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資料分析專員:進行探索性資料分析、統計建模、SQL 查詢與 Python 資料視覺化,透過嚴謹的量化方法將原始數據轉化為可操作的洞察。
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執行使用者參與數據的世代分析。識別留存趨勢、功能採用率、流失模式,並透過定量數據分析生成可執行的研究建議。
一個全方位的數據分析助手,支援載入數據集、執行統計計算、視覺化趨勢並生成專業的分析總結報告。
Python 編碼助手,提供最佳實踐、PEP 8 風格檢查、使用 pytest 自動化測試以及 uv 依賴管理。
管理長時間運行的 PapersFlow DeepScan 研究流程,提供異步監控、即時進度追蹤與自動化報告生成功能。
A股收盤後深度分析工具,利用多 Agent 平行架構、AkShare 行情數據與 Tavily 新聞,自動生成三文魚粉風格(FT-style)的交互式 HTML 日報。
全面的生物訊號處理工具包,用於分析心電圖、腦電圖、皮膚電活動等訊號,支援心理生理學研究及多模態整合。
分析財務數據,計算利潤率、投資回報率 (ROI) 等關鍵指標,並自動生成結構化的財務分析報告。
Python 統計建模與計量經濟學函式庫。執行 OLS、GLM、混合模型、ARIMA、診斷與推論,適用於嚴謹的科學分析。
引導式統計分析,包含測試選擇、假設檢定、效能分析及 APA 格式報告,適用於學術與實驗研究。
Python 網路分析與圖論工具集。適用於建立圖結構、分析網路關係、計算中心性與社區檢測,並支援合成網路生成與視覺化,廣泛應用於各類科學研究領域。
使用 scikit-learn 進行經典機器學習。適用於分類、迴歸、分群、降維、資料預處理、模型評估,以及構建 Python 機器學習流程。