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cabbage2000-lab/data-analysis-skill

데이터 파일(CSV/Excel/JSON/TSV)을 업계 관점으로 분석하고 통계 기반 결론을 먼저 제시하는 단일 파일 인터랙티브 HTML 보고서로 변환하는 Claude Code 및 Codex 스킬입니다.

data-analysis-skill란 무엇인가요?

이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트 기반 코딩 도구에서 데이터 분석을 자동화하는 기술입니다. CSV, Excel, JSON, TSV 형식의 데이터 파일을 입력받아 사용자의 산업(예: 마케팅, 금융, 헬스케어 등)에 맞춰 분석하고, 통계적 인사이트와 결론을 먼저 제시하는 단일 파일 HTML 대시보드로 변환합니다. 분석 결과는 자바스크립트 차트 라이브러리(예: Chart.js)를 활용한 인터랙티브 시각화를 포함하며, 전체 보고서가 독립적인 HTML 파일 하나로 생성되어 공유 및 배포가 용이합니다. 이 스킬은 데이터 파일의 구조를 자동으로 탐지하고, 적절한 통계 분석을 수행하며, 사용자에게 실행 가능한 추천을 제공하여 데이터 기반 의사결정을 신속하게 지원합니다.

지원 대상✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
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data-analysis-skill은(는) 무엇을 하나요?

CSV/Excel/JSON/TSV 데이터 파일을 업계 관점에서 분석하고, 통계 기반 결론을 먼저 제시하는 단일 파일 인터랙티브 HTML 보고서로 변환하는 Claude Code 및 Codex 스킬입니다.

주요 기능

  • 데이터 파일 자동 감지: CSV, Excel(.xlsx, .xls), JSON, TSV 형식을 자동으로 인식합니다.
  • 업계 맞춤 분석: 마케팅, 재무, 헬스케어, 교육 등 선택한 업계에 최적화된 분석을 수행합니다.
  • 통계 기반 인사이트: 기술 통계량, 상관관계, 이상치 감지 등의 분석을 자동으로 수행합니다.
  • 인터랙티브 시각화: Chart.js 기반의 대화형 차트를 포함한 HTML 보고서를 생성합니다.
  • 단일 파일 출력: 모든 스타일, 스크립트, 데이터가 하나의 HTML 파일에 포함되어 배포가 간편합니다.

사용 방법

  1. Claude Code, Cursor, Codex 등의 지원되는 도구에서 이 스킬을 활성화합니다.
  2. data 폴더에 분석할 파일을 넣고 --file 또는 -f 플래그로 지정합니다.
  3. 필요시 --industry 또는 -i 플래그로 업계를 지정합니다 (기본값: "general").
  4. 명령어를 실행하면 자동으로 분석을 수행하고 HTML 보고서가 생성됩니다.

예시 명령어

claude code --skill cabbage2000-lab/data-analysis-skill --file ./data/sales.csv --industry retail

옵션

플래그설명필수 여부
--file, -f분석할 데이터 파일 경로필수
--industry, -i분석 대상 업계 (기본값: "general")선택
--output, -o출력 HTML 파일 경로 (기본값: 자동 생성)선택

지원 파일 형식

  • CSV (쉼표, 탭, 세미콜론 구분자 자동 감지)
  • Excel (.xlsx, .xls)
  • JSON (객체 배열 또는 중첩 구조)
  • TSV (탭 구분)

업계 템플릿

  • general : 일반 비즈니스 분석
  • retail : 소매업 (매출, 재고, 고객 분석)
  • finance : 금융 (위험 분석, 포트폴리오 성과)
  • healthcare : 의료 (환자 데이터, 치료 효과 분석)
  • education : 교육 (성적, 수강률 분석)
  • marketing : 마케팅 (캠페인 성과, ROI 분석)

보고서 구조

생성된 HTML 보고서는 다음 섹션으로 구성됩니다:

  1. 실행 요약: 주요 결론과 권장 사항을 먼저 제시합니다.
  2. 데이터 개요: 데이터셋의 크기, 컬럼 정보, 결측치 현황을 표시합니다.
  3. 통계 분석: 기술 통계량, 분포, 상관관계를 포함합니다.
  4. 시각화: 데이터 유형에 최적화된 인터랙티브 차트를 제공합니다.
  5. 결론 및 추천: 분석 결과를 바탕으로 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.

참고 사항

  • 데이터 파일의 인코딩은 UTF-8을 권장합니다.
  • 대용량 파일(10MB 이상)은 사전에 샘플링될 수 있습니다.
  • 민감한 데이터는 분석 전 반드시 익명화 처리하세요.
  • 보고서는 오프라인에서도 정상 작동합니다 (외부 CDN 의존성 없음).

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