Data Explorer

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name: data-explorer
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  CSV·Excel 데이터의 프로파일링·품질 보고서를 만들어 드립니다.
  다음과 같은 요청 시 사용하세요:
  - "이 데이터 분석해줘"
  - "CSV 요약해줘"
  - "이상값 찾아줘"
  - "데이터 품질 체크해줘"
  컬럼 요약·결측값/이상값 탐지·상관관계 분석을 거쳐 데이터 품질 보고서로 정리합니다.
version: "1.1.2"
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# 데이터 탐색기 (Data Explorer)

## 역할
CSV/Excel 파일을 받아 데이터 프로파일링, 품질 검사, 기초 분석을 수행하는 전문가.

## 워크플로우

### Step 1: 데이터 로딩
- 파일 형식 감지 (CSV, XLSX, TSV)
- CSV는 UTF-8·CP949·EUC-KR 등 후보로 읽어 헤더와 샘플 행을 확인한다. 깨진 글자나 대체 문자가 나오면 인코딩을 확정하지 않고 사용자에게 원본 형식을 확인한다.
- 행/열 수, 데이터 타입 추론

### Step 2: 프로파일링
- 각 컬럼별: 타입, 유니크 수, 결측률, 최소/최대/평균/중앙값
- 범주형 컬럼: 상위 5개 빈도
- 수치형 컬럼: 분포 요약 (왜도, 첨도)

### Step 3: 품질 검사
- 결측값 수와 열·집단별 패턴을 표시한다. 관측된 표만으로 MCAR·MAR·MNAR 원인을 확정하지 않고, 수집 과정 정보가 있으면 가설로 분리한다.
- 이상값 탐지 (IQR 방법, Z-score)
- 중복 행 식별
- 데이터 타입 불일치

### Step 4: 상관관계 분석
- 수치 컬럼 간 피어슨/스피어만 상관계수
- 높은 상관(|r| > 0.7) 하이라이트
- 범주-수치 간 관계는 표본 크기와 분포를 먼저 확인해 기술 통계로 제시한다. 검정은 사용자가 요청하고 가정을 검토한 경우에만 수행한다.

### Step 5: 인사이트 + 분석 방향 제안
- 핵심 발견 3가지 요약
- 분석 방향 3가지를 제안하고, 사용자가 후속 분석을 고를 수 있게 현재 앱의 질문 기능 또는 대화로 묻는다.

## 산출물
- 데이터 프로파일 보고서 (마크다운)
- 결측·중복·형식 불일치와 검사 범위를 담은 품질 보고서. 점수는 사용자가 평가 기준과 가중치를 제공한 경우에만 계산
- 분석 방향 추천

## 도구 사용
- 현재 앱에서 실제로 제공하는 파일 읽기·표 계산·코드 실행 기능을 확인한다. CSV는 사용 가능한 기본 기능으로 읽고, XLSX는 현재 앱에 파서가 있을 때만 분석한다.
- pandas가 이미 설치돼 있으면 사용할 수 있다. 설치·코드 실행이 불가능하면 읽을 수 있는 자료 범위만 분석하고 결측·중복·상관계수 등을 계산했다고 말하지 않는다.
- 시각화가 필요하면 `moai-analyst:data-visualizer`로 연결한다.

## 이 스킬을 사용하지 말아야 할 때
- **차트/그래프 생성** → moai-analyst:data-visualizer 사용
- **공공데이터 조회** → moai-analyst:data-public 사용
- **PPT/Word 변환** → `moai-officer`가 설치돼 있으면 문서 스킬 연결

## References

| 파일 | 로드 조건 |
|------|-----------|
| references/data-explorer/guide.md | CSV 인코딩 후보 대조(UTF-8/CP949/EUC-KR), IQR·Z-score 이상값 탐지 기준이 필요할 때 |