数据分析 AI Skills：表格、统计检查与图表制作

最后更新：2026-11-10

按分析阶段选择 Skill：Excel Spreadsheets 面向工作簿创建与编辑，Marimo Notebook Pair 面向实时 Python 笔记本，Nature Statistics 审查统计报告，Figures for Papers 帮助制作面向发表的 Matplotlib 图表。本文也介绍实验规划和另一种科研绘图工作流。

内容依据公开指令和目录资料整理，并非横向性能评测，也不表示为本文运行过这些 Skill。可靠分析仍需要合适的数据、可复现的计算和了解领域的审核人。

按任务选择 Skill

制作可核对的工作簿

Excel Spreadsheets 涵盖电子表格创建和编辑，关注假设、公式、格式与重算检查。上游指令说明了相关工作方式和工具要求。提供原始文件、字段含义和需要回答的问题，标明输入、计算值及单位，并保留原文件。

除了格式，要求保留公式并与原始汇总数核对。检查缺失值、重复行、货币和日期格式的处理方式。重算需要兼容工具；打开带旧公式缓存的文件，不能证明计算已经复核。

让探索过程可以复现

Marimo Notebook Pair 用于实时 marimo 笔记本环境，并保存 Python 笔记本修改。使用前查看源代码指令和可用环境。它依赖适当的 marimo 设置；安装 Skill 不会自动提供数据、依赖包或运行中的 kernel。

先提供一份有代表性的小数据集和明确问题，要求记录数据版本、转换、排除条件及假设。画图前检查异常值。只有其他人能取得输入，并在所需环境中运行相关步骤时，笔记本才具备可复现的基础。

规划比较并检查统计报告

A/B Test Setup 面向增长实验规划，涵盖假设、版本、样本量和保护指标。上游入口可帮助组织方案。实验前写清分配单位、主要结果、适用人群和决策规则，并结合实际数据和统计专业判断检查样本量假设；建议数字不能保证实验得到明确结论。

Nature Statistics 检查方法、结果和图注中的统计报告，包括重复、样本量、不确定性和多重比较。上游任务属于 Nature Skills，上游索引将其标为 Draft。安装时保留所需共享组件，并对照原始研究审核结果。检查报告方式与验证分析方法是否恰当是不同任务。

按最终用途选择绘图工作流

Figures for Papers 提供 Matplotlib 绘图指导、参考脚本和面向发表的导出约定。作者仓库包含具体图表示例。提供原始数据、目标尺寸和文件格式，再核对标签、单位、不确定性与可读性。仓库使用 CC BY-NC 4.0 许可；超出许可范围的用途需获得授权。该工具主要面向 Matplotlib，而非交互式仪表盘。

Nature Figure 提供另一套 Python 或 R 科研绘图及多面板布局流程。上游任务有共享依赖，安装时需一并保留。根据所需产物选择，并用实际数据和分析结果检查最终图件。

可复用的数据任务说明

问题与读者：[需要支持什么决策，谁来阅读]
数据：[文件、来源、采集时间、单位和使用权限]
方法：[已知定义、假设和排除条件]
交付：[工作簿或笔记本、检查结果、图表及简短解释]
复核：[核对合计、检查缺失值、标明不确定性]

要求单独列出尚未解决的数据问题。清晰的图表应当让读者更容易检查指标和限制。需要进一步查找文献或核对来源时，可参考研究指南；其他工作流可浏览 Data Analysis Topic。