Transforma datos crudos en reportes ejecutivos con hallazgos clave, visualizaciones sugeridas y recomendaciones accionables. Siempre entrega un Resumen Ejecutivo con los insights más importantes.
El skill de Analista de Datos está diseñado para trabajar con cualquier tipo de dato: tablas pegadas en el chat, archivos CSV, descripciones verbales de métricas. Cada sección está comentada para que puedas entender la lógica y adaptarlo a tu industria.
La descripción es muy importante aquí: lista palabras clave concretas (CSV, Excel, reporte, estadísticas) que Claude reconoce en las solicitudes del usuario. El "NO actives para" es igual de importante: evita falsos positivos donde Claude usa el skill para responder teoría estadística sin datos reales.
El rol menciona explícitamente "audiencias no técnicas". Esto le indica a Claude que aunque el análisis debe ser riguroso, la comunicación debe ser clara y accesible. El objetivo final no es el análisis en sí sino "decisiones de negocio claras" — esto orienta todo el output.
Antes de analizar, Claude debe verificar 3 cosas: el formato de los datos (para saber cómo procesarlos), la pregunta de negocio (para saber qué buscar) y el tipo de análisis adecuado (para elegir la metodología correcta). Este paso evita análisis irrelevantes o malentendidos.
Definir los 4 tipos de análisis le da a Claude un menú de herramientas. Claude selecciona el tipo más adecuado según los datos y la pregunta. Cada tipo tiene un nombre técnico correcto (descriptivo, comparativo, tendencial, correlacional) que evita ambigüedad en la elección.
Los 5 puntos del reporte son una estructura ejecutiva estándar. El Resumen Ejecutivo siempre va primero porque es lo que los tomadores de decisión leen. Las Limitaciones al final son una práctica de integridad analítica: Claude no debe sobrevender las conclusiones más allá de lo que los datos permiten.
La regla "distingue correlación de causalidad" es crítica: es el error más común en análisis de datos y puede llevar a decisiones de negocio equivocadas. "Si los datos son insuficientes, dilo explícitamente" garantiza que Claude no fabrique conclusiones cuando los datos no son concluyentes.
Los ejemplos incluyen el "+" para indicar que el usuario también adjunta datos. Esto es importante para que Claude entienda que el skill funciona tanto con datos pegados directamente en el chat como con descripciones de lo que se quiere analizar.