16. 数学冷知识
🆔 ID: 2374
💬 指令: 16. 数学冷知识|冷知识挑战|1. 历史冷知识
"古罗马人用哪种动物的血作为牙膏成分？"
"拿破仑曾经被什么动物袭击导致军队溃败？"
"中世纪欧洲‘鼠王’现象是指什么？"
"泰坦尼克号沉船时，船上的哪类动物存活率最高？"
"维多利亚女王曾给谁颁发过‘狗爵位’？"
2. 科学冷知识
"人类大脑在什么情况下会产生‘既视感’（Déjà vu）？"
"香蕉其实是浆果，而草莓却不是——为什么？"
"地球上唯一不会腐败的食物是什么？"
"宇航员在太空打喷嚏会发生什么？"
"为什么猫的尿液会在紫外线下发光？"
3. 动物冷知识
"企鹅的膝盖藏在羽毛里，为什么我们看不到？"
"考拉的指纹和人类的几乎一模一样——有什么用？"
"章鱼的血液是什么颜色的？"
"为什么长颈鹿的舌头是蓝黑色的？"
"哪种动物可以连续几年不喝水？"
4. 文化冷知识
"日本忍者为什么总在屋顶撒豆子？"
"古埃及法老图坦卡蒙的棺材是用什么材料打造的？"
"为什么苏格兰
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科研指令
🏷️ 分类: 全域指令
17. 物理冷知识
🆔 ID: 2375
💬 指令: 17. 物理冷知识|冷知识挑战|1. 历史冷知识
"古罗马人用哪种动物的血作为牙膏成分？"
"拿破仑曾经被什么动物袭击导致军队溃败？"
"中世纪欧洲‘鼠王’现象是指什么？"
"泰坦尼克号沉船时，船上的哪类动物存活率最高？"
"维多利亚女王曾给谁颁发过‘狗爵位’？"
2. 科学冷知识
"人类大脑在什么情况下会产生‘既视感’（Déjà vu）？"
"香蕉其实是浆果，而草莓却不是——为什么？"
"地球上唯一不会腐败的食物是什么？"
"宇航员在太空打喷嚏会发生什么？"
"为什么猫的尿液会在紫外线下发光？"
3. 动物冷知识
"企鹅的膝盖藏在羽毛里，为什么我们看不到？"
"考拉的指纹和人类的几乎一模一样——有什么用？"
"章鱼的血液是什么颜色的？"
"为什么长颈鹿的舌头是蓝黑色的？"
"哪种动物可以连续几年不喝水？"
4. 文化冷知识
"日本忍者为什么总在屋顶撒豆子？"
"古埃及法老图坦卡蒙的棺材是用什么材料打造的？"
"为什么苏格兰
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科研指令
🏷️ 分类: 全域指令
18. 化学冷知识
🆔 ID: 2376
💬 指令: 18. 化学冷知识|冷知识挑战|1. 历史冷知识
"古罗马人用哪种动物的血作为牙膏成分？"
"拿破仑曾经被什么动物袭击导致军队溃败？"
"中世纪欧洲‘鼠王’现象是指什么？"
"泰坦尼克号沉船时，船上的哪类动物存活率最高？"
"维多利亚女王曾给谁颁发过‘狗爵位’？"
2. 科学冷知识
"人类大脑在什么情况下会产生‘既视感’（Déjà vu）？"
"香蕉其实是浆果，而草莓却不是——为什么？"
"地球上唯一不会腐败的食物是什么？"
"宇航员在太空打喷嚏会发生什么？"
"为什么猫的尿液会在紫外线下发光？"
3. 动物冷知识
"企鹅的膝盖藏在羽毛里，为什么我们看不到？"
"考拉的指纹和人类的几乎一模一样——有什么用？"
"章鱼的血液是什么颜色的？"
"为什么长颈鹿的舌头是蓝黑色的？"
"哪种动物可以连续几年不喝水？"
4. 文化冷知识
"日本忍者为什么总在屋顶撒豆子？"
"古埃及法老图坦卡蒙的棺材是用什么材料打造的？"
"为什么苏格兰
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科研指令
🏷️ 分类: 全域指令
19. 经济冷知识
🆔 ID: 2377
💬 指令: 19. 经济冷知识|冷知识挑战|1. 历史冷知识
"古罗马人用哪种动物的血作为牙膏成分？"
"拿破仑曾经被什么动物袭击导致军队溃败？"
"中世纪欧洲‘鼠王’现象是指什么？"
"泰坦尼克号沉船时，船上的哪类动物存活率最高？"
"维多利亚女王曾给谁颁发过‘狗爵位’？"
2. 科学冷知识
"人类大脑在什么情况下会产生‘既视感’（Déjà vu）？"
"香蕉其实是浆果，而草莓却不是——为什么？"
"地球上唯一不会腐败的食物是什么？"
"宇航员在太空打喷嚏会发生什么？"
"为什么猫的尿液会在紫外线下发光？"
3. 动物冷知识
"企鹅的膝盖藏在羽毛里，为什么我们看不到？"
"考拉的指纹和人类的几乎一模一样——有什么用？"
"章鱼的血液是什么颜色的？"
"为什么长颈鹿的舌头是蓝黑色的？"
"哪种动物可以连续几年不喝水？"
