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银行流水分析
银行流水智能分析技能模块,支持多格式数据导入、智能数据清洗、资金流向追踪、账户关联关系图谱、异常交易检测、自定义规则引擎和可视化报表导出
原作者:user_f1076f6a
来源:腾讯 SkillHub
许可:未标注
含内容副本 · 可下载
存档:v12 · 2026-10-25
hash b18bf97d
目录 / 数据分析 / lianxhcn-data-cleaning-planner
在规划或审查实证研究的数据清洗时,使用此技能。根据变量列表和数据字典,制定清洗计划;检查合并/连接操作是否合理(1:1 还是 多:1,键名、大小写、类型、前导零的一致性,预期匹配率);解释缺失值处理、异常值、缩尾(winsorizing)、截断(trimming)、对数变换与标准化之间的区别;根据变量类型推荐探索性图表;将每个表的观测单位、粒度、主键及数据形状(长格式/宽格式)整理为审查清单;并规划文本变量的提取,无需手动编写正则表达式。强调判断力和人工审核的重要性;绝不虚构数据、代码本或结果。
| 版本 | 存档时间 | 内容哈希 | 内容 |
|---|---|---|---|
| v1 | 2026-11-13 06:54 | 6b457a00 | 可取 |
版本索引永久保留;内容副本只保留最新 1 份,更早版本仅留索引与哈希(存档时间线的证据链不会因此断裂)。
银行流水智能分析技能模块,支持多格式数据导入、智能数据清洗、资金流向追踪、账户关联关系图谱、异常交易检测、自定义规则引擎和可视化报表导出
提供基于12项标准化任务的AI Agent能力评估,涵盖文件操作、数据处理、系统操作、健壮性和代码质量,自动评分生成报告
以教学为导向的数据挖掘工作流:环境设置、数据检查、数据清洗、探索性数据分析(EDA)、可视化和建模
Excel 操作
提供Python数据清洗、统计分析及可视化建议,辅助业务和科研数据的快速处理与分析
用 pandas 做数据清洗、聚合与时间序列分析
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