Skill: earthwalking/data-analysis-workflow (version 1.0.0)

--- name: data-analysis-workflow description: Standardized data analysis workflow integrating data-analysis, statistical-analysis, scientific-visualization and other skills. Provides complete data analysis process from data import to result reporting with 6 stages. license: MIT License metadata: skill-author: academic-assistant version: 1.0.0 created: 2026-03-14 --- # Data Analysis Workflow ## Overview 标准化数据分析工作流，整合多个数据分析技能，提供从数据导入到结果报告的完整流程。 ## 6 Workflow Stages ### 1. 数据导入与检查 (5-10 分钟) - 数据维度检查 - 变量类型检查 - 缺失值检测 - 异常值检测 **使用技能**: data-analysis, pandas --- ### 2. 数据清洗与预处理 (15-30 分钟) - 缺失值处理 - 异常值处理 - 变量转换 - 数据标准化 **使用技能**: data-analysis, pandas --- ### 3. 描述统计与探索 (20-40 分钟) - 集中趋势（均值、中位数） - 离散程度（标准差、范围） - 分布形态（偏度、峰度） - 相关分析 **使用技能**: data-analysis, seaborn, exploratory-data-analysis --- ### 4. 推断统计分析 (30-60 分钟) - 统计检验选择 - 假设条件检查 - 执行统计检验 - 效应量计算 **使用技能**: statistical-analysis, scipy --- ### 5. 可视化呈现 (20-40 分钟) - 统计图表（seaborn） - 定制图表（matplotlib） - 出版级图表（scientific-visualization） **使用技能**: seaborn, matplotlib, scientific-visualization --- ### 6. 结果报告 (15-30 分钟) - APA 格式报告 - 结果解释 - 图表整合 **使用技能**: statistical-analysis, scientific-visualization --- ## Analysis Types ### 实验数据分析 (experimental) **适用场景**: - 随机对照试验 - 组间比较 - 前后测设计 **统计检验**: - t 检验（独立/配对） - ANOVA（单因素/多因素） - 卡方检验 **可视化**: - 箱线图 - 小提琴图 - 条形图（带误差线） --- ### 调查数据分析 (survey) **适用场景**: - 问卷调查 - 相关研究 - 预测模型 **统计检验**: - 相关分析（Pearson/Spearman） - 回归分析（线性/逻辑） - 因子分析 **可视化**: - 热力图 - 散点图 - 直方图 --- ### 探索性数据分析 (exploratory) **适用场景**: - 初步数据探索 - 特征工程 - 假设生成 **统计检验**: - 描述统计 - 相关分析 **可视化**: - 配对图（pairplot） - 分布图 - 相关矩阵 --- ## Usage ### 基本使用 ```bash # 完整分析流程 python data_analysis_workflow.py --file data.csv --type experimental # 仅描述统计 python data_analysis_workflow.py --file data.csv --stage 3 # 仅统计检验 python data_analysis_workflow.py --file data.csv --stage 4 --test anova # 生成可视化 python data_analysis_workflow.py --file data.csv --stage 5 --plot boxplot ``` --- ### 高级使用 ```bash # 指定输出格式 python data_analysis_workflow.py --file data.csv --output report.md --format APA # 批量分析 python data_analysis_workflow.py --input-dir data/ --output-dir results/ # 出版级图表 python data_analysis_workflow.py --file data.csv --publication-quality --journal nature ``` --- ## Statistical Tests ### t 检验 **适用场景**: 比较两组均值 **假设条件**: - 正态性 - 方差齐性 - 独立性 **APA 报告**: ``` 进行独立样本 t 检验，结果显示两组之间存在显著差异， t(58) = 2.45, p = .017, d = 0.63, 95% CI [0.12, 1.14]。 ``` --- ### ANOVA **适用场景**: 比较三组及以上均值 **假设条件**: - 正态性 - 方差齐性 - 独立性 **APA 报告**: ``` 进行单因素方差分析，结果显示三组之间存在显著差异， F(2, 87) = 5.67, p = .005, η² = 0.12。 ``` --- ### 相关分析 **适用场景**: 评估变量间关系 **类型**: - Pearson 相关（连续变量，正态分布） - Spearman 相关（等级变量，非正态） **APA 报告**: ``` Pearson 相关分析显示，变量 X 与变量 Y 呈显著正相关， r(98) = .45, p < .001, 95% CI [.28, .59]。 ``` --- ## Quality Checks ### 数据质量 | 指标 | 优秀 | 良好 | 需改进 | |------|------|------|--------| | **缺失值** | <5% | 5-10% | >10% | | **异常值** | <1% | 1-5% | >5% | | **正态性** | 符合 | 近似 | 不符合 | | **方差齐性** | 符合 | 近似 | 不符合 | --- ### 分析质量 | 指标 | 优秀 | 良好 | 需改进 | |------|------|------|--------| | **检验选择** | 完全适当 | 基本适当 | 不适当 | | **假设检查** | 完整 | 部分 | 缺失 | | **效应量** | 包含 | 部分 | 缺失 | | **可视化** | 出版级 | 清晰 | 需改进 | | **报告格式** | APA 规范 | 基本规范 | 不规范 | --- ## Best Practices ### 最佳实践 1. **先探索后检验** - 先做 EDA - 了解数据特征 - 再选择统计方法 2. **检查假设条件** - 正态性 - 方差齐性 - 独立性 3. **报告效应量** - 不仅报告 p 值 - 还要报告效应量 - 提供置信区间 4. **可视化呈现** - 图表清晰 - 标注完整 - 符合出版标准 --- ### 避免错误 1. **检验误用** - ❌ 非参数数据用参数检验 - ✅ 先检查假设条件 2. **忽略效应量** - ❌ 只报告 p 值 - ✅ 报告效应量和 CI 3. **可视化不当** - ❌ 3D 饼图 - ✅ 简洁清晰的图表 4. **过度解读** - ❌ 相关=因果 - ✅ 谨慎解释结果 --- ## Integration ### 与文献搜索配合 ``` literature-search-workflow: 负责文献搜索 data-analysis-workflow: 负责数据分析 paper-writing-workflow: 负责论文写作 ``` --- ### 与论文写作配合 ``` data-analysis-workflow: 负责数据分析 statistical-analysis: 负责统计检验 scientific-visualization: 负责图表生成 paper-writing-workflow: 负责整合到论文 ``` --- ## Examples ### 示例 1: 实验数据分析 ```bash python data_analysis_workflow.py \ --file experiment_data.csv \ --type experimental \ --output experiment_report.md ``` **输出**: - 数据概览 - 描述统计表 - t 检验/ANOVA 结果 - 箱线图/小提琴图 - APA 格式报告 --- ### 示例 2: 调查数据分析 ```bash python data_analysis_workflow.py \ --file survey_data.csv \ --type survey \ --output survey_report.md ``` **输出**: - 样本特征 - 相关矩阵 - 回归分析结果 - 热力图/散点图 - APA 格式报告 --- ### 示例 3: 探索性数据分析 ```bash python data_analysis_workflow.py \ --file data.csv \ --type exploratory \ --output eda_report.md ``` **输出**: - 数据概览 - 缺失值分析 - 分布可视化 - 相关分析 - EDA 报告 --- ## References - APA Style: https://apastyle.apa.org/ - Effect Size: https://www.cohen.com/ - Statistical Power: https://www.gpower.com/ - Scientific Visualization: https://matplotlib.org/ --- **技能版本**: v1.0.0 **创建时间**: 2026-03-14 **维护者**: academic-assistant **下次更新**: 功能改进时 --- *高效数据分析，从标准化工作流开始！*📊🔬


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