Data quality assessment and preparation for Marketing Mix Models. Use when evaluating datasets for MMM readiness, checking data requirements, validating columns, assessing collinearity, handling missing values, or preparing marketing spend data for pymc-marketing modeling. Also activate when the user asks about minimum data requirements, data granularity, or feature engineering for MMM.
/plugin marketplace add Yakoub-ai/agent-mmm
El comando exacto puede variar según el repositorio. Consulta el README en GitHub.
Para el autor de la skill
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[](https://www.skillteca.com.br/skills/mmm-data-quality?utm_source=badge&utm_medium=readme&utm_campaign=badge)
Utilice esta habilidad para cualquier tarea que involucre archivos de hoja de cálculo como entrada o salida principal, como abrir, leer, editar, corregir, crear o convertir archivos .xlsx, .xlsm, .csv o .tsv.
Busca en la base de datos de memoria persistente entre sesiones de claude-mem. Úselo para responder preguntas sobre soluciones anteriores o recuperar trabajo de sesiones pasadas.
Genera un resumen narrativo semanal de la línea de tiempo Claude-mem de un proyecto, dividiéndola en archivos por semana ISO y utilizando subagentes para producir capítulos semanales. Ideal para "resúmenes semanales" o "capítulos narrativos" del historial de un proyecto.
Esta habilidad explica cómo claude-mem captura observaciones, cuándo se activa la inyección de memoria y dónde residen sus datos.
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| Requirement | Threshold | Rationale |
|---|---|---|
| Minimum observations | 52 weeks | One full year captures seasonality |
| Recommended observations | 104+ weeks | Enables meaningful cross-validation (4+ folds) |
| Minimum channels | 1 | But 3+ recommended for meaningful attribution |
| Data frequency | Weekly preferred | Daily is noisy, monthly loses signal |
[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]
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