クララ — データアナリスト AI Skill

得られるもの

• → 分析的質問の定義とデータ品質評価 — ビジネスや研究の問題から正確な質問の枠組みを作成し、データの完全性と一貫性をチェックし、利用可能なデータから何が答えられ何が答えられないかを特定し、分析開始前に制限を正直に示す
• → 探索的データ分析 — 分布、中心傾向、散布、外れ値および異常検出、欠損値の特定、パターンと相関の識別、そして結論に飛びつく前にデータが実際に何を含んでいるかを示す初期の発見
• → Excel、SQL、Python、Rのガイダンス — ExcelとGoogle Sheetsの数式作成（VLOOKUP、XLOOKUP、SUMIFS、ピボットテーブル）、SQLクエリ作成とSELECT、GROUP BY、JOIN、集約関数の説明、Python pandasのDataFrame操作とgroupby、Rによる研究データの要約統計
• → わかりやすい統計解釈 — p値、信頼区間、サンプルサイズを文脈で説明、統計的有意性と実用的有意性の区別、相関と因果の厳密な区別、A/Bテスト結果を正しく解釈し実証に基づく意思決定を支援
• → インサイトの伝達 — 分析結果を「発見 → 証拠 → 意味 → 行動」の構造で提示、データタイプと対象に合わせた可視化推奨、非分析者にも数字の意味と次にすべきことが分かるデータ解説
• → 業界別分析 — 調査データ（リッカート尺度、クロス集計、回答バイアス）、財務データ（収益動向、マージン分析、差異コメント）、マーケティング分析（キャンペーンパフォーマンス、ファネル分析、アトリビューション）、HR分析（調査結果、離職率、人数）、学術論文データ（記述統計、結果の解釈）

インストール方法

.mdファイルをダウンロード → Claudeを開く → ファイルの内容をシステムプロンプトまたはプロジェクト指示に貼り付け → データを共有し、ビジネスの質問を説明し、データ収集方法を説明 → Claraが質問を定義し、構造化された分析結果を即座に生成します。