ElasticFlow
HubTüm becerilerDepartmana göreRole göreAraca göreMetriğe göreMCPsYayıncılar
Ana siteGiriş yapKaydol
ElasticFlow

Yapay zekâ destekli workflow otomasyonu ile işinizi dönüştürün. Tüm kurumsal ihtiyaçlarınız için tek bir platform.

Takip et

Platform

  • Özellikler
  • Faydalar
  • Kullanım senaryoları
  • Workflow kütüphanesi

Kullanım senaryoları

  • Satış
  • Pazarlama
  • Finans ve Hukuk
  • İK

Katalog

  • Departmanlar
  • Roller
  • Araçlar
  • Metrikler
  • Platformlar

Büyüme

  • Referans programı
  • İş ortakları

Yasal

  • Gizlilik politikası
  • Hizmet şartları
  • Çerez politikası
  • Kabul edilebilir kullanım
  • Güvenlik
  • SLA

© 2026 ElasticFlow. Tüm hakları saklıdır.

ElasticFlow
HubTüm becerilerDepartmana göreRole göreAraca göreMetriğe göreMCPsYayıncılar
Ana siteGiriş yapKaydol
ElasticFlow

Yapay zekâ destekli workflow otomasyonu ile işinizi dönüştürün. Tüm kurumsal ihtiyaçlarınız için tek bir platform.

Takip et

Platform

  • Özellikler
  • Faydalar
  • Kullanım senaryoları
  • Workflow kütüphanesi

Kullanım senaryoları

  • Satış
  • Pazarlama
  • Finans ve Hukuk
  • İK

Katalog

  • Departmanlar
  • Roller
  • Araçlar
  • Metrikler
  • Platformlar

Büyüme

  • Referans programı
  • İş ortakları

Yasal

  • Gizlilik politikası
  • Hizmet şartları
  • Çerez politikası
  • Kabul edilebilir kullanım
  • Güvenlik
  • SLA

© 2026 ElasticFlow. Tüm hakları saklıdır.

ElasticFlow
HubTüm becerilerDepartmana göreRole göreAraca göreMetriğe göreMCPsYayıncılar
Ana siteGiriş yapKaydol
  1. Ana Sayfa
  2. Beceriler
  3. Analyzing Veri
Şu dillerde:🇬🇧 English🇰🇷 한국어🇵🇹 Português🇹🇷 Türkçe
Yapay zeka becerisiAnalyze veriOperasyonlar

Dağınık bilgiyi yapılandırılmış, kontrol edilebilir ve aksiyona dönük bir sonuca dönüştürür. — Claude Skill

Claude Code için bir Claude becerisi · Astronomer — çalıştır: /analyzing-data (Claude'da)·Güncellendi: 18 Haz 2026·vmain@789b454

Şununla uyumluGChatGPTClaudeClaudeCCClaude CodeXCodex / Codex CLICursorCursorGeminiGemini

Dağınık bilgiyi yapılandırılmış, kontrol edilebilir ve aksiyona dönük bir sonuca dönüştürür.

  • Translates stakeholder questions içine metrikler, dimensions, filters, ve veri kaynaklar.
  • Discovers tables ve prior analysis patterns önce writing yeni SQL.
  • İş bağlamını netleştirir, kanıtı ayırır ve sonraki aksiyonu anlaşılır hale getirir.
  • İş bağlamını netleştirir, kanıtı ayırır ve sonraki aksiyonu anlaşılır hale getirir.
SenBugün

A stakeholder asks için a number, but metrik definition ve kaynak table assumptions stay hidden.

/analyzing-data ile

Run /analyzing-data make definitions, kaynak selection, query logic, result, ve caveats visible.

1 Clarify question ve metrik2 bul kaynak tables3 Draft analysis4 Explain answer ve caveats

Kim için

Analitik Engineer

Translate stakeholder questions içine reliable analysis ile caveats.

Bu rol için becerileri gör
Veri Engineer

yardımcı ol ekipler bul ve doğrula right kaynaklar önce analysis scales.

Bu rol için becerileri gör

Ne yapar

Ürün metric analysis

Answer aktivasyon, elde tutma, dönüşüm, veya usage questions -den warehouse veri.

GTM analysis

Dağınık bilgiyi yapılandırılmış, kontrol edilebilir ve aksiyona dönük bir sonuca dönüştürür.

Veri discovery

bul right kaynak tables ve definitions önce building a dashboard.

Nasıl çalışır

1

Clarify karar, metrik, segment, date range, ve acceptable caveats.

2

Look up relevant concepts, tables, prior queries, ve known definitions.

3

İş bağlamını netleştirir, kanıtı ayırır ve sonraki aksiyonu anlaşılır hale getirir.

4

doğrula results against simple reasonableness kontrol eder.

5

Explain result, caveats, ve suggested follow-up.

Giriş seçenekleri

Business question

karar analysis gerekir destek.

Örnek

Kullanıcının yapıştırdığı içerik
Question: Did onboarding kontrol listesi improve aktivasyon?
Definition: aktivasyon means workspace invited 2+ teammates ve created ilk project içinde 7 days.
yayına al date: June 1.
Segments: SMB, mid-market, enterprise.
Known tables: product_events, workspaces, hesaplar.
Kullanıcı hedefi, mevcut verileri, kaynak notlarını ve beklenen çıktı formatını yapıştırır.
Faydalı sonuç
Analiz setup
Sonuç; öncelikler, kanıtlar, önerilen aksiyonlar ve insan kontrolü gereken noktaları içerir.
Business answer
aktivasyon appears improve sonra yayına al in SMB ve mid-market. Enterprise moves less clearly because sample size is smaller ve satış-assisted onboarding may follow a different path.
Result table
| Segment | önce yayına al | sonra yayına al | Change | Readout |
|---|---:|---:|---:|---|
| SMB | 36% | 44% | +8 pts | Likely positive movement |
| Mid-market | 42% | 51% | +9 pts | Strong sinyal investigate |
| Enterprise | 37% | 42% | +5 pts | Directional only |
| tüm | 38% | 46% | +8 pts | Improvement, değil proof causality |
Caveats
Sonuç; öncelikler, kanıtlar, önerilen aksiyonlar ve insan kontrolü gereken noktaları içerir.
Next analysis
Sonuç; öncelikler, kanıtlar, önerilen aksiyonlar ve insan kontrolü gereken noktaları içerir.

İyileştirdiği metrikler

Veri kalitesi
Surfaces eksik veya unreliable veri önce öneriler are made.
Operasyonlar
Metrik Trust
Improves güven by exposing definitions, kaynaklar, ve caveats.
Operasyonlar

Uyumlu araçlar

Google Sheets
manuel

Share result tables ve stakeholder summaries.

Snowflake
manuel

kullan warehouse tables ve metrik definitions where mevcut.

SQL
manuel

Draft ve incele analysis queries.

Analyzing Veri kullanmak ister misiniz?

Nasıl başlamak istediğinizi seçin.

Claude Code'da çalıştır
Ücretsiz. Açık kaynak.

Bu beceriyi bilgisayarınıza yerel olarak kurun ve çalıştırın.

1
Claude Code'u kur

Bilgisayarınızda bir terminal açın ve şu komutu yapıştırın:

2
Beceriyi kur

Bu, beceriyi tüm dosyalarıyla bilgisayarınıza indirir:

Tüm projelerinizde kullanılabilir hale getirmek için sona -g ekleyin.

3
Çalıştırın

Claude Code'u başlatın, ardından komutu yazın:

sonra
Kaynağı GitHub'da görüntüle
ElasticFlow'da kullan
Ekip ve işbirliği özellikleri

Becerileri tarayıcınızdan çalıştırın. Sonuçları paylaşın, erişimi yönetin, ekibinizle işbirliği yapın. Terminal gerekmez.

14 gün ücretsiz deneme. Dilediğiniz zaman iptal edin.

GitHub'da görüntüle

Analyzing Veri — Türkçe kaynak özeti

Bu bölüm, yayıncının orijinal skill talimatlarının Türkçe, kullanıcıya dönük özetidir. Komutlar, dosya yolları, URL'ler, ürün adları ve teknik kimlikler değiştirilmez.

Ne zaman kullanılır

Dağınık bilgiyi yapılandırılmış, kontrol edilebilir ve aksiyona dönük bir sonuca dönüştürür.

Kullanıcı ne verir

  • Hedef veya karar sorusu.
  • İlgili kaynak notları, ticket'lar, metrikler, dokümanlar veya konuşma özetleri.
  • Beklenen çıktı formatı ve varsa kısıtlar.

AI ne üretir

  • Net özet ve önceliklendirilmiş bulgular.
  • Kanıtla ayrılmış öneriler.
  • Sonraki aksiyonlar, sahipler ve insan kontrolü gerektiren noktalar.

Kapsam sinyalleri

  • Roller: Analitik Engineer, Veri Engineer.
  • Araçlar: Google Sheets, Snowflake, SQL.
  • Metrikler: Veri kalitesi, Metrik Trust.

Referans belgeleri

analyzing-data SKILL.md

Bu referansın Türkçe özeti: becerinin ne zaman kullanılacağını, hangi girdileri beklediğini ve hangi çıktının kontrol edilmesi gerektiğini açıklar. Komutlar, URL'ler, dosya yolları ve ürün adları orijinal kaynakla aynı tutulur.

ElasticFlow

Yapay zekâ destekli workflow otomasyonu ile işinizi dönüştürün. Tüm kurumsal ihtiyaçlarınız için tek bir platform.

Takip et

Platform

  • Özellikler
  • Faydalar
  • Kullanım senaryoları
  • Workflow kütüphanesi

Kullanım senaryoları

  • Satış
  • Pazarlama
  • Finans ve Hukuk
  • İK

Katalog

  • Departmanlar
  • Roller
  • Araçlar
  • Metrikler
  • Platformlar

Büyüme

  • Referans programı
  • İş ortakları

Yasal

  • Gizlilik politikası
  • Hizmet şartları
  • Çerez politikası
  • Kabul edilebilir kullanım
  • Güvenlik
  • SLA

© 2026 ElasticFlow. Tüm hakları saklıdır.