データ分析向けの Agent Skills
データ分析スキルは、AIエージェントが分析プロセス全体を支援するのを助けます：意思決定の枠組み作り、どんなデータが存在しそれが何を意味するかの理解、信頼できるテーブルの準備、要約・検定・モデルの実行、結果が持ちこたえるかの評価、そして意思決定者への知見の伝達。これらのスキルは、単なる表計算操作ではなく、実際の分析作業をエージェントに支援させたい開発者向けです。以下のランキングを使って、現在のステップに合うスキルを見つけてください。目の前のニーズを反映するサブトピックから始めてください——問いの枠組み作り、データ理解、準備、モデリング、評価、コミュニケーション。各スキルの説明を読んで、必要な特定の動きをカバーしているか確認し、ワークフローに合うものを選んでください。リストは観測された検索需要順で、直接一致が先に来ています。
8 件から開始17 件のおすすめ候補
まずはこちらから。
Analysis is a process: frame the question, get and clean the data, explore it, model if needed, then evaluate and communicate — not 'open a spreadsheet and hope'.
関連性の高い結果です。Skill の説明を読み、目的に合うか確認してください。
- 順位 01Agent Skill を見る直接一致
analyze
簡単な調べ物から本格的な分析、正式なレポートまでデータに関する問いに答える。SQLでデータを収集し、指標とトレンドを計算し、結果を検証し、注意点とともに知見を提示。分析ワークフロー全体を端から端までカバー。
5,531 · 人気度 - 順位 02Agent Skill を見る直接一致
explore-data
データセットをプロファイリング・探索し、形状、品質、パターンを理解：行/列構造、null率、分布、カーディナリティ、データ品質フラグ。データ理解と準備のファセットに直接対応。
5,665 · 人気度 - 順位 03Agent Skill を見る直接一致
data-analysis
スプレッドシートデータを分析し、インサイトを生成し、可視化を作成し、Excel/CSVデータからレポートを構築。
7,299 · 人気度 - 順位 04Agent Skill を見る直接一致
datanalysis-credit-risk
融資前モデリングのための信用リスクデータクリーニングと変数選別パイプライン。品質評価、欠損値分析、モデリング前の変数選択が必要な生の信用データを扱うときに使用する。データの読み込みとフォーマット、異常期間のフィルタリング、欠損率…をカバーする。
7,300 · 人気度 - 順位 05Agent Skill を見る直接一致
sql-pro
SQLクエリを最適化しスキーマを設計します。CTE、ウィンドウ関数、インデックス、EXPLAIN/ANALYZEの解釈、方言の違いを含みます。SQLベースのデータ作業における準備と分析の側面を直接サポートします。
6,047 · 人気度 - 順位 06Agent Skill を見る直接一致
data-storytelling
ストーリー構造、ナラティブアーク、ビジュアルを用いて分析をナラティブに変換し、ステークホルダーや経営層向けプレゼンテーションに活用。計算ではなくデータ分析のコミュニケーション面をカバーします。
16,019 · 人気度 - 順位 07Agent Skill を見る直接一致
dbt-transformation-patterns
分析エンジニアリング向けのdbtパターン：staging/intermediate/martsのレイヤリング、命名規則、テスト、ドキュメント、増分モデル。分析作業の準備とモデリングの側面をカバー。
10,543 · 人気度 - 順位 08Agent Skill を見る直接一致
clickhouse-io
高性能分析のためのClickHouseパターン: MergeTreeスキーマ設計、集計とウィンドウクエリ、クエリ最適化、大容量取り込み。特定のOLAPエンジンでの分析クエリ作業を対象とします。
9,781 · 人気度
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- 順位 09Agent Skill を見る直接一致
azure-kusto
公式KQLを使ってAzure Data Explorer（Kusto/ADX）のデータをクエリ・分析し、ログ分析、テレメトリ、時系列分析を行います。WHEN: KQLクエリ、Kustoデータベースクエリ、Azure Data Explorer、ADXクラスター、ログ分析、時系列データ、IoTテレメトリ、異常検知。
514,672 · 人気度 - 順位 10Agent Skill を見る一致の可能性
xlsx
公式スプレッドシートファイルが主要な入力または出力となる場合は常にこのskillを使用する。つまり、ユーザーが次のことを望むあらゆるタスク：既存の.xlsx、.xlsm、.xltx、.csv、.tsvファイルを開く、読む、編集する、修正する（例：列の追加、数式の計算、書式設定、グラフ作成、乱雑なデータのクリーンアップ）、ゼロから、または他のデータソースから新しいスプレッドシートを作成する、表形式ファイル形式間で変換する。特に、ユーザーがスプレッドシートファイルを名前やパスで言及したとき（気軽に「ダウンロードにあるxlsx」のように言う場合でも）、それに対して何かを実行したり、そこから何かを生成したりしたいときにトリガーする。乱雑な表形式データファイル（不正な行、位置ずれしたヘッダー、不要なデータ）を適切なスプレッドシートにクリーンアップまたは再構築する場合にもトリガーする。成果物はスプレッドシートファイルでなければならない。主要な成果物がWord文書、HTMLレポート、単体のPythonスクリプト、データベースパイプライン、Google Sheets API連携である場合は、表形式データが関与していてもトリガーしない。
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ml-pipeline-workflow
データ準備、トレーニング、検証、デプロイを DAG オーケストレーションパターンで網羅するエンドツーエンドの MLOps パイプラインを構築。準備とモデリングの側面と重なるが、エンジニアリング志向。
10,692 · 人気度 - 順位 12Agent Skill を見る一致の可能性
nature-statistics
原稿の統計報告を監査・改善：実験単位、反復、不確実性、検定、図の統計。一般的なデータ分析ではなく科学的報告に焦点。
