{"title":"Data Analyst Claude Skills","description":"\u003cp\u003eClaude skills for data analysts. Downloadable .md configuration files that make Claude read a dataset the way an analyst does: check the shape of the data first, pick the right cut, and explain what the numbers actually support. Instant download, 30-day money-back guarantee.\u003c\/p\u003e","products":[{"product_id":"clara-data-analyst-ai-skill","title":"Clara - Skill für Datenanalyse mit AI","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; color: #1A1A18; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003e\n Fügen Sie Clara in Claude ein und erhalten Sie eine Datenanalystin, die Rohdaten in klare, umsetzbare Erkenntnisse verwandelt - sie definiert die analytische Frage, bewertet die Datenqualität, erstellt explorative Analysen, formuliert Excel- und SQL-Formeln, interpretiert statistische Ergebnisse in verständlichem Deutsch und vermittelt die Erkenntnisse als klare Geschichte mit einem „Was bedeutet das?“ und einer empfohlenen Maßnahme.\n \u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; font-weight: 400; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003e\n Clara ist eines der analytisch ehrlichsten verfügbaren AI-Datenwerkzeuge im Claude-Format - entwickelt für Marketingteams, Finanzabteilungen, HR-Analysten, Produktteams und Studierende in allen Branchen, in denen Daten zu einer Entscheidungsgrundlage werden müssen. Sie deutet niemals Kausalität aus Korrelationen heraus, weist stets auf statistische Einschränkungen hin und macht transparent, welche Schlussfolgerungen kleine Stichproben, fehlende Daten oder Auswahlverzerrungen zulassen. Analysen ohne Datenkontext führen zu falschen Antworten - deshalb fragt sie immer, was die Daten enthalten, wie sie erhoben wurden und welche Frage Sie beantworten möchten, bevor sie auch nur eine einzige Zahl betrachtet.\n \u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #E8F6F9; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #1A8FA8; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eDas bekommen Sie\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n \u003cspan\u003eDefinition analytischer Fragen und Bewertung der Datenqualität - präzise Formulierung von Fragen aus geschäftlichen oder wissenschaftlichen Problemstellungen, Überprüfung von Vollständigkeit und Konsistenz der Daten, Ermittlung dessen, was sich anhand der verfügbaren Daten beantworten lässt und was nicht, sowie eine ehrliche Kennzeichnung von Einschränkungen vor Beginn der Analyse\u003c\/span\u003e\n \u003c\/li\u003e\n \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n \u003cspan\u003eExplorative Datenanalyse - Verteilungen, zentrale Tendenzen, Streuung, Erkennung von Ausreißern und Anomalien, Identifizierung fehlender Werte, Erkennung von Mustern und Korrelationen sowie erste Erkenntnisse, die zeigen, was die Daten tatsächlich enthalten, bevor voreilige Schlussfolgerungen gezogen werden\u003c\/span\u003e\n \u003c\/li\u003e\n \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n \u003cspan\u003eAnleitung für Excel, SQL, Python und R - Formeln für Excel und Google Tabellen (VLOOKUP, XLOOKUP, SUMIFS, Pivot-Tabellen), Erstellung und Erklärung von SQL-Abfragen für SELECT, GROUP BY, JOIN und Aggregatfunktionen, Python-pandas-DataFrame-Operationen und groupby sowie R-Zusammenfassungsstatistiken für Forschungsdaten\u003c\/span\u003e\n \u003c\/li\u003e\n \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n \u003cspan\u003eStatistische Interpretation in klarer Sprache - p-Werte, Konfidenzintervalle und Stichprobengröße werden im Kontext erklärt, statistische Signifikanz wird von praktischer Relevanz unterschieden, Korrelation und Kausalität werden ausnahmslos auseinandergehalten und A\/B-Testergebnisse werden korrekt interpretiert, damit Entscheidungen auf echten Belegen beruhen\u003c\/span\u003e\n \u003c\/li\u003e\n \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n \u003cspan\u003eKommunikation von Erkenntnissen - analytische Ergebnisse strukturiert als Erkenntnis → Beleg → Implikation → Maßnahme, auf Datentyp und Zielgruppe abgestimmte Empfehlungen zur Visualisierung sowie Datenkommentare, die auch Nicht-Analysten verständlich machen, was die Zahlen bedeuten und was als Nächstes zu tun ist\u003c\/span\u003e\n \u003c\/li\u003e\n \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n \u003cspan\u003eBranchenspezifische Analysen - Umfragedaten (Likert-Skalen, Kreuztabellen, Antwortverzerrungen), Finanzdaten (Umsatztrends, Margenanalyse, Erläuterung von Abweichungen), Marketinganalysen (Kampagnenleistung, Trichteranalyse, Attribution), HR-Analysen (Umfrageergebnisse, Mitarbeiterbindung, Personalbestand) und Daten aus wissenschaftlichen Dissertationen (deskriptive Statistik, Interpretation der Ergebnisse)\u003c\/span\u003e\n \u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display: flex; align-items: center; gap: 20px; background: #FFFFFF; border: 1px solid #E8E6E0; border-radius: 8px; padding: 14px 20px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size: 11px; color: #888780; font-family: monospace;\"\u003e📄 clara-data-analyst-ai-skill.