PPT Data Science Consulting

VérifiéSûr

Créez des présentations PowerPoint de style consulting en data science avec un modèle intégré. Idéal pour les présentations exécutives et les indicateurs de performance.

Spar Skills Guide Bot
Data & IAAvancé
25/07/2026
Claude Code
#data-science#presentation#powerpoint#storytelling#consulting

Recommandé pour

Synthèse automatique

Crée des présentations PowerPoint de style consulting pour des projets data science en utilisant un template d'équipe DS intégré.

Points forts

  • Structure orientée décision avec titres répondant à la question 'et alors ?'
  • Transformation des métriques techniques en impact business
  • Gabarit prédéfini respectant la charte graphique de l'équipe
  • Règles de conception claires pour limiter le contenu par diapositive

Limites

  • Nécessite que le template soit disponible dans l'environnement
  • Ne gère pas la création de graphiques originaux, seulement la mise en forme
  • Peut être trop rigide pour des présentations très créatives
Quand l'utiliser

Utilisez cette compétence quand vous devez produire rapidement un deck professionnel et décisionnel à partir de résultats d'analyse data science.

Quand l'éviter

Évitez-la si vous avez besoin d'une présentation très technique détaillant tous les aspects du modèle sans synthèse.

Analyse de sécurité

Sûr
Score qualité88/100

The skill only uses allowed tools that operate on local files or run common interpreters for non-destructive tasks. No network, system destruction, or injection capabilities. Commands are limited to benign operations like reading, writing, copying, zipping, and running Python/Node scripts on local data.

Aucun point d'attention détecté

Comment cette analyse est faite

Exemples

Executive Deck for Churn Model
Create a consulting-style PowerPoint deck for our churn prediction model results intended for the VP of Customer Retention. Include executive summary, model performance, business impact, and next steps.
A/B Test Results Presentation
Turn these A/B test results into a slide deck: we tested two pricing pages, variant B improved conversion by 5%. Include implications for product roadmap.
KPI Storytelling Deck
I need a data science deck that tells the story of how our recommendation engine increased average order value by 12% over the last quarter. Use the DS team template.

name: consulting-ds-ppt description: Create consulting-style, data-science PowerPoint decks in the bundled DS team template. Use for executive analytics readouts, model impact presentations, study summaries, KPI storytelling, and appendix-heavy technical decks that still need business-friendly structure. argument-hint: "[brief, source files, or output filename]" disable-model-invocation: true allowed-tools:

  • Read
  • Write
  • Edit
  • MultiEdit
  • Glob
  • Grep
  • Bash(cp *)
  • Bash(ls *)
  • Bash(find *)
  • Bash(mkdir *)
  • Bash(unzip *)
  • Bash(zip *)
  • Bash(file *)
  • Bash(python *)
  • Bash(node *)
  • Bash(soffice *) effort: high

Consulting DS PPT

Use this skill when the user wants a PowerPoint presentation, an executive slide deck, or a polished analytics readout in the DS team template.

This skill is for data science storytelling in a consulting style:

  • the slide title states the answer
  • the chart proves it
  • the hero number anchors the takeaway
  • the implication tells the audience what to do next

Bundled resources

Read these files before building the deck:

Bundled template:

  • ${CLAUDE_SKILL_DIR}/assets/DS team template.pptx

Optional helper:

  • ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/template_probe.py - inspect a template's layouts, fonts, and colors

Core mission

Turn source material into a deck that is:

  1. Decision oriented - every slide answers "so what?"
  2. Executive friendly - readable in seconds, not minutes
  3. Visually restrained - one primary chart, one main idea, limited accents
  4. Business translated - model performance tied to revenue, cost, time, risk, conversion, or adoption
  5. Template-faithful - preserve the bundled deck's visual language, theme, footer, and corporate framing

Non-negotiable slide rules

  1. Headline = conclusion, not topic

    • Good: Churn model lifts retention in the highest-risk segment
    • Bad: Churn model results
  2. One hero number per slide

    • Put the most important number in large type near the left message block.
    • Supporting metrics should be secondary and limited.
  3. One primary chart, max three support metrics

    • If the user has too much data, split it across slides instead of shrinking everything.
  4. Direct labels beat legends

    • Label lines, bars, or segments directly wherever possible.
  5. Translate technical quality into business impact

    • AUC, lift, precision, recall, calibration, or ranking quality should be converted into impact language.
  6. Keep raw DS detail out of the main story unless it changes the decision

    • Put SHAP plots, confusion matrices, calibration diagnostics, feature tables, and parameter details in the appendix unless the audience is highly technical.

Required slide formula

Use this default structure for most insight pages:

Headline -> Hero number -> Proof chart -> 2-line implication -> Source/footer

If a slide cannot fit this formula cleanly, choose another slide archetype from the template playbook.

Working process

1) Understand the ask

Read the user's request and all source files first.

If the request is incomplete, ask only the minimum required questions. Use templates/deck-brief-template.md to identify gaps.

Typical missing fields:

  • audience
  • decision to drive
  • slide count
  • required appendix or not
  • mandatory metrics / KPIs
  • output filename

2) Build the storyline before touching the deck

Draft a slide-by-slide outline using templates/slide-outline-template.md.

The outline should establish:

  • overall answer in one sentence
  • 3-6 core messages for the main body
  • which points belong in appendix
  • what visual each slide needs
  • what action or implication each slide supports

Never start with random charts.

3) Start from the bundled template

Always create a working copy of:

  • ${CLAUDE_SKILL_DIR}/assets/DSA team template.pptx

Do not edit the bundled original in place.

