Data Processing

使用多种连接方式合并和连接多个表格（内连接、左连接、右连接、全连接）

Data Processing

在不同对象键值格式之间转换并操作对象结构

Data Analysis

使用多种统计方法进行综合正态性检验

Data Analysis

定义输入分布（正态/均匀/对数正态/三角），写出公式，运行上万次模拟，得到输出分布直方图与置信区间。

Data Processing

综合缺失值检测、分析和智能处理，支持多种处理策略

Data Processing

使用可配置规则和多种策略批量删除日志中的敏感数据

Data Processing

使用正则表达式解析Apache/Nginx访问日志并提取结构化数据

Data Processing

合并多个Markdown文件，智能调整标题层级并生成目录

Data Analysis

从 CSV（Jira 风格或简单格式）导入创建→开始→完成时间戳，得到敏捷教练视角的流指标：前置/周期时间分位数、WIP 年龄、按天/周/月的吞吐量、累积流图以及 Little 定律一致性校验。

Data Processing

把 .ipynb 转成带 # %% 标记的 Python 脚本，并检测乱序、隐藏和已删除状态

Data Processing

使用 lodash _.keysIn 获取键列表

Data Processing

使用 lodash _.keys 获取键列表