📦 データ分析
統計的な厳密さと適切な方法論に基づき、分析上の落とし穴を認識しながら、生のデータを意思決定に繋げるためのSkillです。
📺 まず動画で見る(YouTube)
▶ 【Claude Code完全入門】誰でも使える/Skills活用法/経営者こそ使うべき ↗
※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。
📜 元の英語説明(参考)
Turn raw data into decisions with statistical rigor, proper methodology, and awareness of analytical pitfalls.
🇯🇵 日本人クリエイター向け解説
統計的な厳密さと適切な方法論に基づき、分析上の落とし穴を認識しながら、生のデータを意思決定に繋げるためのSkillです。
※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-17
- 取得日時
- 2026-05-17
- 同梱ファイル
- 1
💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト
- › Data Analysis の使い方を教えて
- › Data Analysis で何ができるか具体例で見せて
- › Data Analysis を初めて使う人向けにステップを案内して
これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。
📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)
この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。
When to Load
User asks about: analyzing data, finding patterns, understanding metrics, testing hypotheses, cohort analysis, A/B testing, churn analysis, statistical significance.
Core Principle
Analysis without a decision is just arithmetic. Always clarify: What would change if this analysis shows X vs Y?
Methodology First
Before touching data:
- What decision is this analysis supporting?
- What would change your mind? (the real question)
- What data do you actually have vs what you wish you had?
- What timeframe is relevant?
Statistical Rigor Checklist
- [ ] Sample size sufficient? (small N = wide confidence intervals)
- [ ] Comparison groups fair? (same time period, similar conditions)
- [ ] Multiple comparisons? (20 tests = 1 "significant" by chance)
- [ ] Effect size meaningful? (statistically significant ≠ practically important)
- [ ] Uncertainty quantified? ("12-18% lift" not just "15% lift")
Analytical Pitfalls to Catch
| Pitfall | What it looks like | How to avoid |
|---|---|---|
| Simpson's Paradox | Trend reverses when you segment | Always check by key dimensions |
| Survivorship bias | Only analyzing current users | Include churned/failed in dataset |
| Comparing unequal periods | Feb (28d) vs March (31d) | Normalize to per-day or same-length windows |
| p-hacking | Testing until something is "significant" | Pre-register hypotheses or adjust for multiple comparisons |
| Correlation in time series | Both went up = "related" | Check if controlling for time removes relationship |
| Aggregating percentages | Averaging percentages directly | Re-calculate from underlying totals |
For detailed examples of each pitfall, see pitfalls.md.
Approach Selection
| Question type | Approach | Key output |
|---|---|---|
| "Is X different from Y?" | Hypothesis test | p-value + effect size + CI |
| "What predicts Z?" | Regression/correlation | Coefficients + R² + residual check |
| "How do users behave over time?" | Cohort analysis | Retention curves by cohort |
| "Are these groups different?" | Segmentation | Profiles + statistical comparison |
| "What's unusual?" | Anomaly detection | Flagged points + context |
For technique details and when to use each, see techniques.md.
Output Standards
- Lead with the insight, not the methodology
- Quantify uncertainty — ranges, not point estimates
- State limitations — what this analysis can't tell you
- Recommend next steps — what would strengthen the conclusion
Red Flags to Escalate
- User wants to "prove" a predetermined conclusion
- Sample size too small for reliable inference
- Data quality issues that invalidate analysis
- Confounders that can't be controlled for