Claude Data Analysis Plugin
CRISP-DM拡張フレームワーク × 戦略コンサルタント行動規範 に基づくデータ分析プラグインです。
analysis_context.md をSSOT（唯一の真実の情報源）として管理し、Phase 0〜8 の体系的なデータ分析を Claude Code 上で実現します。
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インストール方法
Claude Code 上で以下の2行を実行してください。リポジトリのクローンは不要です。
/plugin marketplace add あなたのユーザー名/claude-data-analysis-marketplace
/plugin install data-analysis@data-analysis-marketplaceスコープを指定してインストールする場合
| 用途 | コマンド | |------|---------| | 自分の全プロジェクトで使う（デフォルト） | /plugin install data-analysis@data-analysis-marketplace --scope user | | チーム全員で共有する | /plugin install data-analysis@data-analysis-marketplace --scope project | | このプロジェクトだけで使う | /plugin install data-analysis@data-analysis-marketplace --scope local |
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セットアップ（インストール後）
インストール後、分析を行うプロジェクトに以下の2ファイルをコピーしてください。
# CLAUDE.md（Claude Code が自動読み込みする設定ファイル）
cp ~/.claude/plugins/cache/data-analysis/templates/CLAUDE.md ./CLAUDE.md
# analysis_context.md（分析の文脈を管理するSSOTファイル）
cp ~/.claude/plugins/cache/data-analysis/templates/analysis_context.md ./analysis_context.mdコピー後のプロジェクト構造:
your-project/
├── CLAUDE.md ← 会話開始時に自動読み込み
├── analysis_context.md ← 分析コンテキスト（SSOT）
└── data/
├── your_data.csv
└── docs/ ← 分析レポートの出力先---
使い方
1. 分析を開始する
/data-analysis:da-start2. 標準フロー（推奨）
/data-analysis:data-context ← 必ず最初に実行（ヒアリング）
/data-analysis:data-define ← Issue Tree・KPI・仮説の設計
/data-analysis:data-collect ← データ要件定義（必要時）
/data-analysis:data-integrate ← 複数ソース統合（必要時）
/data-analysis:data-explore ← Phase 1: EDA
/data-analysis:data-clean ← Phase 2: データクレンジング
/data-analysis:data-feature ← Phase 3-5: 特徴量エンジニアリング
/data-analysis:data-model ← Phase 6: モデリング・分析
/data-analysis:data-interpret ← Phase 7-8: 結果解釈・レポート3. フルサイクル一括実行
/data-analysis:data-analyze---
主な機能
| 機能 | 内容 | |------|------| | 9フェーズ分析 | CRISP-DM拡張版 Phase 0〜8 を体系的に実行 | | SSOT管理 | analysis_context.md で分析の文脈を一元管理・引き継ぎ | | コンサルタント思考 | Issue Driven・Hypothesis Driven・So What?・MECE | | バイアス防止 | GL-1〜GL-10 の恣意的分析禁止ガイドラインを全スキルに適用 | | レポート自動生成 | エグゼクティブサマリー・技術詳細レポートを data/docs/ に出力 |
スキル一覧
| コマンド | 役割 | |---------|------| | /data-analysis:data-context | コンテキストヒアリング・更新 | | /data-analysis:data-define | 問題定義・KPI・Issue Tree | | /data-analysis:data-collect | データ要件定義・収集 | | /data-analysis:data-integrate | 複数ソース統合・整合性検証 | | /data-analysis:data-analyze | Phase 0〜8 フルサイクル | | /data-analysis:data-explore | データ理解・EDA | | /data-analysis:data-clean | データ品質評価・クレンジング | | /data-analysis:data-feature | 特徴量エンジニアリング | | /data-analysis:data-model | 分析・モデリング | | /data-analysis:data-interpret | 結果解釈・レポート作成 |
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対応データ形式
- CSV（UTF-8 / Shift-JIS）
- Excel（.xlsx）
- ZIP（自動展開後にCSVを処理）
- 複数ファイルの結合（
data-integrateスキルで対応）
技術スタック
Python 3 / pandas / numpy / scipy / scikit-learn / matplotlib / seaborn / statsmodels / xgboost / lightgbm / shap
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ライセンス
MIT License
