統計モデリング、実験、因果推論、および高度な分析のための世界クラスのデータサイエンススキル。Python（NumPy、Pandas、Scikit-learn）、R、SQL、統計手法、A/Bテスト、時系列、ビジネスインテリジェンスに関する専門知識。実験設計、特徴エンジニアリング、モデル評価、利害関係者とのコミュニケーションを含みます。実験の設計、予測モデルの構築、因果分析の実施、またはデータドリブンな意思決定の推進を行う場合に使用します。
複雑な設定不要で、ワークフローに素早く統合
アクティブなオープンソースコミュニティによる継続的な更新
MIT/Apacheライセンスで商用・個人利用可
ニーズに応じてカスタマイズ・拡張可能
ソースリポジトリからスキルファイルをダウンロードまたはコピー
スキルファイルをClaudeのスキルディレクトリに配置（通常は ~/.claude/skills/）。
Claudeを再起動するか、リロードコマンドを実行してスキルを読み込みます
ヒント： 初回使用前にスキルのドキュメントとコードを注意深く読み、機能と権限要件を理解してください
すべてのスキルはオープンソースコミュニティから提供され、元の作者の著作権を保持しています
alirezarezvani__claude-skills/engineering-team/senior-data-scientist/skill.md実証済みのメリットと測定可能な影響
CAPAの調査と解決にかかる時間を約3分の1短縮。
優れた根本原因分析により、不適合の再発率を半減させます。
整理されたCAPA文書により、監査準備の効率を2倍に。
これらのシナリオに最適
5つのなぜ、特性要因図（フィッシュボーン）、その他の構造化手法を用いて根本原因を特定・文書化します。
タイムラインと責任者を含む、詳細な是正措置および予防措置の計画を策定する。
データ分析と実装後監査を通じてCAPAの有効性を検証します。
CAPAワークフローを合理化し、サイクルタイムを短縮し、コンプライアンス追跡を改善します。