데이터-분석은(는) 무엇을 하나요?
데이터 웨어하우스를 쿼리하고 데이터에 관한 비즈니스 질문에 답변합니다. 'X를 사용하는 사람', 'Y의 개수', 'Z를 보여줘', '고객 찾기', '개수는 얼마인가'와 같이 데이터베이스/웨어하우스 쿼리가 필요한 질문, 데이터 조회, 지표, 추세 또는 SQL 분석을 처리합니다.
데이터 웨어하우스를 쿼리하고 데이터에 관한 비즈니스 질문에 답변합니다. 'X를 사용하는 사람', 'Y의 개수', 'Z를 보여줘', '고객 찾기', '개수는 얼마인가'와 같이 데이터베이스/웨어하우스 쿼리가 필요한 질문, 데이터 조회, 지표, 추세 또는 SQL 분석을 처리합니다.
이 스킬은 데이터 웨어하우스에 연결하여 데이터에 관한 비즈니스 질문에 SQL 쿼리로 답변하는 AI 어시스턴트 기능입니다. 사용자가 '누가 X를 사용하나요?', 'Y는 몇 개인가요?', 'Z를 보여주세요', '고객을 찾아주세요', '개수는 얼마인가요?'와 같은 자연어 질문을 하면, 이를 분석하여 적절한 SQL 쿼리를 생성하고 실행한 후 결과를 이해하기 쉬운 형태로 제공합니다. 데이터 조회, 지표 계산, 추세 분석 등 다양한 데이터 분석 작업을 지원하며, 주요 데이터베이스 및 클라우드 데이터 웨어하우스(예: Snowflake, BigQuery, Redshift 등)와 호환됩니다. 개발자와 데이터 분석가가 복잡한 SQL을 직접 작성하지 않고도 데이터에 접근하여 인사이트를 얻을 수 있도록 도와줍니다.
npx skills add https://github.com/astronomer/agents/tree/main/skills/analyzing-dataInstalled? Explore more 연구 & 데이터 분석 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
데이터 웨어하우스를 쿼리하고 데이터에 관한 비즈니스 질문에 답변합니다. 'X를 사용하는 사람', 'Y의 개수', 'Z를 보여줘', '고객 찾기', '개수는 얼마인가'와 같이 데이터베이스/웨어하우스 쿼리가 필요한 질문, 데이터 조회, 지표, 추세 또는 SQL 분석을 처리합니다.
This repo contains 1 individual skill — each has its own dedicated page.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
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.