「data」の検索結果

データセットの出典、変数の定義、加工手順、結合に使う項目を文書化します。除外した件数や結合率も整理し、分析の再現や共同研究者への引き継ぎに使える資料を作ります。

• 分析の再現用資料を整えたいとき
• 共同研究者に変数と作成手順を伝えたいとき
• 結合項目と結合率を記録したいとき

社会調査のデータを変数定義書と照合し、欠損値や異常値の処理、年次間のコード統一から結合までを進め、処理履歴と清掃報告を残すスキル。

• 入手した調査データを確認したいとき
• 複数年の変数・回答コードの統一
• 研究用のパネルデータ作成

JSONの数値や工程データから、指標カード、比較グラフ、フロー図をまとめたHTMLを生成します。配色やアイコンを選べ、外部通信なしでブラウザ表示できます。

• チームのKPIをカードで表示したいとき
• 月次・四半期の数値を比較したいとき
• 業務工程をフロー図にしたいとき

Next.js 14+のApp Routerで、画面とサーバー処理を実装します。データ取得やキャッシュ、表示速度の改善、SEO設定から本番公開まで支援します。

• App Routerで画面を作りたいとき
• Server Actionsでフォーム更新
• データ取得とキャッシュ更新の設定

SNSの公開プロフィール、投稿、コメント、動画の文字起こし、広告などをAPIで検索・取得。目的に合う取得先を選び、分析や調査に使うJSONデータを集めるスキル。

• 複数SNSの公開プロフィールや投稿の収集
• 動画のコメントや文字起こしの取得
• 企業の広告をライブラリで探したいとき

既存アプリの調査結果を基に、採用技術・データベース・API・実装順序を設計し、アクセス制御を含むSQLと開発計画を具体的なファイルにまとめるスキル。

• 代替アプリの採用技術を選びたいとき
• テーブル・索引・アクセス権の設計
• APIと定期処理を整理したいとき

既存アプリを参考に作るアプリへ、認証・データベース・Stripe決済・メール・外部連携を実装し、アクセス制御や秘密情報の扱いも点検するスキル。

• ログインとアカウント管理の追加
• 画面をデータベースにつなぎたいとき
• Stripe決済をテスト実装したいとき

タンパク質の名前や遺伝子名からUniProtを検索し、配列や機能の注釈を取得します。FASTA形式での取得、他データベースとのID変換、大量データの一括取得にも対応します。

