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Data Analysis

Statistical analysis and data visualization.

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quantitative-methods

Design and execute statistical analyses including regression modeling, hypothesis testing, power analysis, and robustness checks using R, Stata, SPSS, or Python

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qualitative-analysis

Conduct systematic qualitative data analysis using grounded theory, thematic analysis, and content analysis with NVivo or Atlas.ti

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causal-inference-methods

Apply propensity score methods, instrumental variables, difference-in-differences, and regression discontinuity designs for causal identification

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quality-metrics-measurement

Collect, calculate, and report healthcare quality metrics including core measures, HEDIS, patient safety indicators, and value-based purchasing measures

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learning-objectives-writing

Write measurable, SMART learning objectives using Bloom's Taxonomy cognitive levels aligned with desired outcomes and assessment strategies

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learning-analytics-interpretation

Analyze learner data from LMS reports, assessments, and engagement metrics to identify patterns and inform instructional decisions

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curriculum-gap-analysis

Identify gaps, overlaps, and misalignments in curriculum coverage through systematic comparison with standards and learning progressions

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hypothesis-generator

Automated hypothesis generation using abductive reasoning and knowledge graph traversal

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recurrence-solver

Solve recurrence relations using multiple methods including Master Theorem and generating functions

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moai-lang-r

R 4.4+ development specialist covering tidyverse, ggplot2, Shiny, and data science patterns. Use when developing data analysis pipelines, visualizations, or Shiny applications.

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statistical-tests-selector

Statistical test selection decision tree, per-test assumptions/formulas/interpretation guide, effect size, and power analysis. Use this skill for statistical analysis method selection involving 'statistical test', 't-test', 'ANOVA', 'chi-squared', 'correlation analysis', 'p-value', 'hypothesis testing', 'normality test', 'nonparametric test', 'effect size', etc. Enhances the analyst's statistical analysis capabilities. Note: data cleaning and visualization are outside this skill's scope.

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visualization-chooser

Visualization type selection matrix by data type and analysis purpose, matplotlib/seaborn/plotly implementation pattern guide. Use this skill for data visualization design involving 'visualization selection', 'chart type', 'graph types', 'matplotlib', 'seaborn', 'plotly', 'heatmap', 'scatter plot', 'box plot', 'dashboard layout', etc. Enhances the visualizer's visualization design capabilities. Note: statistical analysis and data cleaning are outside this skill's scope.

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데이터 분석 프로젝트의 탐색적 분석(EDA), 데이터 정제, 통계 분석, 시각화, 보고서 작성을 에이전트 팀이 협업하여 한 번에 수행하는 풀 분석 파이프라인. '데이터 분석해줘', 'EDA 해줘', '탐색적 분석', '통계 분석', '데이터 시각화', '분석 보고서 써줘', 'CSV 분석', '데이터 인사이트 뽑아줘', '데이터 정제', '이상치 분석' 등 데이터 분석 전반에 이 스킬을 사용한다. 단, 실시간 데이터 스트리밍, ML 모델 학습/배포, BI 대시보드 서버 구축은 이 스킬의 범위가 아니다.

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통계 검정 선택 의사결정 트리, 검정별 가정/공식/해석 가이드, 효과 크기와 검정력 분석. '통계 검정', 't-검정', 'ANOVA', '카이제곱', '상관분석', 'p-value', '가설 검정', '정규성 검정', '비모수 검정', '효과 크기' 등 통계 분석 방법 선택 시 이 스킬을 사용한다. analyst의 통계 분석 역량을 강화한다. 단, 데이터 정제나 시각화는 이 스킬의 범위가 아니다.

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데이터 유형과 분석 목적에 따른 시각화 유형 선택 매트릭스, matplotlib/seaborn/plotly 구현 패턴 가이드. '시각화 선택', '차트 유형', '그래프 종류', 'matplotlib', 'seaborn', 'plotly', '히트맵', '산점도', '박스플롯', '대시보드 레이아웃' 등 데이터 시각화 설계 시 이 스킬을 사용한다. visualizer의 시각화 설계 역량을 강화한다. 단, 통계 분석이나 데이터 정제는 이 스킬의 범위가 아니다.

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내부감사 보고서 생성 파이프라인. 감사 범위 설정부터 체크리스트, 발견사항, 개선 권고, 추적 대장까지 에이전트 팀이 협업 생성한다. '감사 보고서 작성해줘', '내부감사 준비', '감사 체크리스트 만들어줘', '감사 발견사항 정리', '시정조치 계획', '감사 추적 대장', '컴플라이언스 감사', '운영 감사 보고서' 등 내부감사 전반에 이 스킬을 사용한다. 외부 회계감사, 세무조사, 법적 소송 관련 감사는 이 스킬의 범위가 아니다.

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