Skill: Plan Analysis

コードを書く前に、構造化された分析計画を作成する。

確認・整理する項目

1. Objective: どんな問いに答えようとしているか。
2. Data sources: 使用するデータ（テーブル、ファイル、API）。
3. Unit of analysis: 1行が何を表すか。
4. Key metrics: どの指標を計算するか、その定義。
5. Risks: 何が問題になりうるか（データ品質、リーケージ、バイアス、欠損値など）。
6. Validation: 結果をどう検証するか。
7. Outputs: 期待される成果物（テーブル、チャート、レポート、モデルなど）。

計画は日本語でまとめる。プロジェクト固有の文脈については docs/agent/metrics-and-definitions.md と docs/agent/data-catalog.md を参照する。

分析ワークフロー全体

この skill は下記の1に相当する。計画時には後続フェーズまで見通しておく。

1. 分析開始前 — 分析目的と意思決定への影響を確認する / 必要なデータの有無と品質を確認する / 分析計画を作成する（この skill）/ 指標定義を docs/agent/metrics-and-definitions.md で確認する
2. データ探索 — 基本統計量・欠損値・異常値を確認する / 粒度とキーの一意性を確認する / 結果をNotebookに記録する（run-eda skill）
3. 分析・検証 — 分析ロジックを実装する / 既知の事実との整合性で妥当性を確認する / エッジケースを検討する（run-modeling skill、手法に応じた *-diagnostics skill）
4. 成果物作成 — 図表を outputs/ に保存する / 分析結果をまとめる（summarize-analysis skill）/ 再現手順を記録する
5. レビュー — 品質チェックを実行する（bash scripts/run_quality_checks.sh）/ PR概要を作成する（prepare-pr skill）/ レビュアーに依頼する