• 遺伝子名と生物種でタンパク質を探したいとき
• タンパク質配列をFASTAで取得したいとき
• データベース間でIDを変換したいとき

PyTorchの学習コードをモデル・データ処理・実行設定に整理し、保存や実験ログ、複数GPU・TPUでの学習を組み立てます。設定例とテンプレートも参照できます。

• PyTorchコードの構造を整理したいとき
• 再利用できるデータ処理の構築
• 複数GPU・TPUでの学習設定

OMEROに保存した顕微鏡画像をPythonから取得し、画素や指定領域を解析するスキル。タグ・測定結果の保存、メタデータ管理、複数画像の一括処理も支援します。

• OMEROから顕微鏡画像を取得したいとき
• 指定領域の画素の輝度測定
• 画像のタグや解析結果の保存

公開データベースENAからDNA・RNA配列や解析前の読み取りデータ、ゲノム構造を検索・取得し、研究条件での絞り込みや解析用の一括ダウンロードを支援するスキル。

• 登録番号から配列を取得したいとき
• 研究に属する試料の一覧作成
• 生物種ごとのゲノム検索

メモリに収まらない表や数値配列を分割して処理し、複数ファイルの集計や独自の計算を、複数コア・複数マシンで並列実行するPythonの作業を支援するスキル。

• 複数CSVやParquetの一括集計
• メモリを超える数値配列の処理
• JSONやログの整形と分析準備

遺伝子や変異、疾患、タンパク質に関する生物学データベースを調べ、識別子の対応付けや情報源の記録を行い、複数の根拠を比較できる表に整理するスキル。

• 遺伝子IDをデータベース間で対応付け
• 変異の臨床的意義の根拠を調べたいとき
• 創薬標的と疾患の関連根拠を比較

データの傾向や意味を伝える図表を、軸の尺度、配色、説明の流れから設計し、見る人の知覚や操作性にも配慮した可視化として実装するスキルです。

• 数値から伝わる流れのある図表を作りたいとき
• グラフの尺度や配色を見直したいとき
• 操作して詳細を探れる図表を作りたいとき

Use when running video data augmentation and auto-labeling workflows on OSMO: flow selection, preflight, submit-time interpolation, monitoring, and output retrieval. Trigger keywords: video data augmentation, data enrichment, auto labeling, VDA demo, OSMO workflow, pseudo labeling.

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Fetch weather/climate data via Earth2Studio data sources for specific variables and times. Do NOT use for inference pipelines, model discovery, or installation.

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Look up official macroeconomic releases, central-bank policy rates, release calendars and FX rates for 22 currencies through the FXMacroData MCP server. Use for questions about CPI, GDP, jobs data, rate decisions, bond yields or what data is due next, when the answer should come from the published number rather than news coverage. Remote server at https://mcp.fxmacrodata.com/mcp; USD works without a key.

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Comprehensive guide for Go database access — parameterized queries, struct scanning, NULLable columns, transactions, isolation levels, SELECT FOR UPDATE, connection pool, batch processing, context propagation, and migration tooling. Use when writing, reviewing, or debugging Golang code that interacts with PostgreSQL, MariaDB, MySQL, or SQLite; for database testing; or for questions about database/sql, sqlx, or pgx. Does NOT generate database schemas or migration SQL.

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Queries the UniBind database for experimentally validated transcription factor (TF) binding sites. Use when retrieving direct TF-DNA interaction datasets, downloading binding site coordinates (BED/FASTA) for local analysis, or listing available datasets by species, cell line, or TF name. Don't use to query specific intervals, locations, genes, motif models or expression data.

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Query and analyze data in Azure Data Explorer (Kusto/ADX) using KQL for log analytics, telemetry, and time series analysis. WHEN: KQL queries, Kusto database queries, Azure Data Explorer, ADX clusters, log analytics, time series data, IoT telemetry, anomaly detection.

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Azure Data Lake Storage Gen2 SDK for Python. Use for hierarchical file systems, big data analytics, and file/directory operations. Triggers: "data lake", "DataLakeServiceClient", "FileSystemClient", "ADLS Gen2", "hierarchical namespace".

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Runs SQL analytics on SageMaker Catalog asset metadata tables exported as Apache Iceberg in S3 Tables. Covers governance queries, asset growth tracking, ownership audits, time-travel over catalog state, and metadata quality analysis. Applies when querying catalog inventory, finding assets without descriptions, comparing catalog snapshots, or auditing data ownership. Trigger phrases: catalog inventory SQL, how many assets, assets without descriptions, asset growth over time, who owns this data, catalog governance, data quality audit, catalog analytics.

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Handles the full DMS Schema Conversion lifecycle including creating migration projects, converting database schemas to a target engine, running compatibility assessments, navigating metadata trees, exporting converted DDL to S3, applying schema changes to a target database, and converting SQL statements between database engines. Applies when migrating database schemas between heterogeneous engines using AWS DMS Schema Conversion.

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Manage Apify datasets, key-value stores, and request queues programmatically, and orchestrate multi-Actor pipelines. Use when you need to read or write Apify datasets, export scraped data to CSV/JSON/XLSX, store config or binary artifacts in a key-value store, manage a resumable request queue, chain Actors into a scrape → transform → export pipeline, or monitor Actor run status and cost. Trigger with "apify dataset", "apify key-value store", "apify storage", "export apify data", "apify pipeline", "apify request queue".

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