CSV智能分析师

技能文档

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name: csv-smart-analyst
description: CSV智能数据分析工具，自动分析CSV文件，生成统计摘要和可视化图表。基于Python和pandas，支持销售数据、客户数据、财务数据、运营数据、调研数据等多种类型。自动识别数据类型并生成相应的分析洞察和可视化。触发词：CSV分析、数据分析、表格分析、统计分析、数据可视化。
title: CSV智能分析师
category: 办公效率
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# CSV 智能分析师

自动分析 CSV 文件，提供统计洞察和可视化图表的综合分析工具。

## 触发条件

当用户出现以下行为时自动触发：
- 上传、附加或引用 CSV 文件
- 要求汇总、分析或可视化表格数据
- 请求从 CSV 数据中获取洞察
- 想了解数据结构和质量

## 核心行为准则

**不要询问用户想做什么分析，直接执行全面分析。**

收到 CSV 文件后立即：
1. 运行全面分析
2. 生成所有相关可视化
3. 呈现完整结果
4. 不提问、不列选项、不等待用户指示

### 自动分析步骤

**根据数据类型智能适配分析方法：**

1. **加载检查** — 将 CSV 加载到 pandas DataFrame
2. **识别数据结构** — 列类型、日期列、数值列、分类列
3. **确定分析方向**：
   - **销售/电商数据**（订单日期、营收、产品）：时间序列趋势、营收分析、产品表现
   - **客户数据**（人口统计、分群、区域）：分布分析、分群、地理模式
   - **财务数据**（交易、金额、日期）：趋势分析、统计摘要、相关性
   - **运营数据**（时间戳、指标、状态）：时间序列、绩效指标、分布
   - **调研数据**（分类回答、评分）：频率分析、交叉表、分布
   - **通用表格数据**：根据列类型自适应

4. **仅生成有意义的可视化**：
   - 有日期/时间戳列时才生成时间序列图
   - 有多个数值列时才生成相关性热力图
   - 有分类列时才生成类别分布图
   - 数值分布直方图

5. **自动生成综合输出**：
   - 数据概览（行数、列数、类型）
   - 与数据类型相关的关键统计指标
   - 缺失数据分析
   - 多个相关可视化
   - 基于数据模式的可操作洞察

6. **一次性呈现所有结果**

### 自适应示例

- 医疗数据（含患者ID）→ 聚焦人口统计、治疗模式、时间趋势
- 库存数据（含库存水平）→ 聚焦数量分布、补货模式、SKU分析
- 网站分析（含时间戳）→ 聚焦流量模式、转化指标、时段分析
- 调研回答 → 聚焦回答分布、人口统计细分、情感模式

## 输出格式

**数据集概览**
- 5,000 行 × 8 列
- 3 个数值列，1 个日期列

**统计摘要**
- 平均订单金额：¥58.2
- 标准差：¥12.4
- 缺失值：2%（100个单元格）

**洞察**
- 销售额随时间呈上升趋势
- 第四季度活动最活跃
*（附图：趋势图）*

## 文件结构

- `scripts/analyze.py` — 核心分析逻辑
- `assets/sample.csv` — 示例数据集

## 技术说明

- 自动检测日期列（列名包含 'date' 或 'time'）
- 优雅处理缺失数据
- 根据数据类型生成可视化（时间序列、分布、相关性、分类）
- 所有数值列纳入统计摘要

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