CSV 데이터 분석

데이터입문

CSV 파일을 로드하면 자동으로 컬럼 구조, 통계 요약, 결측치, 이상치를 분석하고 주요 인사이트를 추출합니다. 코딩 지식 없이도 데이터 분석이 가능합니다.

트리거/csv

사용빈도주 2-3회

비개발 직군 오퍼레이터라면? 엑셀 대신 /csv로 대용량 데이터를 빠르게 분석

데이터 분석가라면? EDA 초기 단계를 자동화해서 분석 시간 단축

CSV데이터 분석통계비개발

작동 흐름

/csv [파일] 실행 → 파일 로드

↓

Phase 1: 4개 분석 병렬

schema-detect

컬럼 구조 파악

stats-calc

기술 통계량 계산

missing-scan

결측치 탐지

outlier-check

이상치 확인

↓

핵심 인사이트 요약

↓

✓ 데이터 프로필 + 인사이트 + 추천 분석

스킬 코드

# CSV Data Analyzer Skill
## Trigger: /csv [file path]

When the user provides a CSV file:

1. Load and profile the data:
 - Row count, column count
 - Column names and detected types
 - Memory usage estimate

2. Generate statistics per column:
 - Numeric: mean, median, std, min, max, quartiles
 - Categorical: unique count, top values, frequency
 - Date: range, gaps, frequency pattern

3. Quality check:
 - Missing values per column (count + %)
 - Duplicate rows
 - Outliers (IQR method)
 - Data type inconsistencies

4. Output format:
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## 📊 Data Profile: [filename]

**Shape**: [rows] × [columns]

### Column Summary
| Column | Type | Non-null | Unique | Sample Values |
|--------|------|----------|--------|--------------|

### Key Insights
- [insight about distribution or pattern]
- [insight about correlations]
- [data quality warning]

### Recommended Next Steps
- [ ] [suggested analysis or cleaning action]
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복사해서 CLAUDE.md에 붙여넣으면 바로 사용할 수 있습니다.