基金、财务、估值、资金流、公告新闻、板块概念与宏观数据等研究场景。

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飞书多维表格（Bitable）的创建、查询、编辑和管理工具。包含 27 种字段类型支持、高级筛选、批量操作和视图管理。 **当以下情况时使用此 Skill**： (1) 需要创建或管理飞书多维表格 App (2) 需要在多维表格中新增、查询、修改、删除记录（行数据） (3) 需要管理字段（列）、视图、数据表 (4) 用户提到"多维表格"、"bitable"、"数据表"、"记录"、"字段" (5) 需要批量导入数据或批量更新多维表格

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飞书多维表格（Bitable）的创建、查询、编辑和管理工具。包含 27 种字段类型支持、高级筛选、批量操作和视图管理。 **当以下情况时使用此 Skill**： (1) 需要创建或管理飞书多维表格 App (2) 需要在多维表格中新增、查询、修改、删除记录（行数据） (3) 需要管理字段（列）、视图、数据表 (4) 用户提到"多维表格"、"bitable"、"数据表"、"记录"、"字段" (5) 需要批量导入数据或批量更新多维表格

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把一条视频重建成「只有画面和声音」的干净文件——**源片的元数据一概不搬**： GPS、设备型号、账号 ID、创建时间、章节、GoPro 的遥测轨，全部留在原地。 走的是白名单而不是黑名单：不列要删什么，只说带什么过去（画面一条流、声音一条流）， 隐私保证来自结构，不来自枚举。 难点不在容器 tag，在**看不见的那几层**：x264 把完整编码参数写成 SEI 塞在码流里、 AAC 把版本号写进 DSE、avc1 的 compressorname 里还有一份——`ffprobe` 一个都看不见。 五个藏身处逐一堵死，每一处都有实测。 默认 `--mode copy`：**画面逐字节照搬**（cmp 验证过），只重编音频，53 秒的片子 1.3 秒跑完； `--mode encode` 完整重编码，多杀掉码流域的东西。 验收不靠声称：把源片所有元数据字符串当「针」，在输出文件里做**字节级扫描**， 扎到一根就红。12 道门全部由脚本确定性检查。 零依赖、零 API key，只要 node 和 ffmpeg。 Use when asked to 清元数据、去元数据、抹掉视频信息、视频隐私、去水印信息、 strip video metadata、remove exif from video、scrub video。

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根据用户提供的优惠活动详细介绍文本，按照预定义的JSON Schema提取活动基本信息（如时间、银行、卡类型、支付方式、优惠力度、次数限制等），并应用特定的格式化规则和逻辑计算（如状态判断、次数统计）。

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创建一个Tkinter GUI程序，读取Excel文件中特定单元格的数据。若数据不满足条件（如等于0），弹出警告窗口，允许用户修改文件后重新读取并再次判断，直到条件满足才继续执行后续代码。

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编写Python脚本，实现每天定时从MongoDB获取数据，进行Gzip压缩，并通过HTTP POST请求同步到指定URL，同时处理BytesIO二进制传输错误。

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用于读取CSV文件数据，将大量数据点的横坐标映射到指定线性范围（如0-60）进行绘图，并自动标记波峰位置。

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针对金融K线OHLC数据进行降维分析，包括数据预处理（变化率计算、标准化）、标准PCA降维以及基于随机化SVD的伪PCA降维的Python实现步骤。

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格式一致性校验工具。读取被检验表和标准化数据模式表，比对两者的表头结构（字段名、字段数量）是否一致， 校验通过后输出数据文件。当用户提到格式一致性校验、表头校验、数据结构比对、字段一致性检查等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"格式一致性"，只要任务涉及比对数据表结构与标准模式结构，就应该使用此skill。

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显式 schema 校验工具。读取结构化数据与用户提供的 schema，检查字段存在性、字段类型、枚举、范围、长度、正则格式、日期格式、表级行数与缺失率约束，并输出校验报告。 当用户提到 schema 校验、结构校验、模式校验、字段存在性检查、字段类型检查、枚举校验、范围校验、格式校验、表头结构校验等需求时使用此 skill。 即使用户没有明确说出"schema_validator"，只要任务是在检查结构化数据是否符合明确 schema 规则，就应该使用此 skill。 不负责数据清洗、去重、业务合理性判断、跨字段一致性、参照完整性、分布异常分析或数据转换。

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格式一致性校验工具。读取被检验表和标准化数据模式表，比对两者的表头结构（字段名、字段数量）是否一致， 校验通过后输出数据文件。当用户提到格式一致性校验、表头校验、数据结构比对、字段一致性检查等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"格式一致性"，只要任务涉及比对数据表结构与标准模式结构，就应该使用此skill。

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数据排序工具。读取结构化数据文件，根据指定字段进行升序或降序排序，最后输出为相同格式的文件。 当用户提到数据排序、升序排列、降序排列、按某字段排序等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"排序"，只要任务涉及对数据进行排序，就应该使用此skill。

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最大变化范围检验工具。读取时间序列数据，检查在特定时间窗口内，数据是否出现了异常剧烈波动， 即在任意两个读数之间，其差值（变化量）的绝对值超出了预设的容忍阈值，识别并标记异常数据，最后输出为相同格式的文件。 当用户提到最大变化范围检验、变化范围检验、时间序列波动检验、窗口变化检测等需求时使用此skill。 即使用户没有说出"最大变化范围"，只要任务涉及检查时间序列数据在时间窗口内的变化幅度是否异常，就应该使用此skill。

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数值数据阈值检验工具。读取结构化数据文件（CSV、TSV、Excel等），检查数值字段是否在指定的门限范围内，不允许超出门限值之外，最后输出为同格式的文件。当用户需要对数据进行阈值检验、数值范围检查、数据质量控制等操作时使用此skill。

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本地格式化器。类用于从本地文件或本地目录加载数据集。 本SKILL使用依赖data_juicer，请在调用前安装好python环境并安装data_juicer，你可用以下指令进行安装： pip install py-data-juicer 当用户提到加载本地数据集、读取本地文件、格式化本地数据、数据集加载等需求时使用此skill。

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数据脱敏工具。对结构化数据中的敏感字段进行字符遮蔽脱敏，保留字段位置并用遮蔽字符替换手机号、身份证、姓名、邮箱、银行卡等内容。 当用户提到数据脱敏、隐私保护、敏感字段遮蔽、PII 处理等需求时使用此 skill。 与 privacy_token_remover 区分开：本 skill 负责字段级遮蔽，不负责删除文本中的隐私标识，也不负责生成假数据。

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四舍五入数据处理工具。读取结构化数据文件和标准配置文件，根据配置对数字型字段进行四舍五入处理， 然后输出为相同格式的文件。当用户提到四舍五入、数字取整、保留小数位、数据舍入等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"四舍五入"，只要任务涉及根据配置文件对数据进行舍入处理，就应该使用此skill。

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数据类型转换工具。转换数据字段的类型，支持数值、字符串、日期等类型互转。 当用户提到类型转换、数据格式转换、字段类型修改等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"类型转换"，只要任务涉及改变字段的数据类型，就应该使用此skill。

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