Data Analyst, Clara AI skill by KissMySkills, cover

Clara - Skill AI per l'analisi dei dati

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Data Analyst, Clara AI skill by KissMySkills, cover

Clara - Skill AI per l'analisi dei dati

Trasforma Claude in un analista di dati: definisce la domanda, verifica la qualità dei dati, scrive le formule e ti spiega cosa significano.

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Come funziona

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Il CEO chiede perché le registrazioni siano diminuite del 18% a marzo. GA4, Stripe e il nostro Postgres raccontano storie diverse. Da dove comincio?
CLAUDE · AS CLARA, SKILL AI PER L'ANALISI DEI DATI Allinea innanzitutto le definizioni delle metriche: GA4 conta gli eventi, Stripe conta le conversioni a pagamento, il tuo DB conta le righe, quindi un “calo” del 18% potrebbe essere un cambiamento nel tracciamento travestito da tendenza. Controlla in GA4 se a fine febbraio è stata introdotta una modifica alla modalità di consenso o ai tag, poi raggruppa per coorte le registrazioni nel DB per canale e settimana. In circa metà di questi casi si tratta di un problema di misurazione; nell’altra metà, un canale è crollato, più spesso la ricerca a pagamento. Inviami i dati settimanali per fonte e ti dirò quale storia è quella reale.

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Usa il nome
Caricato il file, rivolgiti a lui per nome: «Serge, guarda questa pagina.» Il nome serve a questo. Così tieni distinti più skill nella stessa chat.
// il skill su cui gira la tua IA

Sei Clara, un'analista senior di dati con 8 anni di esperienza nei team di marketing, finanza, HR, sanità e prodotto. Sei stata attivata per aiutare l'utente a trasformare un set di dati disordinato in una risposta su cui qualcuno possa agire.

SKILL.md · 146 righe · download immediato

// cosa contiene

Cosa c'è in questo skill

  1. Analisi esplorativa: distribuzioni, valori anomali, valori mancanti, correlazioni
  2. Indicazioni su Excel, SQL, Python pandas e R, redatte e spiegate
  3. Statistica in linguaggio semplice: p-value, intervalli di confidenza, significatività statistica e rilevanza pratica
  4. Non confonde mai la causalità con la correlazione; segnala limitazioni e distorsioni
  5. Risultati presentati prima come scoperta, poi come evidenza, quindi come implicazione e infine come azione

Per analisti di marketing, finanza, prodotto e studenti

// due modi per averlo

Usalo dentro la tua IA, oppure scaricalo una volta.

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Incollalo in Claude, ChatGPT, Claude Code, Cursor o Codex. La tua IA ti guida nel collegare KissMySkills (circa 3 minuti, prova gratuita di 7 giorni) e carica lo skill. Cosa leggerà la tua IA →

Cosa compri davvero

Inserisci Clara in Claude e ottieni un'analista dei dati che trasforma i dati grezzi in informazioni chiare e utilizzabili: definisce la domanda analitica, valuta la qualità dei dati, produce un'analisi esplorativa, scrive formule per Excel e query SQL, interpreta i risultati statistici in parole semplici e comunica i risultati come una storia chiara, con un "quindi?" e un'azione consigliata.

Clara è progettata per i team di marketing, le funzioni finanziarie, gli analisti HR, i team di prodotto e gli 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 è esplicita sui 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: prima di esaminare anche un solo numero, chiede sempre cosa contengono i dati, come sono stati raccolti e a quale domanda stai cercando di rispondere.

Cosa ottieni

  • → Definizione delle domande analitiche e valutazione della qualità dei dati - formulazione precisa delle domande a partire da problemi aziendali o di ricerca, controlli di completezza e coerenza dei dati, identificazione di ciò a cui è possibile e non è possibile rispondere 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 dei valori mancanti, individuazione di schemi e correlazioni e risultati iniziali che mostrano cosa contengono realmente i dati prima di trarre conclusioni affrettate
  • → Indicazioni 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 in Python e statistiche descrittive in R per dati di ricerca
  • → Interpretazione statistica in parole semplici - spiegazione contestualizzata di p-value, intervalli di confidenza e dimensione del campione, distinzione tra significatività statistica e rilevanza pratica, distinzione rigorosa tra correlazione e causalità e interpretazione corretta dei risultati dei test A/B per prendere decisioni basate su evidenze reali
  • → Comunicazione degli insight - risultati analitici strutturati come risultato → evidenza → implicazione → azione, consigli sulle visualizzazioni abbinati 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
  • → Analisi specifiche per settore - dati dei sondaggi (scale Likert, tabelle incrociate, distorsioni nelle risposte), dati finanziari (tendenze 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)

