data-storyteller

データストーリーテラー

構造化データを扱う際の主要な分析スキルとして、これを使用してください。リポジトリの監査、比較、統計、ピボット、実験、時系列の各ヘルパーを取り込みました。

こんなときに使います

• CSV またはスプレッドシートデータから経営層向けの要約やナラティブレポートを作成する
• データ品質の監査、比較、異常の確認を行う
• 統計分析、ピボット、実験結果の分析、ROI と予算の分析を行う
• アンケートの要約や時系列の分解を行う

ワークフロー

1. データセットの形状、列の型、欠損値のリスクを把握します。
2. すべてのスクリプトを既定で実行するのではなく、目的に合った最小限の分析手順を選びます。
3. ユーザーがまとまったレポートを求めている場合は、scripts/data_storyteller.py から始めます。
4. タスクの範囲が狭い場合は、目的に合ったヘルパーを使用します。
   • data_quality_auditor.py
   • dataset_comparer.py
   • correlation_explorer.py
   • outlier_detective.py
   • statistical_analyzer.py
   • survey_analyzer.py
   • ts_decomposer.py
   • pivot_table_generator.py
   • ab_test_calc.py
   • roi_calculator.py
   • budget_analyzer.py
5. 分析結果を、平易な英語で知見、リスク、次のアクションとして伝えます。

注意事項

• 相関関係から因果関係を過度に主張しないでください。
• 強い結論を示す前に、データ品質の問題を指摘してください。
• 経営層向けの要約は短くまとめ、手法の詳細はその後に記載してください。