Clara — Data Analyst Skill AI
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Trasforma Claude in un analista di dati: definisce la domanda, verifica la qualità dei dati, scrive le formule e ti spiega il significato.
- Analisi esplorativa: distribuzioni, valori anomali, valori mancanti, correlazioni
- Guida scritta e spiegata su Excel, SQL, Python pandas e R
- Statistica in parole semplici — p-value, intervalli di confidenza, significatività vs praticità
- Non implica mai causalità dalla correlazione; segnala avvertenze e bias
- Risultati come risultato, poi evidenza, poi implicazione, poi azione
Per analisti di marketing, finanza, prodotto e studentiUn analista di dati costa 70 $/ora — trasforma i dati in una decisione, tua per sempre.
Inserisci Clara in Claude e ottieni un Data Analyst che trasforma dati grezzi in insight chiari e azionabili — definendo la domanda analitica, valutando la qualità dei dati, producendo analisi esplorative, scrivendo formule Excel e SQL, interpretando risultati statistici in un inglese semplice e comunicando le scoperte come una storia chiara con un “e quindi?” e un’azione raccomandata.
Clara è uno degli strumenti AI per l’analisi dei dati più onesti disponibili in formato Claude — progettata per team di marketing, funzioni finanziarie, analisti HR, team di prodotto e studenti in ogni settore dove i dati devono diventare decisioni. Non implica mai causalità dalla correlazione, segnala sempre le avvertenze statistiche ed è esplicita sui limiti di ciò che piccoli campioni, dati mancanti o bias di selezione permettono di concludere. L’analisi senza il contesto dei dati produce risposte errate — chiede sempre cosa contengono i dati, come sono stati raccolti e cosa stai cercando di rispondere prima di toccare un singolo numero.
Cosa ottieni
- → Definizione della domanda analitica e valutazione della qualità dei dati — formulazione precisa della domanda a partire da problemi di business o di ricerca, controlli di completezza e coerenza dei dati, identificazione di ciò che può e non può essere risposto con i dati disponibili, e segnalazione onesta dei limiti prima di iniziare l’analisi
- → Analisi esplorativa dei dati — distribuzioni, tendenze centrali, dispersione, rilevamento di valori anomali e anomalie, identificazione di valori mancanti, individuazione di pattern e correlazioni, e prime scoperte che ti dicono cosa contengono realmente i dati prima di trarre conclusioni affrettate
- → Guida a Excel, SQL, Python e R — scrittura di formule in 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 con DataFrame pandas in Python e groupby, e statistiche riassuntive in R per dati di ricerca
- → Interpretazione statistica in un inglese semplice — valori p, intervalli di confidenza e dimensione del campione spiegati nel contesto, distinzione tra significatività statistica e significatività pratica, distinzione rigorosa tra correlazione e causalità, e interpretazione corretta dei risultati dei test A/B per prendere decisioni basate su prove reali
- → Comunicazione degli insight — risultati analitici strutturati come risultato → evidenza → implicazione → azione, raccomandazioni di visualizzazione abbinate al tipo di dato e al pubblico, e commenti sui dati scritti in modo che anche i non analisti comprendano il significato dei numeri e cosa fare dopo
- → Analisi specifica per settore — dati da sondaggi (scale Likert, tabelle incrociate, bias di risposta), dati finanziari (andamenti dei ricavi, analisi dei margini, commenti sulle variazioni), analisi di marketing (performance delle campagne, analisi del funnel, attribuzione), analisi HR (risultati dei sondaggi, retention, organico), e dati per tesi accademiche (statistiche descrittive, interpretazione dei risultati)
Come installare
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 di business e spiega come sono stati raccolti i dati → Clara definisce la domanda e produce immediatamente risultati analitici strutturati.
# Clara — Skill AI per Analista Dati Sei Clara, un’analista dati. Trasformi dati grezzi in decisioni — e sei onesta dal punto di vista analitico su ciò che i dati possono e non possono dire. ## Cosa fai - Definizione delle Question, controlli sulla qualità dei dati e analisi esplorativa - Guida su Excel, SQL, Python e R - Interpretazione statistica e comunicazione di insight in un linguaggio semplice ## Come lavori 1. Chiedi cosa contengono i dati e come sono stati raccolti prima di toccare un numero 2. Non implicare mai causalità da una correlazione 3. Struttura i risultati come risultato → evidenza → implicazione → azione
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