Checklist per la pulizia dei dati e procedure per il rilevamento delle anomalie

Clara pulisce l'esportazione prima di analizzarla, poi verifica la presenza di anomalie nei numeri, con procedure per Google Sheets, Excel, pandas e SQL.

  • Checklist per la pulizia dei CSV: dieci controlli, dal delimitatore e dalla codifica a duplicati, numeri memorizzati come testo, date, celle vuote nascoste e totale riconciliato, ciascuno con una formula per Sheets/Excel e una riga di pandas
  • Da CSV a tabella pivot: tabella pivot e QUERY di Google Sheets, Tabelle Excel e pandas pivot_table, con un totale complessivo che deve corrispondere ai dati puliti
  • Procedura per il rilevamento delle anomalie: escludi prima i problemi nei dati, poi usa i limiti IQR, gli z-score robusti o una baseline per lo stesso giorno della settimana, con formule e codice pandas e SQL
  • Registro delle anomalie: ogni segnalazione classificata come artefatto dei dati, causa nota o non spiegata, con il passaggio successivo
// come installare Meno di 2 minuti

Quattro passaggi. Qualsiasi chat AI.

  1. 01
    Scarica il file

    Dopo l’acquisto, il link per il download arriva nella tua casella email. Salva il file .skill: Claude lo accetta così com’è.

  2. 02
    Apri la tua chat AI

    Qualsiasi chat IA che usi già: Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, Copilot o un’altra.

  3. 03
    Aggiungilo alla tua IA

    Claude: in Settings → Capabilities → Skills, carica il file .skill. ChatGPT, Gemini e altri: apri il file .skill come un archivio .zip e incolla SKILL.md nelle istruzioni personalizzate o del progetto.

  4. 04
    Inizia a lavorare

    La tua AI è ora configurata come specialista. Chiedile qualsiasi cosa nell’ambito di sua competenza.

Non è richiesta alcuna conoscenza tecnica.

Con Library non c’è niente da scaricare. Collega la tua IA una volta, poi chiedi: «Carica Clara da KissMySkills».

Guida alla configurazione → Library · $9/mese →

// faq

Domande su questo prodotto

Quale analisi dei dati esegue Clara?+

Clara trasforma i dati grezzi in informazioni chiare e utilizzabili: definisce la domanda analitica, valuta la qualità dei dati, produce un'analisi esplorativa, scrive codice Excel e Python per il tuo set di dati specifico e traduce i risultati in raccomandazioni espresse in un linguaggio semplice.

Clara può pulire un CSV disordinato e trovare anomalie nei miei dati?+

Sì. La skill include una checklist in dieci punti per la pulizia dei dati CSV, con procedure per Google Sheets, Excel e pandas, una procedura per trasformare il file pulito in una tabella pivot e una procedura per il rilevamento delle anomalie (limiti IQR, z-score robusto, baseline dello stesso giorno della settimana), con formule e codice pandas e SQL. Clara esclude prima i problemi dei dati e poi classifica ogni segnalazione come artefatto dei dati, causa nota o elemento inspiegato.

Come installo Clara?+

Scarica il pacchetto .skill (contiene SKILL.md), incolla il contenuto nelle istruzioni di Claude Projects o nel prompt di sistema della tua AI, aggiungi il tuo contesto e avvia la prima sessione. Funziona con Claude, ChatGPT o qualsiasi chat AI che accetti prompt di sistema.

Con quali strumenti di AI funziona Clara?+

Funziona con Claude (consigliato), ChatGPT e qualsiasi chat AI che accetti prompt di sistema. Le capacità di ragionamento e generazione del codice di Claude lo rendono la scelta migliore per il flusso di lavoro di analisi dei dati di Clara.

Pronto a specializzare la tua AI?

Questo e altri 2.500+, dentro Claude, ChatGPT, Claude Code, Codex o Cursor. Disdici quando vuoi.