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analysis-assumptions-log

analysis-assumptions-log

github.com/nimrodfisherデータ・データベース504231 回インストール5 週間前に更新
リポジトリ

analysis-assumptions-log について

データ分析の前提、根拠、確信度、検証計画を記録するスキルです。レビュー、引き継ぎ、監査に備える分析担当者向けに、構造化ログや重要項目レポート、確認用テンプレートを用意します。

主な機能

  1. 01構造化された前提ログの初期化
  2. 02データと業務ルールの前提記録
  3. 03統計的前提の記録
  4. 04確信度が低く影響の大きい項目の抽出
  5. 05重要項目レポートの生成
  6. 06レビュー用テンプレートの出力

活用シーン

  1. 01複雑な分析の手法選択を記録
  2. 02同僚や関係者のレビューに備える
  3. 03分析の引き継ぎ時に過去の判断を説明
  4. 04規制対象の業務で監査記録を維持

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/nimrodfisher/data-analytics-skills --skill analysis-assumptions-log

インストール後、Claude Code で/analysis-assumptions-logを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

assets/
assumptions_log_template.md
references/
assumption_categories.md
scripts/
assumptions_tracker.py

詳細

分析前提ログ

使用するタイミング

  • 対象範囲、手法、データ品質について重要な選択を伴う分析を開始するとき
  • ピアレビューやステークホルダーの承認に向けて作業を準備するとき
  • 過去の分析に戻り、以前の決定内容を確認する必要があるとき
  • 監査可能性が求められる規制対象の環境で作業するとき
  • 分析を別のアナリストに引き継ぐとき

プロセス

  1. ログを初期化する — 分析名、日付、アナリスト、および分析が判断材料となる意思決定を記載したログエントリを作成します。scripts/assumptions_tracker.py を使用して、構造化された JSON ログを初期化します。
  2. データに関する前提を列挙する — データの代表性、完全性、欠損値の扱い、既知の品質上の問題を記録します。各前提について、根拠と確信度（高／中／低）を記録します。分類の全容については、references/assumption_categories.md を参照してください。
  3. ビジネスロジックに関する前提を列挙する — 指標の定義、期間、対象に含める／除外するルール、およびステークホルダーから提示された定義を記録します。検討した代替案も記載します。
  4. 統計上の前提を列挙する — 使用する手法に関連する分布の前提、独立性に関する主張、定常性、またはモデルの前提を記録します。
  5. 影響を評価し、重要な前提にフラグを付ける — 誤っていた場合の影響が大きい確信度の低い前提について、検証計画を作成します。scripts/assumptions_tracker.py --report を実行して、重要な前提の一覧を表示します。
  6. 検証して完了する — 検証の進捗に応じて、結果をログに更新します。納品前に、ピアレビューの承認を得るため、assets/assumptions_log_template.md をエクスポートします。

このスキルに必要な入力

  • 分析名と、その分析が判断材料となる意思決定
  • データソース、対象期間、および分析対象の母集団
  • 主な手法上の選択（検討した代替案を含む）
  • ステークホルダーから提示されたビジネスルールの定義
  • 既知のデータ品質上の問題

出力

  • scripts/assumptions_tracker.py — 前提を記録し、重要な前提にフラグを付け、要約をエクスポートする CLI ツール
  • assets/assumptions_log_template.md — ピアレビューと監査証跡のために完成させたログ

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