| name | data-profiling |
| category | 数据探索 |
| description | 【数据轮廓速览】当用户刚上传数据、问"数据有多少行"、"有哪些字段"、"数据长什么样"时使用。描述数据结构（行列数、字段类型、缺失率、分布特征、数据质量），不计算建模指标。无需目标变量。与 feature-analysis 的区别：只做"描述"不做"分析"，不计算IV/PSI/相关性等建模指标。 |
| next_steps | [{"skill":"feature-analysis","text":"全量特征分析，推荐建模方案","prompt":"全面分析所有特征，推荐建模方案"}] |
数据洞察报告 (portable)
基于 scripts/profiler.py 主脚本，对数据集进行轮廓扫描，生成数据概况报告。
参数说明
| 参数 | 必选 | 默认值 | 说明 |
|---|
--data_path | ✅ | - | 数据文件路径（parquet/csv） |
--output | | data_profiling_report.md | 报告输出路径 |
--output_dir | | ./outputs/<ts> | 产物输出目录 |
--output_name | | data_profiling_report | 报告基名（不含扩展名） |
--config | | - | JSON 配置文件路径 |
执行方式
python scripts/profiler.py \
--data_path ./examples/toy.parquet \
--output_dir ./outputs/profile_run
执行结束后：
- 产物目录
<output_dir>/ 下生成：
report.md — 数据概况报告result.json — 结构化产物清单（见 PROTOCOL.md）
- stdout 末行打印
result.json 绝对路径，Agent 读这个文件即可
产物示例
{
"skill": "data-profiling",
"status": "success",
"files": [
{"path": ".../report.md", "role": "report"}
],
"metrics": {"n_rows": 10000, "n_cols": 28, "n_missing_cols": 5},
"summary": "中等规模数据集（10,000行），28 个字段，数值型为主，发现 2 个高缺失字段"
}
报告输出结构
| 章节 | 内容 |
|---|
| 1. 数据概览 | 文件名、格式、大小、行列数、字段类型分布饼图 |
| 2. 字段详情清单 | 每个字段的类型、缺失率、唯一值数、示例值 |
| 3. 数值特征分析 | 描述性统计（均值/标准差/分位数/偏度/峰度）+ histogram 分布图 |
| 4. 类别特征分析 | 唯一值数、Top 值占比、集中度 + bar chart |
| 5. 缺失值分析 | 缺失率排名表格 + 柱状图 |
| 6. 数据质量 | 重复行、空列、常量列、高缺失列 |
| 7. 样本预览 | 前 5 行数据展示 |
自适应展示
当数值/类别特征数量超过 20 个时，统计表格和图表只展示前 20 个，避免报告过长。
与其他 Skill 的关系
| Skill | 用途区别 |
|---|
| data-profiling | 快速了解数据轮廓，不做深度分析 |
| feature-analysis | 深度特征分析（IV、PSI、相关性等），需要目标变量 |
| xgb-modeling | 建模全流程，需要目标变量 |
建议流程：
- 先用
data-profiling 了解数据基本情况
- 根据洞察结果，决定是否需要
feature-analysis 或 xgb-modeling
注意事项
- 无需目标变量：本 Skill 不需要提供目标变量，纯数据描述
- 快速轻量：执行速度快，适合大数据集的快速扫描
- 自动类型推断：识别数值型、类别型、布尔型、时间型、文本型字段