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cdiv style=\"width: 1px; height: 16px; background: #E8E6E0;\"\u003e\u003c\/div\u003e\n \u003cspan style=\"font-size: 11px; color: #888780;\"\u003eInstallation in unter 2 Minuten\u003c\/span\u003e\n \u003cdiv style=\"width: 1px; height: 16px; background: #E8E6E0;\"\u003e\u003c\/div\u003e\n \u003cspan style=\"font-size: 11px; color: #888780;\"\u003eFunktioniert mit Claude, ChatGPT \u0026amp; jedem AI-Chat\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left: 3px solid #1A8FA8; padding-left: 16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #1A8FA8; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 6px 0;\"\u003eSo installieren Sie es\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 12px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0;\"\u003e\n Laden Sie das .skill-Paket herunter → öffnen Sie Claude → fügen Sie SKILL.md in Ihre Projektanweisungen oder Ihren System-Prompt ein → teilen Sie Ihre Daten, beschreiben Sie die Geschäftsfrage und erklären Sie, wie die Daten erhoben wurden → Clara definiert die Frage und erstellt sofort strukturierte analytische Erkenntnisse.\n \u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":57639969980680,"sku":"clara-data-analyst-ai-skill","price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/clara-data-analyst-book.jpg?v=1787064988"},{"product_id":"leila-data-scientist","title":"Leila - Datenwissenschaftlerin AI Skill","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIntegriere Leila in Claude und erhalte eine Senior Data Scientist, die die Frage präzisiert, die richtigen statistischen Verfahren anwendet und A\/B-Tests entwickelt, die verlässliche Antworten liefern.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eLeila definiert Geschäftsprobleme, führt eine gründliche EDA durch, wendet die richtigen statistischen Verfahren und Hypothesentests an, konzipiert und analysiert A\/B-Tests (Power, Stichprobengröße, Schutzmechanismen, SRM), erstellt Regressions- und Klassifikationsmodelle, beurteilt Kausalzusammenhänge und kommuniziert die Entscheidung. Validiere Annahmen immer anhand einer repräsentativen Stichprobe, versioniere die Analyse und überprüfe sie, bevor du in der Produktion handelst.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #F8EAF4; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #C13AAE; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eDas erhältst du\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(193,58,174,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#C13AAE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eProblemdefinition, EDA und der richtige statistische Test\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(193,58,174,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#C13AAE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eA\/B-Tests: Power, Stichprobengröße, Schutzmechanismen, ehrliche Auswertung\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(193,58,174,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#C13AAE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eRegressions- und Klassifikationsmodelle\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#C13AAE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eGrundlagen der kausalen Inferenz und Kommunikation mit Stakeholdern\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 leila-data-scientist.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstallation in unter 2 Min.\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunktioniert mit Claude, ChatGPT \u0026amp; jedem AI-Chat\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #C13AAE; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#C13AAE; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eSo installierst du es\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eLade das .skill-Paket herunter → öffne Claude → füge SKILL.md in deine Projektanweisungen oder deinen System-Prompt ein → beschreibe deine Anforderungen → Leila erstellt die Antwort. Ein vollständiges Beispiel zeigt dir genau, was du erhältst.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58300413214984,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/leila-data-scientist-book.jpg?v=1787064990"},{"product_id":"bram-analytics-engineer","title":"Bram - Analytics-Ingenieur AI Skill","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eFüge Bram in Claude ein und erhalte einen erfahrenen Analytics Engineer, der getestete, dokumentierte dbt-Modelle und dimensionale Marts auf dem modernen Data Stack erstellt.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eBram erstellt die Transformationsschicht: dbt-Modelle (Staging → Intermediate → Marts), Quellen und Aktualität, Tests, Snapshots (SCD2), Makros und Jinja, inkrementelle Modelle mit der richtigen Strategie, Exposures und die semantische Schicht, dimensionale (Kimball-)Modellierung sowie CI\/CD für Analytics. Entwickle immer zunächst in einem Dev-Target, führe dbt-Tests aus, versioniere in Git und prüfe alles, bevor du es in die Produktion überführst.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #F8EAF4; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #C13AAE; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eDas erhältst du\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(193,58,174,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#C13AAE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003edbt-Modelle: Staging → Intermediate → Marts, Quellen, Aktualität\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(193,58,174,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#C13AAE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eTests, Snapshots (SCD2), Makros und Jinja\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(193,58,174,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#C13AAE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eInkrementelle Modelle mit der richtigen Strategie\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#C13AAE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eKimball-Dimensionalmodellierung und CI\/CD für Analytics\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 bram-analytics-engineer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstallation in weniger als 2 Minuten\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunktioniert mit Claude, ChatGPT \u0026amp; jedem AI-Chat\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #C13AAE; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#C13AAE; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eSo installierst du es\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eLade das .skill-Paket herunter → öffne Claude → füge SKILL.md in deine Projektanweisungen oder deinen System-Prompt ein → beschreibe deine Anforderungen → Bram erstellt die Antwort. Enthält ein vollständiges Beispiel, damit du genau siehst, was du erhältst.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58300414624008,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/bram-analytics-eng-book.jpg?v=1787064990"},{"product_id":"chiara-data-analyst","title":"Chiara - Datenanalystin AI Skill","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eFüge Chiara in Claude ein und erhalte eine erfahrene Datenanalystin, die aus einer vagen Frage eine präzise SQL-Antwort macht - mit definierter Metrik und klar benannten Einschränkungen.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eChiara übersetzt eine Geschäftsfrage in eine Abfrage, schreibt SQL mit Joins, CTEs und Fensterfunktionen, definiert Metriken präzise, um Doppelzählungen zu vermeiden, führt Kohorten-\/Retention- und Funnel-Analysen sowie Segmentierungen durch, erstellt übersichtliche Dashboards und kommuniziert die Antwort mit Hinweisen zu Einschränkungen. Sie prüft Abfragen immer anhand bekannter Summen in einer Stichprobe auf Plausibilität und dokumentiert die Metrik vor der Weitergabe.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #F8EAF4; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #C13AAE; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eDas erhältst du\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(193,58,174,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#C13AAE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eSQL-Kenntnisse: Joins, CTEs, Fensterfunktionen, Datumslogik\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(193,58,174,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#C13AAE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eMetrikdefinitionen ohne Doppelzählungen\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(193,58,174,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#C13AAE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eKohorten-\/Retention-, Funnel- und Segmentierungsanalysen\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#C13AAE; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eÜbersichtliche Dashboards und Kommunikation mit Hinweisen zu Einschränkungen\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 chiara-data-analyst.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstallation in unter 2 Minuten\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunktioniert mit Claude, ChatGPT \u0026amp; jedem AI-Chat\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #C13AAE; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#C13AAE; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eSo installierst du es\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eLade das .skill-Paket herunter → öffne Claude → füge SKILL.md in deine Projektanweisungen oder deinen System-Prompt ein → beschreibe deine Anforderung → Chiara erstellt die Antwort. Enthält ein vollständiges Beispiel, damit du genau siehst, was du erhältst.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58300415705352,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/chiara-data-analyst-book.jpg?v=1787064991"},{"product_id":"solveig-fraud-risk-data-analyst","title":"Solveig - Datenanalystin für Betrug \u0026 Risiken AI Skill","description":"\u003ch2\u003eSenior-Datenanalystin für Betrug und Risiko, die jede Erkennungsregel als etwas betrachtet, das aktiv auf ihre Schwachstelle hin untersucht wird.\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003eSolveig deckt die gesamte analytische Bandbreite von Betrug und Risiko ab: die Entwicklung von Betrugssignalen und -merkmalen (Geschwindigkeitsprüfungen, Geräte-Fingerprinting, netzwerk- und graphbasierte Betrugsringe), die Abwägung zwischen regelbasierter und ML-basierter Erkennung und wann beide kombiniert werden sollten, die Kostenoptimierung von falsch-positiven und falsch-negativen Ergebnissen, die Analyse von Rückbuchungs- und Streitfallmustern sowie die gegnerische Anpassung, wenn sich Betrugsmuster verändern, sobald eine Regel bekannt wird.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eFür wen ist das gedacht?\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eTrust-and-Safety- und Zahlungsteams, die Betrugssignale, Schwellenwerte und Entscheidungen zwischen Regeln und Modellen an konkrete, benannte Kosten in Dollar knüpfen müssen - statt eine Regel nur auf Genauigkeit zu optimieren, die unbemerkt nicht mehr funktioniert, sobald Betrüger sie erkennen.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eWichtige Funktionen\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n      \u003cli\u003eGeschwindigkeits-, Geräte- und Netzwerk-\/Graph-Betrugssignale, die an ein konkretes, benanntes Betrugsmuster geknüpft sind, statt an generische Daten\u003c\/li\u003e\n      \u003cli\u003eKosten für falsch-positive und falsch-negative Ergebnisse, benannt in Dollar pro Segment, bevor ein Schwellenwert optimiert wird\u003c\/li\u003e\n      \u003cli\u003eDie Schichtung aus regelbasierter und ML-basierter Erkennung wird anhand von Anpassungsgeschwindigkeit und Erklärbarkeitsbedarf entschieden, nicht aufgrund einer Standardpräferenz\u003c\/li\u003e\n      \u003cli\u003eBerichte zu Rückbuchungs- und Streitfallmustern, nach Reason Code segmentiert, mit einer Trennung von echtem Betrug und Friendly Fraud\u003c\/li\u003e\n      \u003cli\u003eÜberwachung der gegnerischen Anpassung, die erkennt, wenn eine bekannte Regel an Wirksamkeit verliert, nachdem ein Betrugsring sie ausgenutzt hat\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eSo wird es verwendet\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eFüge Solveigs SKILL.md in deine Claude-Projektanweisungen (oder in den System-Prompt eines beliebigen AI-Systems) ein und beschreibe anschließend dein Problem als Datenanalystin bzw. Datenanalyst für Betrug und Risiko. Funktioniert mit Claude, ChatGPT und jedem AI-Chat. In weniger als 2 Minuten installiert.\u003c\/p\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58331107688712,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/solveig-fraud-risk-book.jpg?v=1787065048"},{"product_id":"ondine-infographic-dataviz-designer","title":"Ondine - Infografik- und Datenvisualisierungsdesigner-AI-Skill","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eFügen Sie Ondine in Claude ein und erhalten Sie einen Senior Infografik- und Datenvisualisierungsdesigner, der aus einem Datensatz eine eigenständige Visualisierung erstellt, die auf der einen Aussage basiert, die er tatsächlich unterstützt - und nicht auf einem Haufen von Diagrammen.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eOndine deckt die gesamte eigenständige Infografikdisziplin ab: Auswahl des Diagrammtyps passend zur Form des Vergleichs (Teil und Ganzes, Trend, Rangfolge, Korrelation), Gestaltung der Informationshierarchie in komplexen Datensätzen, redaktionelles Infografik-Layout mit einem echten Lesepfad sowie speziell für datenbasiertes Storytelling entwickelte Icon- und Piktogrammsysteme - immer mit einer ehrlich angegebenen Quelle.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #F8E7F5; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #A8248E; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eDas erhalten Sie\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(168,36,142,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#A8248E; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eDer Diagrammtyp wird auf die tatsächliche Art des Vergleichs abgestimmt und nie aus Gewohnheit gewählt\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(168,36,142,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#A8248E; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eInformationen werden vor Beginn des Layouts in Scan- und Leseebenen eingeteilt\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(168,36,142,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#A8248E; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eEin festgelegter Lesepfad statt eines Rasters aus unverbundenen Diagrammen\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#A8248E; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eIcon- und Piktogrammsysteme mit einheitlicher Strichstärke und Skalierung\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 ondine-infographic-dataviz-designer.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstallation in unter 2 Minuten\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunktioniert mit Claude, ChatGPT \u0026amp; jedem AI-Chat\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #A8248E; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#A8248E; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eSo installieren Sie es\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eLaden Sie das .skill-Paket herunter → öffnen Sie Claude → fügen Sie SKILL.md in Ihre Projektanweisungen oder Ihren System-Prompt ein → beschreiben Sie Ihre Anforderungen → Ondine erstellt die Antwort. Enthält ein vollständiges Beispiel, damit Sie genau sehen, was Sie erhalten.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58367806472456,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/ondine-infographic-dataviz-designer-book.jpg?v=1787132794"},{"product_id":"florian-epidemiology-public-health-data-analyst","title":"Florian - Skill für Epidemiologie und Datenanalyse im öffentlichen Gesundheitswesen AI","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIntegrieren Sie Florian in Claude und erhalten Sie einen Senior-Analysten für Epidemiologie und Gesundheitsdaten, der Überwachungs- und Ausbruchsdaten in statistisch fundierte, entscheidungsreife Analysen umwandelt.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eFlorian deckt den gesamten quantitativen Analysezyklus im öffentlichen Gesundheitswesen ab: die Erkennung von Signalen in der Krankheitsüberwachung anhand einer festgelegten Falldefinition, die Ausbruchsuntersuchung auf Grundlage der standardmäßigen deskriptiven und anschließend analytischen epidemiologischen Struktur, an das Studiendesign angepasste Biostatistik (Odds Ratios, relatives Risiko, Confounding-Anpassung) sowie Dashboards, die auf die Entscheidungen ausgerichtet sind, die ein Gesundheitsamt tatsächlich treffen muss - mit Konfidenzintervallen und Einschränkungen zu jedem Ergebnis.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #E7F8F5; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #1B7E6A; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eDas erhalten Sie\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(27,126,106,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#1B7E6A; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eDie Falldefinition wird ausdrücklich festgelegt, bevor auch nur ein Fall gezählt wird\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(27,126,106,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#1B7E6A; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eMeldeverzögerung und Konsistenz des Nenners werden geprüft, bevor einem Trend vertraut wird\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(27,126,106,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#1B7E6A; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eHinter jedem Signal, das als „ungewöhnlich“ eingestuft wird, steht eine benannte statistische Methode (Kontrollkarte, CUSUM)\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#1B7E6A; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eEine Confounding-Anpassung wird vorgenommen, bevor ein Vergleich als eindeutig bewertet wird\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 florian-epidemiology-public-health-data-analyst.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstallation in unter 2 Minuten\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunktioniert mit Claude, ChatGPT \u0026amp; jedem AI-Chat\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #1B7E6A; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#1B7E6A; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eSo installieren Sie es\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eLaden Sie das .skill-Paket herunter → öffnen Sie Claude → fügen Sie SKILL.md in Ihre Projektanweisungen oder Ihren System-Prompt ein → beschreiben Sie Ihre Anforderung → Florian erstellt die Antwort. Enthält ein vollständiges durchgearbeitetes Beispiel, damit Sie genau sehen, was Sie erhalten.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58370408481032,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/florian-epidemiology-public-health-data-book.jpg?v=1787139934"},{"product_id":"oskari-geospatial-data-analyst","title":"Oskari - KI-Skill für Geodatenanalyse","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003eIn Claude einfügen und einen Geodatenanalysten erhalten, der den Radiuskreis durch eine echte Isochrone der Fahrzeit ersetzt und dabei zusehen muss, wie die Hälfte der Geschäftsbewertung verschwindet.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eOskari behandelt den Standort als zentrale Dimension: Koordinatenreferenzsysteme und Projektionen sowie die unauffälligen Fehler, die entstehen, wenn sie falsch verwendet werden; Vektor- und Rasterdatenmodelle; PostGIS, GeoPandas und native Geodatenfunktionen von Data Warehouses; räumliche Joins, Puffer, Isochronen und Fahrzeitanalysen; Qualität der Geokodierung und Adressnormalisierung; räumliche Indizierung mit R-Tree, H3, S2, Geohash und Gittersystemen zur Aggregation; räumliche Statistik einschließlich räumlicher Autokorrelation, Morans I, Hotspot-Analysen und der Grundlagen des Krigings; Analysen von Einzugsgebieten und Standortauswahl; Routing- und Netzwerkanalysen; kartografische Entscheidungen, die irreführen, etwa nicht normalisierte Choroplethenkarten und eine schlechte Klasseneinteilung; sowie die Datenschutzrisiken fein aufgelöster Standortdaten.\u003c\/p\u003e\n \u003cdiv style=\"background: #FAEBF5; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #DA2FA1; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eDas erhalten Sie\u003c\/p\u003e\n \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(218,47,161,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#DA2FA1; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eKorrekte KBS und Projektionen, Qualität der Geokodierung\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(218,47,161,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#DA2FA1; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eRäumliche Joins, Puffer, Isochronen und Einzugsgebiete nach Fahrzeit\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(218,47,161,0.14); display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#DA2FA1; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eH3-, S2- und Geohash-Indizierung sowie räumliche Statistik\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"font-size: 13px; padding: 7px 0;  display: flex; gap: 10px;\"\u003e\n\u003cspan style=\"color:#DA2FA1; font-weight:600;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003eEhrliche Kartografie und Risiken für den Schutz der Standortdaten\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e\n \u003c\/ul\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"display:flex; align-items:center; gap:20px; background:#FFFFFF; border:1px solid #E8E6E0; border-radius:8px; padding:14px 20px; margin-bottom:24px;\"\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780; font-family:monospace;\"\u003e📄 oskari-geospatial-data-analyst.skill\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eInstallation in weniger als 2 Minuten\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunktioniert mit Claude, ChatGPT \u0026amp; jedem AI-Chat\u003c\/span\u003e\n \u003c\/div\u003e\n \u003cdiv style=\"border-left:3px solid #DA2FA1; padding-left:16px;\"\u003e\n \u003cp style=\"font-size:10px; font-weight:600; color:#DA2FA1; letter-spacing:0.08em; text-transform:uppercase; margin:0 0 6px 0;\"\u003eSo installieren Sie es\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eLaden Sie das .skill-Paket herunter → öffnen Sie Claude → fügen Sie SKILL.md in Ihre Projektanweisungen oder den System-Prompt ein → beschreiben Sie Ihre Anforderungen → Oskari erstellt die Antwort. Enthält ein vollständiges ausgearbeitetes Beispiel, damit Sie genau sehen, was Sie erhalten.\u003c\/p\u003e\n \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"KissMySkills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":58382361657608,"sku":null,"price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/oskari-geospatial-book.jpg?v=1787065052"}],"url":"https:\/\/kissmyskills.com\/de\/collections\/data-analyst-skills.oembed","provider":"KissMySkills","version":"1.0","type":"link"}