10,201 · 人気度 - 順位 13Agent Skill を見る一致の可能性
amazon-opensearch-service
移行、プロビジョニング、検索、ログ分析、トレース分析、自然言語でのデータ探索と根本原因分析のための AI アシスタントにわたり Amazon OpenSearch Service をガイドします。特定のプラットフォーム上でのログと検索の分析を支援します。
前提条件（自己申告）: MCP server
4,901 · 人気度 - 順位 14Agent Skill を見る一致の可能性
stock-analysis
Yahoo Financeを通じて8つの次元で株式と暗号資産を分析し、ポートフォリオ追跡と定期的なパフォーマンスレポートを提供。汎用のデータ分析ではなくドメイン固有の金融分析。
11,879 · 人気度 - 順位 15Agent Skill を見る一致の可能性
datalineage-bigquery-asset-impact-analysis
公式>- BigQuery のテーブルやビューが壊れた、古い、または変更されたときの下流影響（ブラスト半径）を分析する。影響を受けるすべての下流テーブル、ダッシュボード、プロセスを特定する。使用場面: - BigQuery のテーブルやビューのブラスト半径または影響分析を行うとき。- BigQuery アセットの変更、削除、更新停止の結果を評価するとき。- BigQuery アセットの下流依存（テーブル、ダッシュボード、プロセス）を特定するとき。使用しない場面: - 一般的な BigQuery クエリやデータ分析（代わりに BigQuery 関連ツールを使用）。- BigQuery 以外のアセット（例: Cloud Storage ファイル）。ただし BigQuery のリネージの一部である場合を除く。- リネージリンクの直接作成や変更。
- 順位 16Agent Skill を見る一致の可能性
gke-cost-analysis
公式>- BigQueryの請求エクスポート、コスト配分データ、ライブのクラスタ監視メトリクスを使用して、GKEクラスタとワークロードのコストに関する自然言語の質問に回答し分析を実行します。プロジェクト、名前空間、ワークロードをまたぐGKEコストの照会、BigQueryでの請求レポートの分析（`bq`）、クラスタコスト予算の確認（`gcloud billing`）、podリクエスト対実際の使用率などのコスト要因の診断（`kubectl top`）に使用します。コスト最適化の変更の適用、ライトサイジングマニフェスト（VPA/MPA）の作成、ComputeClassesの選択には使用しないでください（代わりにgke-cost-optimizationを使用）。
- 順位 17Agent Skill を見る一致の可能性
google-analytics-data-api-basics
公式Google Analyticsのレポートデータを管理し、Cloud CLI経由でAnalytics Data APIを有効化し、Google Analytics Data API（v1beta）を使ってレポートを作成。Google Analyticsプロパティを操作したり、カスタマイズした分析レポートを実行したり、指標（activeUsersなど…）をクエリしたりする必要があるときに使用。
6,412 · 人気度
このトピックの内容
各サブトピックは、特定の状況に合う Agent Skills をまとめたものです。
- Question & context
- What decision this analysis is for, and how you will know you answered it.
- Data understanding
- What data exists, what it means, and what is missing or biased.
- Preparation
- Make a trustworthy table (or tables) from the raw inputs.
- Modeling & analysis
- The actual analytical move: summary, test, or model.
- Evaluation
- Whether the result holds up, or just fit this particular extract.
- Communication
- Turn the result into something a decision-maker can use.
よくある質問
- ランク付けされたリストはどのように並べられていますか？
- このリストは観測された検索需要でランク付けされています。トピックに直接一致するものが先に現れ、単一のパブリッシャーに上限があります。
- Data Analysisではどのサブトピックが扱われますか？
- サブトピックはQuestion & context、Data understanding、Preparation、Modeling & analysis、Evaluation、Communicationです。それぞれが分析プロセスの段階に対応します。
- なぜスプレッドシートを開くだけでなく、分析をプロセスとして扱うのですか？
- 分析はプロセスです。問いを立て、データを取得して整え、探索し、必要ならモデル化し、そして評価して伝えます。手順を飛ばすと信頼できない結果につながります。
Agent Skill のインストール方法
Agent Skills は SKILL.md ファイルです。適切な skills ディレクトリに置くと、多くのエージェントが自動で認識します。
- Claude Code — copy the SKILL.md for analyze into ~/.claude/skills/analyze/ for yourself, or .claude/skills/analyze/ to share it with a project.
- From the registry — run npx skills add anthropics/knowledge-work-plugins@analyze.
- Or download analyze from its source and place that SKILL.md in the directory above.
選び方 インストール前に出典と Skill 自身の説明を確認してください。Official と Notable は出所を示すラベルです。