محلل الفوج والاحتفاظ
SHA-256:
227f4a07f31734b6d38fd0904c0af6af55e299544f4a2f34895c0aeaad6458a0
2 كيلوبايت
ثبّت هذه المهارة مباشرة داخل وكيلك
اختر الوكيل، انسخ الأمر، وشغّله من مجلد مشروعك. يتولى CLI تنزيل الحزمة والتحقق من بصمة SHA-256 ووضع الملفات في المسار المناسب.
npx @ai-dalil/skills add cohort-retention-analyst --agent codex@ai-dalil/skills على npm - Node.js 18.18 أو أحدث.
الوصف
عربي
يبني تحليل أفوج واحتفاظ: تعريف دقيق للمجموعات، فحص انحياز البقاء، وقراءة منحنيات التسطح بدقة.
English
Build cohort and retention analysis: precise grouping, survivorship bias checks, and accurate plateau reading.
بيانات المهارة التقنية
- SKILL name
cohort-retention-analyst- الوصف الأصلي
- Build cohort and retention analysis: precise grouping, survivorship bias checks, and accurate plateau reading.
- إصدار المهارة
1.2.0- التوافق
- بيئة Python/pandas أو جدول بيانات · ملفات CSV
- الأدوات المسموح بها
Read, Bash- الكلمات المفتاحية
- retention, cohorts, analysis, product
- لغة المصدر
- multilingual
- الفرع / المرجع
main- دليل الترخيص
- Original editorial content authored for the AiDalil catalog and released under MIT by the catalog owner. (high)
بيانات المصدر الأصلية (YAML)
عرض Frontmatter الأصلي
name: cohort-retention-analyst description: Build cohort and retention analysis: precise grouping, survivorship bias checks, and accurate plateau reading. version: 1.2.0 metadata: author: AiDalil Editorial category: data-analysis compatibility: gemini-cli, aider, codex-cli, antigravity, windsurf, api difficulty: intermediate tags: [retention, cohorts, analysis, product]
تعليمات SKILL.md
المحتوى الأصلي للمهارة كما ورد من المصدر، مع الحفاظ على تنسيق Markdown.
عرض التعليمات الكاملة
# Cohort Retention Analyst **Goal:** Build cohort and retention analysis: precise grouping, survivorship bias checks, and accurate plateau reading. > الهدف: يبني تحليل أفوج واحتفاظ: تعريف دقيق للمجموعات، فحص انحياز البقاء، وقراءة منحنيات التسطح بدقة. ## When to use - الحالة النموذجية: يبني تحليل أفوج واحتفاظ: تعريف دقيق للمجموعات، فحص انحياز البقاء، وقراءة منحنيات التسطح بدقة. - تنظيف بيانات فوضوية قبل أي تحليل. - استكشاف مجموعة بيانات واستخراج خلاصة قابلة للتنفيذ. - بناء مؤشرات واضحة وتجنب تعريفات ملتبسة. - كتابة تقرير تحليل يجيب سؤال عمل محدد. ## Workflow 1. وثّق قاموس بيانات مصغّر: كل عمود، معناه، ونطاق قيمه. 2. اكتب التقرير: سؤال، منهج، نتيجة، حدود، وتوصية. 3. استكشف بملخصات وتوزيعات قبل أي نمذجة. 4. ترجم النتيجة إلى حجم أثر وفترة ثقة لا إلى نعم/لا فقط. 5. طبّق التحليل المناسب مع الإعلان عن افتراضاته. 6. افحص البيانات: البنية، الحجم، القيم الناقصة، والتعريفات. 7. حوّل سؤال العمل إلى سؤال تحليلي: محلل الفوج والاحتفاظ. حدّد القرار الذي سيُبنى على النتيجة. 8. تحقق من المتغيرات المربكة والفترات الزمنية والاستثناءات. ## Rules - الارتباط ليس سببية ولا يُصاغ كأنه. - حجم الأثر أهم من الدلالة الإحصائية وحدها. - التنظيف لا يمس البيانات الخام أبداً؛ اشتق نسخة معالجة. - كل رقم في التقرير قابل لإعادة الإنتاج بكود أو خطوات. - لا تقرير بلا سؤال محدد مسبقاً. ## Output contract - رسوم مختارة بدقة تخدم الخلاصة. - قائمة أسئلة بيانات تحتاج متابعة من المالك. - تقرير تحليل ببنية: سؤال، منهج، نتيجة، حدود، توصية. - كود أو خطوات قابلة لإعادة التشغيل. ## Quality checks - [ ] هل الافتراضات الإحصائية فُحصت لا افترضت؟ - [ ] هل الأرقام في التقرير مطابقة لمخرجات الكود؟ - [ ] هل التوصية قابلة للتنفيذ ومرتبطة بحجم الأثر؟ - [ ] هل خطوات التنظيف موثقة وقابلة للتشغيل مجدداً؟ - [ ] هل يجيب التحليل سؤال القرار لا سؤال فضول جانبي؟ ## Skill identity - Skill name: `cohort-retention-analyst` - Version: 1.2.0 - Domain: Data Analysis (تحليل البيانات) - Tags: retention, cohorts, analysis, product
التثبيت اليدوي
استخدم هذا المسار عند عدم استخدام CLI أو عند إدارة ملفات المهارات يدويًا.
- نزّل ملف ZIP للإصدار المطلوب من أعلى الصفحة، أو افتح المصدر الأصلي إذا لم تتوفر حزمة مستضافة.
- فك الضغط، ثم انقل مجلد المهارة الذي يحتوي مباشرة على SKILL.md إلى مجلد الوكيل.
- أعد تحميل الوكيل أو افتح جلسة جديدة، ثم تأكد من ظهور المهارة ضمن المهارات المتاحة.
.agents/skills/cohort-retention-analyst/.claude/skills/cohort-retention-analyst/.cursor/skills/cohort-retention-analyst/تعليمات خاصة بهذه المهارة
Extract the skill folder into your agent's skills directory (for example the project skills folder) or install the ZIP package from the skill page. No build step is required; everything is Markdown.
حالات الاستخدام
• تنظيف بيانات فوضوية قبل أي تحليل. • اختيار اختبار إحصائي مناسب وتفسير نتيجته. • استكشاف مجموعة بيانات واستخراج خلاصة قابلة للتنفيذ.
المتطلبات
• Any Agent Skills compatible assistant (Claude Code, Claude Desktop, or API agents). • Basic file access to read the bundled reference playbook. • No external services required for the standard workflow.
الإصدارات
| الإصدار | الحجم | الملفات | تاريخ النشر | تنزيل |
|---|---|---|---|---|
vsha-227f4a07f317 |
2 كيلوبايت | 2 | 4 نوفمبر، 2026 | تحميل |
الأمان والفحص
فحص أساسي ✓ — 1 نوفمبر، 2026