世界级的数据科学技能，涵盖统计建模、实验、因果推断和高级分析。精通Python（NumPy、Pandas、Scikit-learn）、R、SQL、统计方法、A/B测试、时间序列和商业智能。包括实验设计、特征工程、模型评估和利益相关者沟通。用于设计实验、构建预测模型、进行因果分析或推动数据驱动决策。
无需复杂配置，快速集成到您的工作流
来自活跃的开源社区，持续更新维护
MIT/Apache 许可，商用个人均可使用
可根据需求自定义和扩展功能
从源仓库下载或复制 skill 文件到您的项目中。
将 skill 文件放置到 Claude 的 skills 目录中（通常是 ~/.claude/skills/）。
重启 Claude 或运行重载命令，skill 将自动加载并可供使用。
提示： 首次使用前请仔细阅读 skill 的文档和代码，确保理解其功能和权限要求。
所有 Skills 来自开源社区，保留原作者版权
alirezarezvani__claude-skills/engineering-team/senior-data-scientist/skill.md经过验证的优势和可衡量的影响
将CAPA调查与解决时间缩短近三分之一。
通过更优的根本原因分析，将不合格项的复发率减半。
通过有序的CAPA文档，将审计准备效率加倍。
适用于以下场景
使用5个为什么、鱼骨图及其他结构化方法来识别和记录根本原因。
制定详细的纠正和预防措施计划，明确时间表和责任人。
通过数据分析和实施后审核，验证纠正与预防措施的有效性。
精简纠正与预防措施（CAPA）工作流，以缩短周期时间并改进合规性跟踪。