Data Analysis School
一个开源数据分析AI技能项目，集成于Codex，通过证据分级体系、表内对账、GrillMe反问门禁等机制，约束AI数据分析行为，防止模型编造数据结论
时间轴 (近 90 天)
Data Analysis School 是一个数据分析技能项目，作者是数据分析UP主「小马学数分」
Data Analysis School 项目在GitHub上有30多颗星
该项目包含74项回归测试，覆盖三个 Python 版本的 CI，案例报告做逐字节渲染比对
该项目能力矩阵覆盖16项数据分析方法，包括异动定位、漏斗分析、指标体系、AB实验、因果推断、用户分层、贡献度拆解、渠道归因、同期群留存、生存分析、路径分析、价格弹性、断点检测、多重比较校正
该项目内置11套行业口径模板，涵盖零售电商到金融游戏，每套写明适用信号、KPI定义、常见数据陷阱和降级路径
该项目采用表内对账机制，用 reconcile 脚本拿表格自带的校验和交叉验证每条明细，对不上就不放行，退出码可作为流水线闸门
该项目将结论按 L0 到 L4 分证据层级，规定 L2 以上的因果措辞如果缺少对应证据则直接判失败
GrillMe（考我问询）门禁在问题模糊时必须先反问用户，反问轮不生成报告，只有用户明确说直接分析才允许带默认假设继续
涉及「为什么」的解释类问题必须跑四个独立角色：Locator、Mechanism、Falsifier、Reviewer，前三个并行派发，Reviewer最后收口，缺一不可发布
报告由模型只写规格 JSON、HTML和图表由单独渲染器生成，实现内容与样式分离，并禁止数值几何动画以避免截图、打印或后台标签页中冻结成错误读数
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全部知识事实 (13)
Data Analysis School 是一个数据分析技能项目，作者是数据分析UP主「小马学数分」
50%待验证Data Analysis School 项目在GitHub上有30多颗星
50%待验证该项目包含74项回归测试，覆盖三个 Python 版本的 CI，案例报告做逐字节渲染比对
50%待验证该项目能力矩阵覆盖16项数据分析方法，包括异动定位、漏斗分析、指标体系、AB实验、因果推断、用户分层、贡献度拆解、渠道归因、同期群留存、生存分析、路径分析、价格弹性、断点检测、多重比较校正
50%待验证该项目内置11套行业口径模板，涵盖零售电商到金融游戏，每套写明适用信号、KPI定义、常见数据陷阱和降级路径
50%待验证该项目采用表内对账机制，用 reconcile 脚本拿表格自带的校验和交叉验证每条明细，对不上就不放行，退出码可作为流水线闸门
50%待验证该项目将结论按 L0 到 L4 分证据层级，规定 L2 以上的因果措辞如果缺少对应证据则直接判失败
50%待验证GrillMe（考我问询）门禁在问题模糊时必须先反问用户，反问轮不生成报告，只有用户明确说直接分析才允许带默认假设继续
50%待验证涉及「为什么」的解释类问题必须跑四个独立角色：Locator、Mechanism、Falsifier、Reviewer，前三个并行派发，Reviewer最后收口，缺一不可发布
50%待验证报告由模型只写规格 JSON、HTML和图表由单独渲染器生成，实现内容与样式分离，并禁止数值几何动画以避免截图、打印或后台标签页中冻结成错误读数
50%待验证该项目技能主文件常驻只有4000出头 token，配有加载表指明哪一步读哪个文件，方法包和行业模板禁止整体加载
50%待验证该项目案例使用 UCI 的英国零售商公开数据集，从数据构建到运行工件到结论全在仓库里
50%待验证该项目采用非商用许可 Polyform Noncommercial，公司使用需先获得授权
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