Claude Skill MartKhám phá skillCâu dùng ngayHọc qua videoDùng terminalSkill là gì?
 
← Về danh sách

Phân tích dữ liệu & Làm giàu reference

Skill hai chế độ: quy trình phân tích dữ liệu 5 giai đoạn lấy quyết định làm trung tâm, và làm giàu/tách nhỏ file reference cho skill hoặc agent.

Dữ liệu · Phân tíchTrung cấp★ 421⑂ 44Điểm AI 7/10Cập nhật lần cuối: 19 thg 9, 2026

Làm được gì

Skill tự chọn một trong hai chế độ theo yêu cầu của bạn.

A. Phân tích dữ liệu (5 giai đoạn)

  1. FRAME — xác định quyết định cần hỗ trợ, các lựa chọn và hành động mặc định (analysis-frame.md)
  2. DEFINE — khóa công thức chỉ số, tập đối tượng, khung thời gian trước khi nạp dữ liệu để tránh cherry-picking
  3. EXTRACT — dùng pandas, nếu không có thì csv.DictReader; kiểm tra chất lượng (thiếu dữ liệu <20%, segment ≥30, khoảng trống thời gian <10%)
  4. ANALYZE — báo cáo khoảng tin cậy (Wilson CI cho tỷ lệ), hiệu chỉnh Bonferroni khi so sánh từ 6 lần trở lên, nêu effect size kèm base rate
  5. CONCLUDE — kết luận một câu, giới hạn, và ánh xạ bằng chứng về quyết định

B. Làm giàu / tách reference

  • Trích nội dung chuyên môn từ SKILL.md quá dài ra file reference (--decompose), có snapshot và tự khôi phục khi validate lỗi
  • Phân tích khoảng trống → nghiên cứu → biên soạn → kiểm định → tích hợp để nâng độ sâu reference lên Level 3

Phù hợp với ai

  • Analyst, PM, growth thường xuyên làm A/B test, funnel, cohort, KPI
  • Nhóm muốn mọi báo cáo số liệu đều kết thúc bằng một khuyến nghị hành động rõ ràng
  • Người dùng nâng cao muốn chuẩn hóa tài liệu skill/agent của mình (chế độ B)

Ví dụ sử dụng

  • "Phân tích kết quả A/B test trong experiment_results.csv" → trả về chênh lệch chuyển đổi kèm khoảng tin cậy, cảnh báo segment dưới 30 mẫu
  • "Xem xu hướng đăng ký theo tháng và cohort rời bỏ" → xuất báo cáo chất lượng dữ liệu trước, rồi tóm tắt theo mẫu trend
  • "SKILL.md của tôi quá dài, hãy tách reference" → dò khối có thể tách, sao lưu, tạo file reference, tự phục hồi nếu kiểm định thất bại

· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·

Dùng thử ngay, không cần cài

Dán đoạn dưới vào Claude là dùng được skill này mà không cần cài đặt.

Hãy đọc hướng dẫn trong tệp này và làm theo để giúp mình:
https://raw.githubusercontent.com/notque/vexjoy-agent/HEAD/skills/analysis/data/SKILL.md

Mình muốn: (viết việc bạn cần ở đây)

Nếu Claude không mở được liên kết, hãy mở liên kết và copy nội dung vào rồi dán.

↓ Thấy hữu ích thì tải ZIP bên dưới và cài. Sau đó skill tự chạy, không phải dán lại mỗi lần.

Cài vào ứng dụng Claude (không cần terminal)
  1. Tải tệp ZIP bằng nút bên dưới.
  2. Trong Claude, mở Settings → Capabilities và bật 'Code execution and file creation'. (chỉ một lần)
  3. Vào Customize → Skills → + → 'Upload a skill' rồi tải tệp ZIP lên.
↓ Tải ZIP
Cài vào Claude Code

Để Claude làm — dán câu dưới đây vào Claude Code

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục skills/analysis/data từ repo GitHub notque/vexjoy-agent vào ~/.claude/skills/data/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.

Cài bằng lệnh thủ công

git clone https://github.com/notque/vexjoy-agent.git /tmp/vexjoy-agent && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r /tmp/vexjoy-agent/skills/analysis/data ~/.claude/skills/data

⚠ Đây là skill do người khác tạo. Hãy kiểm tra repo gốc trước khi cài.

  1. Mở terminal.
  2. Tải repo: git clone https://github.com/notque/vexjoy-agent.git
  3. Tạo thư mục skill: mkdir -p ~/.claude/skills
  4. Sao chép skill: cp -r vexjoy-agent/skills/analysis/data ~/.claude/skills/data
  5. Kiểm tra thư mục references/ đã đi kèm: ls ~/.claude/skills/data/references
  6. Nếu muốn dùng chế độ B, giữ nguyên thư mục scripts/ của repo và chạy Claude Code từ thư mục gốc repo đó.
  7. Khởi động lại Claude Code, rồi thử: "phân tích file CSV này giúp tôi".
  8. (Tùy chọn) Cài pandas để phân tích mạnh hơn: pip install pandas.
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT