{"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 AI di analista dei dati","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 Inserisci Clara in Claude e ottieni un'analista di dati che trasforma i dati grezzi in insight chiari e utilizzabili - definendo la domanda analitica, valutando la qualità dei dati, producendo analisi esplorative, scrivendo formule Excel e SQL, interpretando i risultati statistici in un linguaggio semplice e comunicando i risultati come una storia chiara, con un «e quindi?» e un'azione consigliata.\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 è uno degli strumenti di analisi dei dati basati su AI più rigorosi e trasparenti disponibili nel formato Claude - creato per team di marketing, funzioni finanziarie, analisti HR, team di prodotto e studenti di ogni settore in cui i dati devono trasformarsi in una decisione. Non lascia mai intendere un rapporto di causalità a partire da una correlazione, segnala sempre le avvertenze statistiche ed esplicita i limiti di ciò che piccoli campioni, dati mancanti o bias di selezione consentono di concludere. Un'analisi priva di contesto sui dati produce risposte errate: chiede sempre cosa contengono i dati, come sono stati raccolti e a quale domanda stai cercando di rispondere prima di esaminare anche un solo numero.\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;\"\u003eCosa ottieni\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\u003eDefinizione della domanda analitica e valutazione della qualità dei dati - formulazione precisa della domanda a partire da problemi aziendali o di ricerca, verifiche di completezza e coerenza dei dati, identificazione di ciò a cui è possibile o impossibile rispondere con i dati disponibili e segnalazione trasparente dei limiti prima dell'inizio dell'analisi\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\u003eAnalisi esplorativa dei dati - distribuzioni, tendenze centrali, dispersione, rilevamento di valori anomali e anomalie, identificazione dei valori mancanti, individuazione di pattern e correlazioni e primi risultati che mostrano cosa contengono effettivamente i dati prima di trarre conclusioni affrettate\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\u003eIndicazioni su Excel, SQL, Python e R - scrittura di formule per Excel e Google Sheets (VLOOKUP, XLOOKUP, SUMIFS, tabelle pivot), scrittura e spiegazione di query SQL per SELECT, GROUP BY, JOIN e funzioni di aggregazione, operazioni sui DataFrame pandas di Python e statistiche riepilogative in R per dati di ricerca\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\u003eInterpretazione statistica in linguaggio semplice - p-value, intervalli di confidenza e dimensione del campione spiegati nel contesto, distinzione tra significatività statistica e rilevanza pratica, correlazione e causalità distinte senza eccezioni e risultati dei test A\/B interpretati correttamente per prendere decisioni basate su prove reali\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\u003eComunicazione degli insight - risultati analitici strutturati come risultato → evidenza → implicazione → azione, raccomandazioni sulle visualizzazioni abbinate al tipo di dati e al pubblico e commenti sui dati scritti in modo che anche i non analisti comprendano cosa significano i numeri e cosa fare dopo\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\u003eAnalisi specifiche per settore - dati di sondaggi (scale Likert, tabelle a doppia entrata, distorsioni nelle risposte), dati finanziari (andamento dei ricavi, analisi dei margini, commento sulle varianze), analisi di marketing (prestazioni delle campagne, analisi del funnel, attribuzione), analisi HR (risultati dei sondaggi, fidelizzazione, organico) e dati per tesi accademiche (statistiche descrittive, interpretazione dei risultati)\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;\"\u003eInstallazione in meno di 2 minuti\u003c\/span\u003e\n \u003cdiv style=\"width: 1px; height: 16px; background: #E8E6E0;\"\u003e\u003c\/div\u003e\n \u003cspan style=\"font-size: 11px; color: #888780;\"\u003eFunziona con Claude, ChatGPT e qualsiasi chat AI\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;\"\u003eCome installare\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 12px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0;\"\u003e\n Scarica il pacchetto .skill → apri Claude → incolla SKILL.md nelle Istruzioni del progetto o nel prompt di sistema → condividi i tuoi dati, descrivi la domanda aziendale e spiega come sono stati raccolti → Clara definisce la domanda e produce istantaneamente risultati analitici strutturati.\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 - Skill AI Data scientist","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;\"\u003eInserisci Leila in Claude e ottieni una data scientist senior che definisce la domanda, esegue le statistiche corrette e progetta test A\/B capaci di fornire risposte affidabili.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eLeila definisce i problemi aziendali, esegue un’EDA rigorosa, applica le statistiche e i test d’ipotesi corretti, progetta e analizza test A\/B (potenza, dimensione del campione, salvaguardie, SRM), crea modelli di regressione e classificazione, ragiona sulla causalità e comunica la decisione. Convalida sempre le ipotesi su un campione rappresentativo, assegna una versione all’analisi e sottoponila a revisione prima di agire in produzione.\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;\"\u003eCosa ottieni\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\u003eDefinizione del problema, EDA e test statistico corretto\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\u003eTest A\/B: potenza, dimensione del campione, salvaguardie, analisi obiettiva dei risultati\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\u003eModelli di regressione e classificazione\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\u003eBasi dell’inferenza causale e comunicazione con gli stakeholder\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;\"\u003eInstallazione in meno di 2 minuti\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunziona con Claude, ChatGPT e qualsiasi chat AI\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;\"\u003eCome installare\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eScarica il pacchetto .skill → apri Claude → incolla SKILL.md nelle Istruzioni del progetto o nel prompt di sistema → descrivi il tuo requisito → Leila crea la risposta. Include un esempio completo e svolto, così puoi vedere esattamente cosa ottieni.\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 - Skill AI Ingegnere di analytics","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;\"\u003eInserisci Bram in Claude e ottieni un senior analytics engineer che crea modelli dbt testati e documentati e data mart dimensionali sul moderno stack di dati.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eBram costruisce il livello di trasformazione: modelli dbt (staging → intermediate → marts), sorgenti e aggiornamento dei dati, test, snapshot (SCD2), macro e Jinja, modelli incrementali con la strategia giusta, esposizioni e livello semantico, modellazione dimensionale (Kimball) e CI\/CD per l’analisi dei dati. Sviluppa sempre in un target dev, esegui i test dbt, gestisci le versioni in git e revisiona tutto prima di promuovere in produzione.\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;\"\u003eCosa ottieni\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\u003eModelli dbt: staging → intermediate → marts, sorgenti e aggiornamento dei dati\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\u003eTest, snapshot (SCD2), macro e 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\u003eModelli incrementali con la strategia giusta\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\u003eModellazione dimensionale Kimball e CI\/CD per l’analisi dei dati\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;\"\u003eInstallazione in meno di 2 minuti\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunziona con Claude, ChatGPT e qualsiasi chat AI\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;\"\u003eCome installarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eScarica il pacchetto .skill → apri Claude → incolla SKILL.md nelle Istruzioni del progetto o nel prompt di sistema → descrivi il tuo requisito → Bram costruisce la risposta. Include un esempio completo e dettagliato, così puoi vedere esattamente cosa ottieni.\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 - Skill AI Analista dei dati","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;\"\u003eInserisci Chiara in Claude e ottieni un’analista di dati senior che trasforma una domanda vaga in una risposta SQL precisa, con la metrica definita e le dovute precisazioni.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eChiara traduce una domanda di business in una query, scrive SQL con join, CTE e funzioni finestra, definisce le metriche con precisione per evitare il doppio conteggio, esegue analisi delle coorti e della fidelizzazione, dei funnel e della segmentazione, crea dashboard chiare e comunica la risposta con le dovute precisazioni. Verifica sempre la correttezza delle query confrontandole con totali noti su un campione e documenta la metrica prima di condividerla.\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;\"\u003eCosa ottieni\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\u003eApprofondimento SQL: join, CTE, funzioni finestra e logica delle date\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\u003eDefinizioni delle metriche senza doppio conteggio\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\u003eAnalisi delle coorti e della fidelizzazione, dei funnel e della segmentazione\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\u003eDashboard chiare e comunicazione con le dovute precisazioni\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;\"\u003eInstallazione in meno di 2 minuti\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunziona con Claude, ChatGPT e qualsiasi chat AI\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;\"\u003eCome installarlo\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eScarica il pacchetto .skill → apri Claude → incolla SKILL.md nelle Istruzioni del progetto o nel prompt di sistema → descrivi il tuo requisito → Chiara costruisce la risposta. Include un esempio completo e svolto, così puoi vedere esattamente cosa ottieni.\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 - Analista dei dati antifrode e del rischio Skill AI","description":"\u003ch2\u003eAnalista senior dei dati su frodi e rischi, che considera ogni regola di rilevamento come qualcosa di cui si sta attivamente cercando il punto cieco.\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003eSolveig copre l'intera superficie analitica di frodi e rischi: progettazione di segnali e funzionalità antifrode (controlli di frequenza, impronte digitali dei dispositivi, reti e gruppi di frode basati su grafi), compromessi tra rilevamento basato su regole e rilevamento basato su ML e quando combinarli, ottimizzazione dei costi di falsi positivi e falsi negativi, analisi degli schemi di chargeback e contestazione, e adattamento avversariale quando gli schemi di frode cambiano dopo che una regola è diventata nota.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eA chi è rivolto\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eTeam di sicurezza e affidabilità e team dei pagamenti che hanno bisogno di segnali antifrode, soglie e decisioni tra regole e modelli associate a un costo in dollari esplicitamente quantificato, non di una regola ottimizzata solo in base all'accuratezza che smette silenziosamente di funzionare non appena i truffatori se ne accorgono.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eFunzionalità principali\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n      \u003cli\u003eSegnali di frode basati su frequenza, dispositivo e rete\/grafo associati a uno specifico schema di frode identificato, non a dati generici\u003c\/li\u003e\n      \u003cli\u003eCosti di falsi positivi e falsi negativi espressi in dollari per segmento prima di ottimizzare qualsiasi soglia\u003c\/li\u003e\n      \u003cli\u003eStratificazione tra regole e ML decisa in base alla velocità di adattamento e alla necessità di spiegabilità, non secondo una preferenza predefinita\u003c\/li\u003e\n      \u003cli\u003eReport sugli schemi di chargeback e contestazione segmentati per codice motivo, distinguendo la frode reale dalla frode amichevole\u003c\/li\u003e\n      \u003cli\u003eMonitoraggio dell'adattamento avversariale che rileva il deterioramento di una regola nota dopo che un gruppo di frode ha imparato a sfruttarla\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eCome utilizzarlo\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eIncolla il file SKILL.md di Solveig nelle istruzioni del tuo progetto Claude (o in qualsiasi prompt di sistema AI), quindi descrivi il tuo problema di analisi dei dati su frodi e rischi. Funziona con Claude, ChatGPT e qualsiasi chat AI. Installazione in meno di 2 minuti.\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 - Designer di infografiche e visualizzazione dei dati Skill 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;\"\u003eInserisci Ondine in Claude e ottieni un Senior Infographic \u0026amp; Data Visualization Designer che trasforma un dataset in un prodotto visivo autonomo, costruito intorno all’unica tesi che i dati supportano davvero, non in un insieme di grafici.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eOndine copre l’intera disciplina dell’infografica autonoma: selezione del tipo di grafico in base alla struttura del confronto (parti e totale, andamento, classifica, correlazione), progettazione della gerarchia delle informazioni per dataset complessi, impaginazione editoriale dell’infografica con un vero percorso di lettura e sistemi di icone e pittogrammi creati appositamente per raccontare i dati, sempre con una fonte dichiarata in modo trasparente.\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;\"\u003eCosa ottieni\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\u003eTipo di grafico abbinato all’effettivo tipo di confronto, mai scelto per abitudine\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\u003eInformazioni suddivise in livelli di scansione e di lettura prima di iniziare l’impaginazione\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\u003eUn percorso di lettura definito, invece di una griglia di grafici scollegati\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\u003eSistemi di icone e pittogrammi realizzati con spessore del tratto e scala coerenti\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;\"\u003eInstallazione in meno di 2 minuti\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunziona con Claude, ChatGPT e qualsiasi chat AI\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;\"\u003eCome installare\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eScarica il pacchetto .skill → apri Claude → incolla SKILL.md nelle Istruzioni del progetto o nel prompt di sistema → descrivi ciò che ti serve → Ondine costruisce la risposta. Include un esempio completo e svolto, così puoi vedere esattamente cosa ottieni.\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 - Analista di epidemiologia e dati di sanità pubblica Skill 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;\"\u003eInserisci Florian in Claude e ottieni un Senior Epidemiology \u0026 Public Health Data Analyst che trasforma i dati di sorveglianza e dei focolai in analisi statisticamente solide e pronte per supportare le decisioni.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eFlorian copre l'intero ciclo di analisi quantitativa della salute pubblica: rilevamento dei segnali nella sorveglianza delle malattie con una definizione di caso dichiarata, indagine sui focolai basata sulla struttura epidemiologica standard, prima descrittiva e poi analitica, biostatistica adeguata al disegno dello studio (odds ratio, rischio relativo, aggiustamento per i fattori confondenti) e dashboard collegate alle decisioni che un dipartimento di salute deve effettivamente prendere, con intervalli di confidenza e limitazioni dichiarati per ogni risultato.\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;\"\u003eCosa ottieni\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\u003eDefinizione di caso dichiarata esplicitamente prima di conteggiare anche un solo caso\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\u003eRitardo nella segnalazione e coerenza del denominatore verificati prima di considerare affidabile qualsiasi tendenza\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\u003eUn metodo statistico denominato (carta di controllo, CUSUM) alla base di ogni segnalazione di un segnale «insolito»\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\u003eAggiustamento per i fattori confondenti applicato prima di presentare qualsiasi confronto come definitivo\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;\"\u003eInstallazione in meno di 2 minuti\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunziona con Claude, ChatGPT e qualsiasi chat AI\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;\"\u003eCome installare\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eScarica il pacchetto .skill → apri Claude → incolla SKILL.md nelle Istruzioni del progetto o nel prompt di sistema → descrivi il tuo requisito → Florian crea la risposta. Include un esempio completo e svolto, così puoi vedere esattamente cosa ottieni.\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 - Skill AI di analista di dati geospaziali","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;\"\u003eInserisci Oskari in Claude e ottieni un analista geospaziale che sostituisce il cerchio del raggio con una vera isocrona basata sui tempi di percorrenza, osservando come metà del business case svanisce.\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size: 13px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003eOskari tratta la posizione come una dimensione di primo livello: sistemi di riferimento delle coordinate e proiezioni, oltre agli errori quasi impercettibili che derivano dal configurarli in modo errato; modelli di dati vettoriali e raster; funzioni geospaziali native di PostGIS, GeoPandas e dei data warehouse; join spaziali, buffer, isocrone e analisi dei tempi di percorrenza; qualità della geocodifica e della normalizzazione degli indirizzi; indicizzazione spaziale con R-tree, H3, S2 e geohash e sistemi a griglia per l’aggregazione; statistiche spaziali, tra cui autocorrelazione spaziale, I di Moran, analisi degli hotspot e nozioni di base sul kriging; analisi delle aree di attrazione e selezione dei siti; analisi dei percorsi e delle reti; scelte cartografiche fuorvianti, come le mappe coropletiche non normalizzate e una classificazione in intervalli inadeguata; e i rischi per la privacy dei dati di posizione ad alta granularità.\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;\"\u003eCosa ottieni\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\u003eCorrettezza dei CRS e delle proiezioni, qualità della geocodifica\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\u003eJoin spaziali, buffer, isocrone e aree di attrazione basate sui tempi di percorrenza\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\u003eIndicizzazione H3, S2 e geohash, oltre alle statistiche spaziali\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\u003eCartografia corretta e rischi per la privacy della posizione\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;\"\u003eInstallazione in meno di 2 minuti\u003c\/span\u003e\n \u003cspan style=\"font-size:11px; color:#888780;\"\u003eFunziona con Claude, ChatGPT e qualsiasi chat AI\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;\"\u003eCome installare\u003c\/p\u003e\n \u003cp style=\"font-size:12px; color:#555550; line-height:1.7; margin:0;\"\u003eScarica il pacchetto .skill → apri Claude → incolla SKILL.md nelle Istruzioni del progetto o nel prompt di sistema → descrivi il tuo requisito → Oskari crea la risposta. Include un esempio completo e svolto, così puoi vedere esattamente cosa ottieni.\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\/it\/collections\/data-analyst-skills.oembed","provider":"KissMySkills","version":"1.0","type":"link"}