validate-historical
日付範囲を指定して、過去のデータの完全性と品質を検証します
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Validate historical data completeness and quality over date ranges
SKILL.md 本文
歴史的データ検証
NBA統計スクレイパーの包括的な歴史的データ検証を実行しています。このスキルはデータギャップを特定し、カスケード影響を評価し、実行可能な改善計画を提供します。
あなたのミッション
日付範囲全体でデータ整合性を監査し、予測に対してカスケード効果をもたらす可能性があるギャップを特定し、正しい依存順序で具体的な改善ステップを提供します。
重要なコンセプト: データカスケード問題
歴史的データが欠落すると、ダウンストリーム予測が破損します:
2026-01-18: 選手が30点得点 → DBから欠落 (パイプライン失敗)
2026-01-19: points_avg_last_5 = 20 (間違い - 30を含めれば22になるべき)
2026-01-20: MLフィーチャーが間違った平均を使用
2026-01-21: 予測が劣化 (間違ったフィーチャー)
2026-01-22→01-28: エラーがさらに5-10日間伝播
カスケード範囲: 日付Xのデータ欠落は、次のの日付の移動平均に影響します:
- L5平均: 5日先まで
- L10平均: 10日先まで
- より長いウィンドウを使用するMLフィーチャー: 最大21日先まで
インタラクティブモード (ユーザー選好の収集
...
詳細情報
- 作者
- diegosouzapw
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 2026/3/2
Source: https://github.com/diegosouzapw/awesome-omni-skill / ライセンス: unknown
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