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插件版本 1.0.1

data

数据分析插件，支持 SQL 查询、数据探索、可视化、仪表板构建和洞察生成。包含完整的数据分析工作流程和最佳实践。

商品介绍

# Data 数据分析插件 数据分析插件，支持 SQL 查询、数据探索、可视化、仪表板构建和洞察生成。包含完整的数据分析工作流程和最佳实践。 ## 安装 ```bash # 通过 CodeBuddy 插件市场安装 /plugin install data@cb-teams ``` ## 功能说明 这个插件将 CodeBuddy 转变为数据分析专家，提供系统化的数据分析工作流程和最佳实践指导。 ### 核心能力 #### 1. 数据分析工作流程（6种完整流程） - ✅ 回答数据问题（快速查询到完整报告） - ✅ 探索和分析数据集 - ✅ 编写优化的 SQL 查询 - ✅ 创建专业可视化 - ✅ 构建交互式仪表板 - ✅ 分享前的分析验证 #### 2. SQL 查询专家 跨多种数据库方言编写优化查询： - PostgreSQL / Aurora / Supabase - Snowflake / BigQuery - Databricks / Spark SQL - Redshift / MySQL / MariaDB #### 3. 数据探索与分析 - 数据分析和质量评估 - 模式发现和异常检测 - 统计分析和假设检验 - 结果验证和QA检查 #### 4. 可视化与仪表板 - Python 可视化（matplotlib、seaborn、plotly） - HTML/JS 交互式仪表板（Chart.js） - 设计最佳实践和可访问性 ## Skills | Skill | 描述 | |-------|------| | **data-analysis-workflows** | 完整的数据分析工作流程（6种场景） | | **sql-queries** | SQL 最佳实践、方言支持、性能优化 | | **data-exploration** | 数据分析、质量评估、模式发现 | | **data-visualization** | 图表选择、Python 可视化、设计原则 | | **statistical-analysis** | 统计分析、趋势分析、假设检验 | | **data-validation** | QA 检查、合理性验证、文档标准 | | **interactive-dashboard-builder** | HTML/JS 仪表板、Chart.js、过滤器 | | **data-context-extractor** | 提取公司特定数据知识的元技能 | ## 使用示例 ### 场景1：回答数据问题 ``` User: 分析过去 12 个月的月度收入趋势，按产品线细分 CodeBuddy使用data插件: 1. 理解问题（时间序列、产品维度、收入指标） 2. 生成SQL查询或要求提供数据 3. 计算月度趋势和同比增长 4. 创建趋势图表 5. 识别关键模式并验证结果 ``` ### 场景2：探索新数据集 ``` User: 我有一份用户数据CSV，帮我分析 CodeBuddy: 1. 读取并分析数据集结构 2. 生成数据质量报告（空值、异常值） 3. 推荐高价值分析维度 4. 建议下一步分析方向 ``` ### 场景3：编写SQL查询 ``` User: 我需要一个队列留存分析查询，Snowflake数据库 CodeBuddy: 1. 理解需求（按注册月分组、计算留存率） 2. 使用Snowflake语法 3. 构建清晰的CTE查询 4. 添加注释和性能说明 ``` ### 场景4：创建可视化 ``` User: 用这份销售数据创建趋势图 CodeBuddy: 1. 分析数据选择图表类型 2. 生成Python代码（matplotlib/seaborn） 3. 应用设计最佳实践 4. 输出高质量图表 ``` ### 场景5：构建仪表板 ``` User: 创建销售仪表板，包含月度收入和区域细分 CodeBuddy: 1. 设计仪表板布局（KPI卡片、图表、过滤器） 2. 生成独立HTML文件（无需服务器） 3. 集成Chart.js可视化 4. 添加交互过滤器 ``` ### 场景6：验证分析 ``` User: 检查这份分析报告 CodeBuddy: 1. 审查方法论和假设 2. 检查常见陷阱（偏差、逻辑错误） 3. 验证结果合理性 4. 评估置信度并标注局限性 ``` ## 数据输入方式 此插件支持多种数据输入方式： ✅ **手动粘贴数据** - 直接粘贴查询结果或数据表 ✅ **上传文件** - 支持 CSV、Excel、JSON、Parquet ✅ **生成SQL** - 编写查询供您在数据库中执行 ✅ **描述结构** - 告诉结构，获得查询建议 ## 最佳实践 ### SQL查询 - 使用CTE提高可读性 - 明确指定JOIN类型 - 添加注释解释复杂逻辑 - 考虑性能优化 ### 数据探索 - 先了解数据结构再分析 - 检查空值和异常值 - 关注数据质量问题 ### 可视化 - 选择合适的图表类型 - 保持简洁清晰 - 使用无障碍配色 - 添加清晰标签 ### 分析验证 - 进行合理性检查 - 警惕统计陷阱 - 记录假设和局限性 - 分享前验证结果 ## 技术栈 - **SQL**: 多方言支持（PostgreSQL、Snowflake、BigQuery等） - **Python**: pandas、matplotlib、seaborn、plotly - **JavaScript**: Chart.js（仪表板） - **HTML/CSS**: 独立仪表板生成 ## 适用场景 - ✅ 数据分析师：日常分析、报告生成 - ✅ 业务分析师：业务指标、趋势监控 - ✅ 产品经理：用户行为、功能评估 - ✅ 数据工程师：数据质量、ETL验证 - ✅ 管理层：业务洞察、决策支持 --- *让数据分析更系统、更高效 📊*

价格

免费

  • 安装：免费

在组织开通时一次性收取；再次读取清单或下载不重复收费。

以上为公开标价。你的组织可能有协议价，以控制台显示的价格为准。

如何使用

  1. 为组织安装

    开通即安装：组织固定使用开通时的版本（当前为 1.0.1），它包含的商品会一并开通。

  2. 创建凭证

    客户端使用组织凭证读取；绑定到数字人后，数字人使用绑定凭证按需加载。请求中携带：

    Authorization: Bearer $ZGI_MARKET_KEY

  3. 读取清单与安装包

    清单列出版本、文件和校验值；安装包是一个 zip 文件。

    读取清单
    curl "https://market-api.zgi.im/v1/market/plugins/data/manifest" \
  -H "Authorization: Bearer $ZGI_MARKET_KEY"
    下载安装包
    curl "https://market-api.zgi.im/v1/market/plugins/data/package" \
  -H "Authorization: Bearer $ZGI_MARKET_KEY" \
  -o data.zip

    读取清单和下载安装包不计入用量。下载后请用响应头中的 SHA-256 校验文件。

插件清单

名称
data
版本
1.0.0
说明
数据分析插件，支持 SQL 查询、数据探索、可视化、仪表板构建和洞察生成。包含完整的数据分析工作流程和最佳实践。
格式
Claude CodeAgent Plugins（Codex 等）
安装包
附带可安装的插件包

插件包内容

技能
8
命令
0
智能体
0
MCP 服务
0
钩子
0

包含的商品

安装插件时会同时为你的组织开通它包含的商品，每个商品按各自的价格和用量计费。

来源与审核

审核状态
尚未审核，内容来自上游来源
许可证
未说明

审核状态是平台对上架信息的记录，不构成对上游服务质量或可用性的担保。

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