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mindrally/data-analysis-jupyter

Expertenberatung für Datenanalyse, Visualisierung und Jupyter-Notebook-Entwicklung mit pandas, matplotlib, seaborn und numpy.

Was ist data-analysis-jupyter?

Diese Skill-Komponente ist ein spezialisiertes Werkzeug für Entwickler und Datenwissenschaftler, die mit Jupyter Notebooks arbeiten. Sie bietet fundierte Anleitung zur Datenanalyse, -visualisierung und -manipulation mit den Bibliotheken pandas, matplotlib, seaborn und numpy. Die Skill unterstützt Benutzer bei der effektiven Nutzung von DataFrames, der Erstellung aussagekräftiger Diagramme, der Durchführung statistischer Analysen und der Optimierung von Notebook-Workflows. Damit eignet sie sich ideal für explorative Datenanalyse, Datenbereinigung und präsentable Visualisierungen. Die Skill läuft auf allen gängigen Plattformen wie Claude Code, Cursor, Codex und anderen KI-Agenten, die Jupyter-Notebook-Umgebungen unterstützen. Sie arbeitet, indem skriptgenerierte Lösungen typische Aufgaben umgesetzt werden, z.B. das Laden von Daten, das Anwenden von Transformationen, das Erstellen von Subplots und das Exportieren von Diagrammen als Vektorgrafiken.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/mindrally/skills/tree/main/skills/data-analysis-jupyter

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Dokumentation

Was macht data-analysis-jupyter?

Expertenberatung für Datenanalyse, Visualisierung und Jupyter-Notebook-Entwicklung mit pandas, matplotlib, seaborn und numpy.

Übersicht

Diese Skill-Komponente hilft Ihnen bei:

  • Datenanalyse mit pandas (DataFrames, GroupBy, Merge, Pivot-Tabellen)
  • Statistische Analysen mit numpy (Arrays, lineare Algebra, Zufallszahlen)
  • Datenvisualisierung mit matplotlib (Liniendiagramme, Balkendiagramme, Streudiagramme, Heatmaps)
  • Hochwertige Grafiken mit seaborn (kategoriale Diagramme, Verteilungen, Regressionsplots)
  • Optimierung von Jupyter-Notebook-Workflows (Code-Zellen, Markdown, Magics)

Verwendung

Fordern Sie Unterstützung für eine der folgenden Aufgaben an:

  • "Erstelle ein pandas-DataFrame aus einer CSV-Datei und zeige die ersten 5 Zeilen an."
  • "Visualisiere die Korrelationsmatrix als Heatmap mit seaborn."
  • "Führe eine lineare Regression mit numpy durch und zeichne die Regressionslinie."
  • "Erstelle einen Subplot mit 2x2 Diagrammen, die verschiedene Aspekte der Daten zeigen."

Plattform-Unterstützung

Diese Skill funktioniert auf:

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex
  • Andere KI-Agenten mit Jupyter-Notebook-Unterstützung

Technische Details

Die Skill generiert Python-Code-Snippets und vollständige Notebook-Zellen, die Sie direkt in Ihre Jupyter-Umgebung kopieren können. Sie gibt klare Anweisungen zur Installation von Abhängigkeiten, zur Datenvorbereitung und zur Interpretation der Ergebnisse.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

mindrally/accessibility-a11y

Implement web accessibility (a11y) best practices following WCAG guidelines to create inclusive, accessible user interfaces.

mindrally/chrome-extension-development

Expert guidelines for Chrome extension development with Manifest V3, covering security, performance, and best practices. Use when building browser extensions, creating popup UIs, implementing content scripts, working with Chrome APIs, managing extension permissions, or publishing to Chrome Web Store.

mindrally/computer-vision-opencv

Expert guidance for computer vision development using OpenCV, PyTorch, and modern deep learning techniques for image and video processing.

mindrally/deep-learning-pytorch

Expert guidance for deep learning, transformers, diffusion models, and LLM development with PyTorch, Transformers, Diffusers, and Gradio.

mindrally/expo-react-native-typescript

Expert in Expo React Native TypeScript mobile development with best practices

mindrally/fastapi-python

Expert in FastAPI Python development with best practices for APIs and async operations

mindrally/framer-motion

Expert guidelines for building performant animations with Framer Motion/Motion library in React applications

mindrally/htmx

HTMX development guidelines for building dynamic web applications with minimal JavaScript using HTML attributes.

mindrally/jwt-security

Guidelines for implementing JWT authentication with security best practices for token creation, validation, and storage

mindrally/machine-learning

Machine learning development with JAX, functional programming patterns, and high-performance computing.

mindrally/mysql-best-practices

MySQL development best practices for schema design, query optimization, and database administration

mindrally/nextjs-react-typescript

Expert in TypeScript, Node.js, Next.js App Router, React, Shadcn UI, Radix UI and Tailwind

mindrally/nextjs-typescript-tailwindcss-supabase

Full-stack Next.js 14 development with TypeScript, TailwindCSS, and Supabase for building production-ready web applications.

mindrally/odoo-development

Expert guidance for Odoo ERP development including Python ORM, XML views, and module architecture

mindrally/puppeteer-automation

Expert guidance for browser automation using Puppeteer with best practices for web scraping, testing, screenshot capture, and JavaScript execution in headless Chrome.

mindrally/redis-best-practices

Redis development best practices for caching, data structures, and high-performance key-value operations

mindrally/scrapy-web-scraping

Expert guidance for building web scrapers and crawlers using the Scrapy Python framework with best practices for spider development, data extraction, and pipeline management.

mindrally/scss-best-practices

SCSS/Sassy CSS best practices and coding guidelines for maintainable, scalable stylesheets

mindrally/typeorm

Guidelines for developing with TypeORM, a full-featured ORM for TypeScript and JavaScript supporting multiple databases

mindrally/web-scraping

Expert in web scraping and data extraction with Python tools

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USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

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The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.

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forrestchang/andrej-karpathy-skills

Agent skill repository discovered by 10x-chat research.

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langgenius/backend-code-review

Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.

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