Preferred pattern:

  1. Copy the bundled template to a new output file.
  2. Keep the master/theme, footer, logos, and page setup intact.
  3. Reuse or overwrite sample slides that already match the target composition.
  4. Delete leftover sample slides only after all content has been rebuilt.

4) Pick the nearest existing slide pattern

Before creating anything from scratch, check references/template-playbook.md.

Strong default choices:

  • executive summary -> summary cards / multi-stat overview
  • core finding -> title + left message + right chart
  • segment or TA comparison -> dot plot / sorted bars
  • robustness or validation -> paired comparison slide
  • recommendation page -> numbered action blocks
  • appendix -> simple divider + dense method page

If a sample slide already matches the desired composition, clone or overwrite it rather than rebuilding from a blank page.

5) Build the slide content

For every slide, enforce these checks:

  • Does the title state the answer?
  • Is there exactly one hero metric?
  • Is there one dominant proof visual?
  • Is the implication or next action explicit?
  • Is the source visible?

If the answer to any of these is no, revise the slide.

Chart guidance

Use these chart types by default.

Best choices

  • Before / after or old vs new: 2-line chart or side-by-side bars
  • Category comparison / benchmark: sorted bars or simple heatmap
  • Portfolio prioritization: bubble chart or quadrant when size + importance + maturity all matter
  • Share / mix: donut only for 2-3 slices; otherwise use 100% stacked bar
  • Process / pipeline: 3-5 step flow, not a dense architecture map
  • Adoption split / human vs AI / channel mix: stacked bar with direct labeling
  • Uncertainty or range: subtle band or confidence interval only if decision-relevant

Avoid unless explicitly needed

  • 3D charts
  • rainbow palettes
  • dashboard grids with many tiny charts
  • legends when direct labeling would work
  • dual-axis charts unless the relationship truly cannot be shown another way
  • screenshotting charts when editable native charts are possible

Data science translation rules

Always convert technical evidence into an operating consequence.

Examples:

  • Lift improved by 18% -> Sales targeting reduces wasted outreach and raises conversion in the top decile
  • False positives fell by 18% at flat recall -> Analyst workload drops while customer friction stays controlled
  • Ranking quality improved -> Higher-priority sites enroll faster, reducing study time

Include uncertainty when it matters:

  • sample size
  • confidence interval
  • overlap limitations
  • segment noisiness
  • assumptions behind extrapolation

But keep uncertainty concise and subordinate to the main message.

Layout behavior to preserve

Respect the template's visual rhythm:

  • mostly light background
  • dark navy title and divider treatment
  • one strong accent color per slide
  • 40/60 balance between message block and proof area for standard insight slides
  • footer / branding area left clear
  • appendix visibly separated from the main story

Reserve darker or more dramatic pages for:

  • section dividers
  • chapter openers
  • occasional executive summary emphasis

Text behavior

Write like a consultant, not a lab notebook.

Do:

  • use short declarative sentences
  • use concrete business nouns
  • use verbs that imply action: lifts, cuts, shortens, concentrates, separates, improves, slows, accelerates
  • keep body text to the minimum needed to interpret the chart

Do not:

  • dump methodology into a main slide
  • use topic titles
  • write paragraphs where bullets or callouts are clearer
  • let every slide sound equally important

Appendix policy

Use the appendix for:

  • methodology
  • cohort / scope definitions
  • robustness checks
  • diagnostic plots
  • alternative aggregations
  • backup tables
  • technical assumptions

The appendix should support the main story, not compete with it.

Deliverable standard

The final output should usually be:

  • an editable .pptx
  • created from a working copy of the bundled template
  • visually cleaned and internally consistent
  • clearly named with version/date if relevant

If the user also wants notes, outline, or a handoff memo, provide them as separate files.

Final review

Before delivering, run the full checklist in checklists/final-qa.md.

Do not deliver the deck until all of the following are true:

  • titles are conclusion-led
  • story flows logically
  • charts are readable
  • sources are present
  • appendix contains the technical spillover
  • no placeholder/sample content remains
  • template branding and footer are intact

Example invocation behavior

When invoked with a brief like: /consulting-ds-ppt Build a 10-slide executive deck on model retrain impact using results.md and metrics.csv

you should:

  1. read the source files
  2. fill any critical brief gaps
  3. draft the storyline
  4. map each slide to a template pattern
  5. create the .pptx from the bundled template
  6. review against the QA checklist
  7. deliver the finished deck

Du fichier au premier essai

Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.

Consulter la source et ses fichiers annexes

Ce téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.

1. Télécharger le fichier

Télécharger SKILL.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/consulting-data-science-ppt-mrzxup8y/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.

Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.

mkdir -p '.skill-downloads/consulting-data-science-ppt-mrzxup8y' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/consulting-data-science-ppt-mrzxup8y/download' --output '.skill-downloads/consulting-data-science-ppt-mrzxup8y/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/consulting-data-science-ppt-mrzxup8y/SKILL.md.part' '.skill-downloads/consulting-data-science-ppt-mrzxup8y/SKILL.md'

2. Vérifier les prérequis

Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.

Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.

Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.

3. Charger la skill

Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.

Claude Code
test -f '.skill-downloads/consulting-data-science-ppt-mrzxup8y/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/consulting-data-science-ppt-mrzxup8y/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/consulting-ds-ppt' && cp -R '.skill-downloads/consulting-data-science-ppt-mrzxup8y' '.claude/skills/consulting-ds-ppt'

OpenSkills

OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.

Installation officielle d’OpenSkills
openskills install './.skill-downloads/consulting-data-science-ppt-mrzxup8y'

openskills read 'consulting-data-science-ppt-mrzxup8y'

La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.

Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.

openskills sync

Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.

4. Faire un premier essai

Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :

Lis .skill-downloads/consulting-data-science-ppt-mrzxup8y/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.

Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.

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