Data Analyst 플러그인입니다. 주로 Anthropic의 agentic 데스크톱 애플리케이션인 Cowork용으로 설계되었지만 Claude Code에서도 동작합니다. SQL query, 데이터 탐색, 시각화, 대시보드, 인사이트 생성을 지원합니다. 어떤 data warehouse, SQL dialect, analytics stack에서도 사용할 수 있습니다.
claude plugins add knowledge-work-plugins/data
이 플러그인은 Claude를 data analyst collaborator로 바꿉니다. Dataset exploration, 최적화된 SQL 작성, 시각화 생성, interactive dashboard 구축, 이해관계자 공유 전 분석 검증을 돕습니다.
최상의 경험을 위해 data warehouse MCP server(Snowflake, Databricks, BigQuery 또는 SQL-compatible database)를 연결하세요. Claude는 다음을 수행합니다.
- Data warehouse를 직접 query합니다.
- Schema와 table metadata를 explore합니다.
- Copy/paste 없이 분석을 end-to-end로 실행합니다.
- Result를 바탕으로 query를 iterate합니다.
Data warehouse 연결이 없으면 SQL result를 붙여 넣거나 CSV/Excel file을 upload해 analysis와 visualization을 수행합니다. Claude는 사용자가 수동 실행할 SQL query를 작성하고, 사용자가 제공한 result를 분석할 수도 있습니다.
| 명령 | 설명 |
|---|---|
/analyze |
빠른 조회부터 전체 분석까지 data question에 답합니다. |
/explore-data |
Dataset의 shape, quality, pattern을 이해하기 위해 profile하고 explore합니다. |
/write-query |
사용하는 dialect에 맞춰 best practice가 반영된 optimized SQL을 작성합니다. |
/create-viz |
Python으로 publication-quality visualization을 생성합니다. |
/build-dashboard |
필터와 chart가 포함된 interactive HTML dashboard를 만듭니다. |
/validate |
공유 전 methodology, accuracy, bias check로 analysis를 QA합니다. |
You: /analyze 지난 12개월 monthly revenue trend를 product line별로 보여줘.
Claude: [SQL query 작성] -> [Data warehouse에서 실행] -> [Trend chart 생성]
-> [Key pattern 식별: "Product line A는 YoY 23% 성장했고 B는 flat"]
-> [Sanity check로 result 검증]
You: /explore-data users table
Claude: [Table profile: 2.3M rows, 47 columns]
-> [Report: created_at null 0.2%, email cardinality 99.8%]
-> [Flag: status column에 unexpected value "UNKNOWN" 340 rows]
-> [제안: "탐색 가치가 높은 dimension: plan_type, signup_source, country"]
You: /write-query signup month별 cohort retention analysis가 필요해.
1, 3, 6, 12개월 뒤 active 비율을 보여줘. Snowflake를 사용해.
Claude: [CTE가 포함된 optimized Snowflake SQL 작성]
-> [각 step을 설명하는 comment 추가]
-> [Partition pruning 관련 performance note 포함]
You: /build-dashboard monthly revenue, top products,
regional breakdown이 있는 sales dashboard를 만들어줘. 데이터는 여기 있어: [CSV 붙여넣기]
Claude: [Self-contained HTML file 생성]
-> [Interactive Chart.js visualization 포함]
-> [Region 및 time period dropdown filter 추가]
-> [검토를 위해 브라우저에서 열기]
You: /validate [shares analysis document]
Claude: [Methodology review] -> [Churn analysis의 survivorship bias 확인]
-> [Aggregation logic 검증] -> [Flag: "Denominator가 trial user를 제외해
conversion rate를 약 5pp 과대평가할 수 있음"]
-> [Confidence: "Caveat를 명시하면 공유 가능"]
익숙하지 않은 placeholder가 보이거나 연결된 도구를 확인해야 한다면 CONNECTORS.md를 참고하세요.
이 플러그인은 data infrastructure에 연결될 때 가장 잘 동작합니다. 다음 MCP server를 추가하세요.
- Data Warehouse: Snowflake, Databricks, BigQuery, Definite 또는 SQL-compatible database
- Analytics/BI: Amplitude, Looker, Tableau 등
- Notebooks: Jupyter, Hex 등
- Spreadsheets: Google Sheets, Excel
- Data Orchestration: Airflow, dbt, Dagster, Prefect
- Data Ingestion: Fivetran, Airbyte, Stitch
Direct data access를 활성화하려면 .mcp.json 또는 Claude Code settings에서 MCP server를 설정하세요.