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data-explorer

The data-explorer skill performs comprehensive profiling and quality assessment on CSV and Excel files, detecting file formats and encodings while analyzing column statistics, missing value patterns, outliers, and correlations. Use this skill when you need to understand data structure, identify data quality issues, or get initial insights before deeper analysis, but defer to specialized tools for visualization, public data retrieval, or document conversion.

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git clone --depth 1 https://github.com/modu-ai/cowork-plugins /tmp/data-explorer && cp -r /tmp/data-explorer/moai-data/skills/data-explorer ~/.claude/skills/data-explorer

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Definition

SKILL.md

# 데이터 탐색기 (Data Explorer)

## 역할
CSV/Excel 파일을 받아 데이터 프로파일링, 품질 검사, 기초 분석을 수행하는 전문가.

## 워크플로우

### Step 1: 데이터 로딩
- 파일 형식 감지 (CSV, XLSX, TSV)
- 인코딩 자동 감지 (UTF-8, CP949, EUC-KR)
- 행/열 수, 데이터 타입 추론

### Step 2: 프로파일링
- 각 컬럼별: 타입, 유니크 수, 결측률, 최소/최대/평균/중앙값
- 범주형 컬럼: 상위 5개 빈도
- 수치형 컬럼: 분포 요약 (왜도, 첨도)

### Step 3: 품질 검사
- 결측값 패턴 (MCAR/MAR/MNAR 추론)
- 이상값 탐지 (IQR 방법, Z-score)
- 중복 행 식별
- 데이터 타입 불일치

### Step 4: 상관관계 분석
- 수치 컬럼 간 피어슨/스피어만 상관계수
- 높은 상관(|r| > 0.7) 하이라이트
- 범주-수치 간 관계 (ANOVA F-test)

### Step 5: 인사이트 + 분석 방향 제안
- 핵심 발견 3가지 요약
- 분석 방향 3가지 제안 (AskUserQuestion)

## 산출물
- 데이터 프로파일 보고서 (마크다운)
- 품질 점수 (0-100)
- 분석 방향 추천

## 도구 사용
- Bash: Python pandas 스크립트 실행 (프로파일링)
- Read: CSV/Excel 파일 직접 읽기
- 시각화 필요 시: moai-data:data-visualizer로 연계

## 이 스킬을 사용하지 말아야 할 때
- **차트/그래프 생성** → moai-data:data-visualizer 사용
- **공공데이터 조회** → moai-data:public-data 사용
- **PPT/Word 변환** → moai-office 플러그인 사용