資料分析研究工程開發
statsmodels
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。
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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。
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。
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。
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。
使用 Lomb-Scargle 週期圖法分析天文時間序列數據,特別適用於非均勻採樣數據,並透過 lightkurve 函式庫偵測週期性訊號。
透過 KPI 框架、同期群分析與漏斗指標分析產品效能,進而推動成長、留存率與功能採用率。
系統性效能工程:基準測試、效能分析、瓶頸診斷,以及基於實證的應用程式最佳化指導。
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。
使用 Lightkurve 進行天文光變曲線預處理與清潔。提供離群值移除、趨勢平滑化、去趨勢與資料品質標記處理工具,適用於天文時序資料分析。
自動化將 Netflix Conductor 工作流遷移至 Temporal Python,包含伺服器編排、Worker 管理與工作流疑難排解。
用於檢測光度曲線中凌日系外行星與食雙星的 BLS 週期圖工具。基於 astropy 的週期、持續時間與深度分析實現。
在軟體功能開發過程中,驗證跨工件(規格、計畫、任務)一致性並偵測破壞性變更(API、資料庫、UI)。