4. 文化冷知识
"日本忍者为什么总在屋顶撒豆子？"
"古埃及法老图坦卡蒙的棺材是用什么材料打造的？"
"为什么苏格兰
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🏷️ 分类: 全域指令
20. 法律冷知识
🆔 ID: 2378
💬 指令: 20. 法律冷知识|冷知识挑战|1. 历史冷知识
"古罗马人用哪种动物的血作为牙膏成分？"
"拿破仑曾经被什么动物袭击导致军队溃败？"
"中世纪欧洲‘鼠王’现象是指什么？"
"泰坦尼克号沉船时，船上的哪类动物存活率最高？"
"维多利亚女王曾给谁颁发过‘狗爵位’？"
2. 科学冷知识
"人类大脑在什么情况下会产生‘既视感’（Déjà vu）？"
"香蕉其实是浆果，而草莓却不是——为什么？"
"地球上唯一不会腐败的食物是什么？"
"宇航员在太空打喷嚏会发生什么？"
"为什么猫的尿液会在紫外线下发光？"
3. 动物冷知识
"企鹅的膝盖藏在羽毛里，为什么我们看不到？"
"考拉的指纹和人类的几乎一模一样——有什么用？"
"章鱼的血液是什么颜色的？"
"为什么长颈鹿的舌头是蓝黑色的？"
"哪种动物可以连续几年不喝水？"
4. 文化冷知识
"日本忍者为什么总在屋顶撒豆子？"
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科研指令
🏷️ 分类: 全域指令
1.数据清洗
🆔 ID: 2379
💬 指令: 1.数据清洗|数据分析
|1. 数据清洗与预处理
"用Python的Pandas处理Excel中的缺失值（中位数填充+异常值剔除）"
"编写SQL查询：合并多个表并处理重复数据（DISTINCT + JOIN优化）"
"用OpenRefine标准化10万条用户地址数据（省市区拆分）"
"处理时间序列数据的时区转换问题（UTC转本地时间+夏令时调整）"
"用正则表达式提取日志文件中的结构化数据（IP地址+时间戳）"
2. 统计分析
"用R语言计算A/B测试的统计显著性（t检验+效应量）"
"在Excel中实现蒙特卡洛模拟预测销售额（正态分布假设）"
"用Python的SciPy进行非参数检验（Mann-Whitney U检验）"
"设计一个电商用户分群的RFM模型（SQL+Python实现）"
"用Tableau计算移动平均线并检测季节性波动"
3. 数据可视化
"用Matplotlib绘制带误差棒的柱状图（95%置信区间）"
"Power BI动态仪表盘：按地区筛
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科研指令
🏷️ 分类: 全域指令
2.数据可视化
🆔 ID: 2380
💬 指令: 2.数据可视化|数据分析
|1. 数据清洗与预处理
"用Python的Pandas处理Excel中的缺失值（中位数填充+异常值剔除）"
"编写SQL查询：合并多个表并处理重复数据（DISTINCT + JOIN优化）"
"用OpenRefine标准化10万条用户地址数据（省市区拆分）"
"处理时间序列数据的时区转换问题（UTC转本地时间+夏令时调整）"
"用正则表达式提取日志文件中的结构化数据（IP地址+时间戳）"
2. 统计分析
"用R语言计算A/B测试的统计显著性（t检验+效应量）"
"在Excel中实现蒙特卡洛模拟预测销售额（正态分布假设）"
"用Python的SciPy进行非参数检验（Mann-Whitney U检验）"
"设计一个电商用户分群的RFM模型（SQL+Python实现）"
"用Tableau计算移动平均线并检测季节性波动"
3. 数据可视化
"用Matplotlib绘制带误差棒的柱状图（95%置信区间）"
"Power BI动态仪表盘：按地区筛
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科研指令
🏷️ 分类: 全域指令
3.统计分析
🆔 ID: 2381
💬 指令: 3.统计分析|数据分析
|1. 数据清洗与预处理
"用Python的Pandas处理Excel中的缺失值（中位数填充+异常值剔除）"
"编写SQL查询：合并多个表并处理重复数据（DISTINCT + JOIN优化）"
"用OpenRefine标准化10万条用户地址数据（省市区拆分）"
"处理时间序列数据的时区转换问题（UTC转本地时间+夏令时调整）"
"用正则表达式提取日志文件中的结构化数据（IP地址+时间戳）"
2. 统计分析
