预测建模 Skill技能列表
PyMC贝叶斯建模Skill pymc-bayesian-modeling
这个技能用于使用PyMC进行贝叶斯建模，包括构建层次模型、MCMC采样（NUTS）、变分推断、模型比较（如LOO和WAIC）、后验检查等，适用于概率编程和统计推断。关键词：贝叶斯建模, PyMC, 概率编程, MCMC, 变分推断, 模型比较, 数据科学, 预测建模。
插值逼近Skill interpolation-approximation
插值逼近是一种数值分析方法，用于通过已知数据点构建函数或曲线，实现数据拟合、函数近似和预测建模。核心功能包括多项式插值、样条插值、最小二乘拟合和误差分析，广泛应用于量化金融、数据科学、工程计算和科学研究等领域。关键词：插值方法、逼近算法、数据拟合、数值分析、函数近似、量化金融、预测建模、误差估计。
贝叶斯推理与校准Skill bayesian-reasoning-calibration
这个技能应用贝叶斯推理来系统更新概率估计，帮助在不确定性下进行预测、评估风险和测试假设，避免过度自信偏差。通过贝叶斯定理校准信念，提高决策质量，适用于概率更新、预测建模和不确定性管理。关键词：贝叶斯推理、校准、概率更新、预测、风险评估、假设测试、不确定性分析。
边界值问题Skill boundary-value-problems
这个技能提供解决常微分方程和偏微分方程中边界值问题的策略和方法，包括问题分类、射击方法、有限差分法、配置法以及特征值问题求解。适用于数学建模、科学计算和工程分析等领域，关键词包括边界值问题、ODE、PDE、数值方法、射击法、有限差分、特征值问题。
时间序列分析师Skill time-series-analyst
时间序列分析技能用于分析时间序列数据，识别模式、趋势、季节性和异常，并使用统计和机器学习方法进行预测。适用于金融、经济、销售预测、库存管理等领域，关键词包括时间序列分析、预测建模、ARIMA、机器学习、异常检测。
预测预死亡分析Skill forecast-premortem
预测预死亡分析是一种用于压力测试预测的技术，通过假设预测已经失败并逆向工作来识别原因，从而揭示盲点、尾部风险和过度自信。适用于高置信度预测、识别未知风险或调整置信区间。关键词：预测预死亡、风险识别、压力测试、置信区间调整、预测建模、数据科学。
Metaculus预测Skill metaculus
Metaculus预测技能是一个连接社区预测平台的工具，主要用于查看和搜索各类事件的概率预测、锦标赛信息及社区共识。核心功能包括问题搜索、详情查询、锦标赛列表和预测数据获取，适用于对事件概率、市场预期和群体智慧分析感兴趣的用户。关键词：社区预测，概率预测，事件预测，群体智慧，预测平台，Metaculus，预测分析，锦标赛，预测校准。
创业趋势预测Skill startup-trend-prediction
这个技能提供系统化框架，通过分析2-3年的历史信号来预测未来1-2年的市场、技术或业务模型趋势。它结合采用曲线、周期模式和信号分析，评估市场进入时机（如进入/等待/避免），支持决策制定，包括趋势轨迹（上升/峰值/下降）、采用阶段识别等。关键词：趋势预测、市场分析、创业时机、数据驱动决策、采用曲线、市场进入、周期模式、信号分析。
ClassificationModelingSkill ClassificationModeling
构建用于分类预测和分类的二元和多类分类模型
Python科学计算技能Skill pycse
pycse 是一个 Python 库，用于科学和工程计算，提供自动计算置信区间和预测边界的回归分析、模型拟合、ODE 求解和缓存功能。简化数据分析和预测建模流程，提高效率，关键词：Python, 科学计算, 回归分析, 置信区间, 预测建模, 模型拟合, ODE, 缓存。
Stan贝叶斯建模Skill stan-bayesian-modeling
Stan贝叶斯建模技能专注于使用Stan概率编程语言进行高级贝叶斯统计推断和复杂统计模型构建。核心功能包括MCMC采样（如NUTS和HMC算法）、变分推断、先验与后验预测检验，以及基于LOO-CV和WAIC的模型比较。适用于量化金融中的预测建模、风险管理、因子挖掘，以及数据科学领域的统计计算、不确定性量化和概率预测。关键词：Stan概率编程，贝叶斯推断，MCMC采样，变分推断，模型比较，统计建模，量化金融，数据科学。
AI-ML数据科学工程套件Skill ai-ml-data-science
这个技能提供了一个完整的端到端数据科学和机器学习工程工作流程，将原始数据和业务问题转化为可生产化的验证模型。它涵盖了数据探索、特征设计、模型选择、性能评估、SQL变换和MLOps实践，特别强调现代特征存储、自动化重训练和漂移监控。关键词：数据科学、机器学习、特征工程、模型评估、MLOps、SQLMesh、预测建模、可重复性。