데이터 분석 & 레퍼런스 보강

무엇을 해주나

두 가지 모드를 요청 내용에 따라 자동 선택합니다.

A. 데이터 분석 — "분석 없이도 내릴 기본 결정은 무엇인가"부터 시작해 5단계로 진행합니다.

1. FRAME: 이 분석이 지원하는 의사결정·선택지·증거 기준을 analysis-frame.md로 고정
2. DEFINE: 데이터를 보기 전에 지표 공식·모집단·기간·세그먼트를 확정 (사후 체리피킹 방지)
3. EXTRACT: pandas 우선, 없으면 csv.DictReader+statistics로 폴백. 표본 비율·기간 공백·세그먼트 30건·결측 20% 기준으로 품질 점검
4. ANALYZE: 점추정이 아니라 신뢰구간(비율은 Wilson CI), 6개 이상 비교 시 Bonferroni 보정, 효과 크기와 기저율 문맥 함께 보고
5. CONCLUDE: 한 문장 헤드라인 + 한계 + 의사결정 매핑으로 analysis-report.md 작성

B. 레퍼런스 보강 — 에이전트/스킬의 참조 문서를 Level 0~2에서 Level 3 이상으로 끌어올리거나, 비대해진 SKILL.md 본문을 레퍼런스 파일로 분해(--decompose)합니다. 갭 분석 → 병렬 리서치 → 컴파일 → 2단 검증 → 통합 순서로 진행하며 각 단계에 검증 스크립트 게이트가 있습니다.

이런 분께 추천

• A/B 테스트, 코호트, 퍼널, KPI 리포트를 자주 쓰는 데이터 분석가·PM·그로스 담당자
• "통계적으로 유의하다"는 문장이 남용되는 것을 막고 싶은 팀
• 직접 Claude 스킬·에이전트를 만들며 레퍼런스 문서 품질을 체계적으로 관리하려는 개발자

활용 예시

• "이 CSV로 신규 온보딩 A/B 테스트 결과 분석해줘" → 결정 프레이밍 후 Wilson CI와 다중비교 보정을 적용한 리포트 생성
• "지난 6개월 이탈률 추세 뽑아줘" → 기간 공백·세그먼트 최소 표본 점검 후 한계까지 명시한 추세 보고서
• "내 스킬 SKILL.md가 너무 길어, 레퍼런스로 분해해줘" → 스냅샷 백업 후 도메인 블록을 references/로 이동하고 검증 스크립트로 확인

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/notque/vexjoy-agent/HEAD/skills/analysis/data/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

AI 스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 notque/vexjoy-agent 의 skills/analysis/data 폴더를 내 ~/.claude/skills/data/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.