"用R语言计算A/B测试的统计显著性（t检验+效应量）"
"在Excel中实现蒙特卡洛模拟预测销售额（正态分布假设）"
"用Python的SciPy进行非参数检验（Mann-Whitney U检验）"
"设计一个电商用户分群的RFM模型（SQL+Python实现）"
"用Tableau计算移动平均线并检测季节性波动"
3. 数据可视化
"用Matplotlib绘制带误差棒的柱状图（95%置信区间）"
"Power BI动态仪表盘：按地区筛
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4.机器学习
🆔 ID: 2382
💬 指令: 4.机器学习|数据分析
|1. 数据清洗与预处理
"用Python的Pandas处理Excel中的缺失值（中位数填充+异常值剔除）"
"编写SQL查询：合并多个表并处理重复数据（DISTINCT + JOIN优化）"
"用OpenRefine标准化10万条用户地址数据（省市区拆分）"
"处理时间序列数据的时区转换问题（UTC转本地时间+夏令时调整）"
"用正则表达式提取日志文件中的结构化数据（IP地址+时间戳）"
2. 统计分析
"用R语言计算A/B测试的统计显著性（t检验+效应量）"
"在Excel中实现蒙特卡洛模拟预测销售额（正态分布假设）"
"用Python的SciPy进行非参数检验（Mann-Whitney U检验）"
"设计一个电商用户分群的RFM模型（SQL+Python实现）"
"用Tableau计算移动平均线并检测季节性波动"
3. 数据可视化
"用Matplotlib绘制带误差棒的柱状图（95%置信区间）"
"Power BI动态仪表盘：按地区筛
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🏷️ 分类: 全域指令
5.文本分析
🆔 ID: 2383
💬 指令: 5.文本分析|数据分析
|1. 数据清洗与预处理
"用Python的Pandas处理Excel中的缺失值（中位数填充+异常值剔除）"
"编写SQL查询：合并多个表并处理重复数据（DISTINCT + JOIN优化）"
"用OpenRefine标准化10万条用户地址数据（省市区拆分）"
"处理时间序列数据的时区转换问题（UTC转本地时间+夏令时调整）"
"用正则表达式提取日志文件中的结构化数据（IP地址+时间戳）"
2. 统计分析
"用R语言计算A/B测试的统计显著性（t检验+效应量）"
"在Excel中实现蒙特卡洛模拟预测销售额（正态分布假设）"
"用Python的SciPy进行非参数检验（Mann-Whitney U检验）"
"设计一个电商用户分群的RFM模型（SQL+Python实现）"
"用Tableau计算移动平均线并检测季节性波动"
3. 数据可视化
"用Matplotlib绘制带误差棒的柱状图（95%置信区间）"
"Power BI动态仪表盘：按地区筛
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科研指令
🏷️ 分类: 全域指令
6.时间序列
🆔 ID: 2384
💬 指令: 6.时间序列|数据分析
|1. 数据清洗与预处理
"用Python的Pandas处理Excel中的缺失值（中位数填充+异常值剔除）"
"编写SQL查询：合并多个表并处理重复数据（DISTINCT + JOIN优化）"
"用OpenRefine标准化10万条用户地址数据（省市区拆分）"
"处理时间序列数据的时区转换问题（UTC转本地时间+夏令时调整）"
"用正则表达式提取日志文件中的结构化数据（IP地址+时间戳）"
2. 统计分析
"用R语言计算A/B测试的统计显著性（t检验+效应量）"
"在Excel中实现蒙特卡洛模拟预测销售额（正态分布假设）"
"用Python的SciPy进行非参数检验（Mann-Whitney U检验）"
"设计一个电商用户分群的RFM模型（SQL+Python实现）"
"用Tableau计算移动平均线并检测季节性波动"
3. 数据可视化
"用Matplotlib绘制带误差棒的柱状图（95%置信区间）"
"Power BI动态仪表盘：按地区筛
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科研指令
🏷️ 分类: 全域指令
7.图像分析
🆔 ID: 2385
💬 指令: 7.图像分析|数据分析
|1. 数据清洗与预处理
"用Python的Pandas处理Excel中的缺失值（中位数填充+异常值剔除）"
"编写SQL查询：合并多个表并处理重复数据（DISTINCT + JOIN优化）"
"用OpenRefine标准化10万条用户地址数据（省市区拆分）"
"处理时间序列数据的时区转换问题（UTC转本地时间+夏令时调整）"
"用正则表达式提取日志文件中的结构化数据（IP地址+时间戳）"
2. 统计分析
"用R语言计算A/B测试的统计显著性（t检验+效应量）"
"在Excel中实现蒙特卡洛模拟预测销售额（正态分布假设）"
"用Python的SciPy进行非参数检验（Mann-Whitney U检验）"
"设计一个电商用户分群的RFM模型（SQL+Python实现）"
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3. 数据可视化
"用Matplotlib绘制带误差棒的柱状图（95%置信区间）"
"Power BI动态仪表盘：按地区筛
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科研指令
🏷️ 分类: 全域指令
8.网络分析
🆔 ID: 2386
💬 指令: 8.网络分析|数据分析
|1. 数据清洗与预处理
"用Python的Pandas处理Excel中的缺失值（中位数填充+异常值剔除）"
"编写SQL查询：合并多个表并处理重复数据（DISTINCT + JOIN优化）"
"用OpenRefine标准化10万条用户地址数据（省市区拆分）"
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"用正则表达式提取日志文件中的结构化数据（IP地址+时间戳）"
2. 统计分析
"用R语言计算A/B测试的统计显著性（t检验+效应量）"
"在Excel中实现蒙特卡洛模拟预测销售额（正态分布假设）"
"用Python的SciPy进行非参数检验（Mann-Whitney U检验）"
"设计一个电商用户分群的RFM模型（SQL+Python实现）"
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3. 数据可视化
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科研指令
🏷️ 分类: 全域指令
9.空间分析
🆔 ID: 2387
💬 指令: 9.空间分析|数据分析
|1. 数据清洗与预处理
"用Python的Pandas处理Excel中的缺失值（中位数填充+异常值剔除）"
"编写SQL查询：合并多个表并处理重复数据（DISTINCT + JOIN优化）"
"用OpenRefine标准化10万条用户地址数据（省市区拆分）"
"处理时间序列数据的时区转换问题（UTC转本地时间+夏令时调整）"
"用正则表达式提取日志文件中的结构化数据（IP地址+时间戳）"
2. 统计分析
"用R语言计算A/B测试的统计显著性（t检验+效应量）"
"在Excel中实现蒙特卡洛模拟预测销售额（正态分布假设）"
"用Python的SciPy进行非参数检验（Mann-Whitney U检验）"
"设计一个电商用户分群的RFM模型（SQL+Python实现）"
"用Tableau计算移动平均线并检测季节性波动"
3. 数据可视化
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科研指令
🏷️ 分类: 全域指令
10.商业分析
🆔 ID: 2388
💬 指令: 10.商业分析|数据分析
|1. 数据清洗与预处理
"用Python的Pandas处理Excel中的缺失值（中位数填充+异常值剔除）"
"编写SQL查询：合并多个表并处理重复数据（DISTINCT + JOIN优化）"
"用OpenRefine标准化10万条用户地址数据（省市区拆分）"
"处理时间序列数据的时区转换问题（UTC转本地时间+夏令时调整）"
"用正则表达式提取日志文件中的结构化数据（IP地址+时间戳）"
2. 统计分析
"用R语言计算A/B测试的统计显著性（t检验+效应量）"
"在Excel中实现蒙特卡洛模拟预测销售额（正态分布假设）"
"用Python的SciPy进行非参数检验（Mann-Whitney U检验）"
"设计一个电商用户分群的RFM模型（SQL+Python实现）"
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3. 数据可视化
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科研指令
🏷️ 分类: 全域指令
11.金融分析
🆔 ID: 2389
💬 指令: 11.金融分析|数据分析
|1. 数据清洗与预处理
"用Python的Pandas处理Excel中的缺失值（中位数填充+异常值剔除）"
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"用OpenRefine标准化10万条用户地址数据（省市区拆分）"
"处理时间序列数据的时区转换问题（UTC转本地时间+夏令时调整）"
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2. 统计分析
"用R语言计算A/B测试的统计显著性（t检验+效应量）"
"在Excel中实现蒙特卡洛模拟预测销售额（正态分布假设）"
"用Python的SciPy进行非参数检验（Mann-Whitney U检验）"
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科研指令
🏷️ 分类: 全域指令
12.医疗分析
🆔 ID: 2390
💬 指令: 12.医疗分析|数据分析
|1. 数据清洗与预处理
"用Python的Pandas处理Excel中的缺失值（中位数填充+异常值剔除）"
"编写SQL查询：合并多个表并处理重复数据（DISTINCT + JOIN优化）"
"用OpenRefine标准化10万条用户地址数据（省市区拆分）"
"处理时间序列数据的时区转换问题（UTC转本地时间+夏令时调整）"
"用正则表达式提取日志文件中的结构化数据（IP地址+时间戳）"
2. 统计分析
"用R语言计算A/B测试的统计显著性（t检验+效应量）"
"在Excel中实现蒙特卡洛模拟预测销售额（正态分布假设）"
"用Python的SciPy进行非参数检验（Mann-Whitney U检验）"
"设计一个电商用户分群的RFM模型（SQL+Python实现）"
"用Tableau计算移动平均线并检测季节性波动"
3. 数据可视化
"用Matplotlib绘制带误差棒的柱状图（95%置信区间）"
"Power BI动态仪表盘：按地区筛
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科研指令
🏷️ 分类: 全域指令
13.教育分析
🆔 ID: 2391
💬 指令: 13.教育分析|数据分析
|1. 数据清洗与预处理
"用Python的Pandas处理Excel中的缺失值（中位数填充+异常值剔除）"
"编写SQL查询：合并多个表并处理重复数据（DISTINCT + JOIN优化）"
"用OpenRefine标准化10万条用户地址数据（省市区拆分）"
"处理时间序列数据的时区转换问题（UTC转本地时间+夏令时调整）"
"用正则表达式提取日志文件中的结构化数据（IP地址+时间戳）"
2. 统计分析
"用R语言计算A/B测试的统计显著性（t检验+效应量）"
"在Excel中实现蒙特卡洛模拟预测销售额（正态分布假设）"
"用Python的SciPy进行非参数检验（Mann-Whitney U检验）"
"设计一个电商用户分群的RFM模型（SQL+Python实现）"
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3. 数据可视化
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科研指令
🏷️ 分类: 全域指令
14.社交分析
🆔 ID: 2392
💬 指令: 14.社交分析|数据分析
|1. 数据清洗与预处理
"用Python的Pandas处理Excel中的缺失值（中位数填充+异常值剔除）"
"编写SQL查询：合并多个表并处理重复数据（DISTINCT + JOIN优化）"
"用OpenRefine标准化10万条用户地址数据（省市区拆分）"
"处理时间序列数据的时区转换问题（UTC转本地时间+夏令时调整）"
"用正则表达式提取日志文件中的结构化数据（IP地址+时间戳）"
2. 统计分析
"用R语言计算A/B测试的统计显著性（t检验+效应量）"
"在Excel中实现蒙特卡洛模拟预测销售额（正态分布假设）"
"用Python的SciPy进行非参数检验（Mann-Whitney U检验）"
"设计一个电商用户分群的RFM模型（SQL+Python实现）"
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3. 数据可视化
"用Matplotlib绘制带误差棒的柱状图（95%置信区间）"
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🏷️ 分类: 全域指令
15.制造分析
🆔 ID: 2393
💬 指令: 15.制造分析|数据分析
|1. 数据清洗与预处理
"用Python的Pandas处理Excel中的缺失值（中位数填充+异常值剔除）"
"编写SQL查询：合并多个表并处理重复数据（DISTINCT + JOIN优化）"
"用OpenRefine标准化10万条用户地址数据（省市区拆分）"
"处理时间序列数据的时区转换问题（UTC转本地时间+夏令时调整）"
"用正则表达式提取日志文件中的结构化数据（IP地址+时间戳）"
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"用R语言计算A/B测试的统计显著性（t检验+效应量）"
"在Excel中实现蒙特卡洛模拟预测销售额（正态分布假设）"
"用Python的SciPy进行非参数检验（Mann-Whitney U检验）"
"设计一个电商用户分群的RFM模型（SQL+Python实现）"
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3. 数据可视化
"用Matplotlib绘制带误差棒的柱状图（95%置信区间）"
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🏷️ 分类: 全域指令
16.交通分析
🆔 ID: 2394
💬 指令: 16.交通分析|数据分析
|1. 数据清洗与预处理
"用Python的Pandas处理Excel中的缺失值（中位数填充+异常值剔除）"
"编写SQL查询：合并多个表并处理重复数据（DISTINCT + JOIN优化）"
"用OpenRefine标准化10万条用户地址数据（省市区拆分）"
"处理时间序列数据的时区转换问题（UTC转本地时间+夏令时调整）"
"用正则表达式提取日志文件中的结构化数据（IP地址+时间戳）"
2. 统计分析
"用R语言计算A/B测试的统计显著性（t检验+效应量）"
"在Excel中实现蒙特卡洛模拟预测销售额（正态分布假设）"
"用Python的SciPy进行非参数检验（Mann-Whitney U检验）"
"设计一个电商用户分群的RFM模型（SQL+Python实现）"
"用Tableau计算移动平均线并检测季节性波动"
3. 数据可视化
"用Matplotlib绘制带误差棒的柱状图（95%置信区间）"
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🏷️ 分类: 全域指令
17.能源分析
🆔 ID: 2395
💬 指令: 17.能源分析|数据分析
|1. 数据清洗与预处理
"用Python的Pandas处理Excel中的缺失值（中位数填充+异常值剔除）"
"编写SQL查询：合并多个表并处理重复数据（DISTINCT + JOIN优化）"
"用OpenRefine标准化10万条用户地址数据（省市区拆分）"
"处理时间序列数据的时区转换问题（UTC转本地时间+夏令时调整）"
"用正则表达式提取日志文件中的结构化数据（IP地址+时间戳）"
2. 统计分析
"用R语言计算A/B测试的统计显著性（t检验+效应量）"
"在Excel中实现蒙特卡洛模拟预测销售额（正态分布假设）"
"用Python的SciPy进行非参数检验（Mann-Whitney U检验）"
"设计一个电商用户分群的RFM模型（SQL+Python实现）"
"用Tableau计算移动平均线并检测季节性波动"
3. 数据可视化
"用Matplotlib绘制带误差棒的柱状图（95%置信区间）"
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18.农业分析
🆔 ID: 2396
💬 指令: 18.农业分析|数据分析
|1. 数据清洗与预处理
"用Python的Pandas处理Excel中的缺失值（中位数填充+异常值剔除）"
"编写SQL查询：合并多个表并处理重复数据（DISTINCT + JOIN优化）"
"用OpenRefine标准化10万条用户地址数据（省市区拆分）"
"处理时间序列数据的时区转换问题（UTC转本地时间+夏令时调整）"
"用正则表达式提取日志文件中的结构化数据（IP地址+时间戳）"
2. 统计分析
"用R语言计算A/B测试的统计显著性（t检验+效应量）"
"在Excel中实现蒙特卡洛模拟预测销售额（正态分布假设）"
"用Python的SciPy进行非参数检验（Mann-Whitney U检验）"
"设计一个电商用户分群的RFM模型（SQL+Python实现）"
"用Tableau计算移动平均线并检测季节性波动"
3. 数据可视化
"用Matplotlib绘制带误差棒的柱状图（95%置信区间）"
"Power BI动态仪表盘：按地区筛
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科研指令
🏷️ 分类: 全域指令
19.安全分析
🆔 ID: 2397
💬 指令: 19.安全分析|数据分析
|1. 数据清洗与预处理
"用Python的Pandas处理Excel中的缺失值（中位数填充+异常值剔除）"
"编写SQL查询：合并多个表并处理重复数据（DISTINCT + JOIN优化）"
"用OpenRefine标准化10万条用户地址数据（省市区拆分）"
"处理时间序列数据的时区转换问题（UTC转本地时间+夏令时调整）"
"用正则表达式提取日志文件中的结构化数据（IP地址+时间戳）"
2. 统计分析
"用R语言计算A/B测试的统计显著性（t检验+效应量）"
"在Excel中实现蒙特卡洛模拟预测销售额（正态分布假设）"
"用Python的SciPy进行非参数检验（Mann-Whitney U检验）"
"设计一个电商用户分群的RFM模型（SQL+Python实现）"
"用Tableau计算移动平均线并检测季节性波动"
3. 数据可视化
"用Matplotlib绘制带误差棒的柱状图（95%置信区间）"
"Power BI动态仪表盘：按地区筛
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科研指令
🏷️ 分类: 全域指令
20.环境分析
🆔 ID: 2398
💬 指令: 20.环境分析|数据分析
|1. 数据清洗与预处理
"用Python的Pandas处理Excel中的缺失值（中位数填充+异常值剔除）"
"编写SQL查询：合并多个表并处理重复数据（DISTINCT + JOIN优化）"
"用OpenRefine标准化10万条用户地址数据（省市区拆分）"
"处理时间序列数据的时区转换问题（UTC转本地时间+夏令时调整）"
"用正则表达式提取日志文件中的结构化数据（IP地址+时间戳）"
2. 统计分析
"用R语言计算A/B测试的统计显著性（t检验+效应量）"
"在Excel中实现蒙特卡洛模拟预测销售额（正态分布假设）"
"用Python的SciPy进行非参数检验（Mann-Whitney U检验）"
"设计一个电商用户分群的RFM模型（SQL+Python实现）"
"用Tableau计算移动平均线并检测季节性波动"
3. 数据可视化
"用Matplotlib绘制带误差棒的柱状图（95%置信区间）"
"Power BI动态仪表盘：按地区筛
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🏷️ 分类: 全域指令
润滑油
🆔 ID: 2399
💬 指令: 润滑油|润滑油
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科研指令
🏷️ 分类: 日常指令
清洁剂
🆔 ID: 2400
💬 指令: 清洁剂|润滑油
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科研指令
🏷️ 分类: 日常指令
空气催化分解
🆔 ID: 2401
💬 指令: 空气催化分解|润滑油
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科研指令
🏷️ 分类: 日常指令
医学影像
🆔 ID: 2402
💬 指令: 医学影像|润滑油
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科研指令
🏷️ 分类: 日常指令
地震预测
🆔 ID: 2403
💬 指令: 地震预测|润滑油
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科研指令
🏷️ 分类: 日常指令