data-analyst-pro

name	data-analyst-pro
version	1.0.0
description	Professional data analysis skill pack - SQL queries, Python analytics, visualization, and automated reports. Perfect for data analysts, developers, and business professionals.
author	秘书
price	39
currency	USD
keywords	["data-analysis","SQL","Python","pandas","visualization","reports","analytics"]
category	productivity

📊 Data Analyst Pro - 专业数据分析技能包

从数据到洞察，让 AI 成为你的数据分析师

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🎯 这个技能能帮你做什么？

✅ SQL 查询生成 - 自动生成复杂 SQL 查询 ✅ 数据分析 - Python/Pandas 自动化分析 ✅ 数据可视化 - 自动生成图表和报告 ✅ 数据清洗 - 处理缺失值、异常值 ✅ 统计分析 - 描述性统计、相关性分析 ✅ 自动化报告 - 生成专业分析报告

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📚 包含内容

第一部分：SQL 查询模式（30+ 模板）

基础查询

-- 数据探索
SELECT COUNT(*) FROM table_name;
SELECT * FROM table_name LIMIT 10;

-- 列统计
SELECT 
    column_name,
    COUNT(*) as count,
    COUNT(DISTINCT column_name) as unique_values,
    MIN(column_name) as min_val,
    MAX(column_name) as max_val
FROM table_name
GROUP BY column_name;

时间序列分析

-- 日聚合
SELECT 
    DATE(created_at) as date,
    COUNT(*) as daily_count,
    SUM(amount) as daily_total
FROM transactions
GROUP BY DATE(created_at)
ORDER BY date DESC;

-- 环比增长
SELECT 
    DATE_TRUNC('month', created_at) as month,
    COUNT(*) as count,
    LAG(COUNT(*)) OVER (ORDER BY DATE_TRUNC('month', created_at)) as prev_month,
    (COUNT(*) - LAG(COUNT(*)) OVER (ORDER BY DATE_TRUNC('month', created_at))) / 
        NULLIF(LAG(COUNT(*)) OVER (ORDER BY DATE_TRUNC('month', created_at)), 0) *   growth_pct
 transactions
  DATE_TRUNC(, created_at)
  ;

漏斗分析

-- 转化漏斗
WITH funnel AS (
    SELECT
        COUNT(DISTINCT CASE WHEN event = 'page_view' THEN user_id END) as views,
        COUNT(DISTINCT CASE WHEN event = 'signup' THEN user_id END) as signups,
        COUNT(DISTINCT CASE WHEN event = 'purchase' THEN user_id END) as purchases
    FROM events
    WHERE date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days'
)
SELECT 
    views,
    signups,
    ROUND(signups * 100.0 / NULLIF(views, 0), 2) as signup_rate,
    purchases,
    ROUND(purchases * 100.0 / NULLIF(signups, 0), 2) as purchase_rate
FROM funnel;

用户分层

-- RFM 分析
WITH rfm AS (
    SELECT 
        user_id,
        DATEDIFF(CURRENT_DATE, MAX(order_date)) as recency,
        COUNT(*) as frequency,
        SUM(amount) as monetary
    FROM orders
    GROUP BY user_id
)
SELECT 
    CASE 
        WHEN recency <= 30 THEN 'Active'
        WHEN recency <= 90 THEN 'Churning'
        ELSE 'Churned'
    END as segment,
    COUNT(*) as users,
    AVG(frequency) as avg_frequency,
    AVG(monetary) as avg_monetary
FROM rfm
GROUP BY segment;

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第二部分：Python 数据分析

Pandas 快速操作

import pandas as pd

# 加载数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 基础探索
print(df.shape)  # (rows, columns)
print(df.info())  # 列类型和空值
print(df.describe())  # 统计摘要

# 数据清洗
df = df.drop_duplicates()
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['amount'] = df['amount'].fillna(0)

# 聚合分析
summary = df.groupby('category').agg({
    'amount': ['sum', 'mean', 'count'],
    'quantity': 'sum'
}).round(2)

# 导出
summary.to_csv('analysis_output.csv')

常用分析模式

# 过滤
filtered = df[df['status'] == 'active']
filtered = df[df['amount'] > 1000]
filtered = df[df['date'].between('2024-01-01', '2024-12-31')]

# 聚合
by_category = df.groupby('category')['amount'].sum()
pivot = df.pivot_table(values='amount', index='month', columns='category', aggfunc='sum')

# 窗口函数
df['running_total'] = df['amount'].cumsum()
df['pct_change'] = df['amount'].pct_change()
df['rolling_avg'] = df['amount'].rolling(window=7).mean()

# 合并
merged = pd.merge(df1, df2, on='id', how='left')

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第三部分：数据可视化

图表选择指南

数据类型	最佳图表	使用场景
时间趋势	折线图	展示模式/变化
类别比较	柱状图	比较离散类别
占比关系	饼图/环形图	展示比例（≤5类）
分布	直方图	理解数据分布
相关性	散点图	两个变量关系
多类别	横向柱状图	排名或比较

Python 可视化代码

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 设置样式
plt.style.use('seaborn-v0_8-whitegrid')
sns.set_palette("husl")

# 折线图（趋势）
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['date'], df['value'], marker='o')
plt.title('Trend Over Time')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Value')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.savefig('trend.png', dpi=150)

# 柱状图（比较）
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(data=df, x='category', y='amount')
plt.title('Amount by Category')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.savefig('comparison.png', dpi=150)

# 热力图（相关性）
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(df.corr(), annot=True, cmap='coolwarm', center=0)
plt.title('Correlation Matrix')
plt.tight_layout()
plt.savefig('correlation.png', dpi=150)

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第四部分：统计检验速查

检验	使用场景	Python
T检验	比较两个均值	scipy.stats.ttest_ind(a, b)
卡方检验	分类变量独立性	scipy.stats.chi2_contingency(table)
ANOVA	比较3+个均值	scipy.stats.f_oneway(a, b, c)
Pearson	线性相关	scipy.stats.pearsonr(x, y)

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第五部分：自动化报告生成

报告模板

# [报告名称]
**周期:** [日期范围]
**生成时间:** [日期]

## 执行摘要
[2-3句话总结关键发现]

## 关键指标

| 指标 | 当前值 | 上期值 | 变化 |
|------|--------|--------|------|
| [指标] | [值] | [值] | [+/-X%] |

## 详细分析

### [部分1]
[分析和支持数据]

### [部分2]
[分析和支持数据]

## 可视化
[插入图表]

## 洞察
1. **[洞察]**: [支持证据]
2. **[洞察]**: [支持证据]

## 建议
1. [可执行建议]
2. [可执行建议]

## 方法论
- 数据源: [源]
- 日期范围: [范围]
- 过滤器: [过滤器]
- 已知限制: [限制]

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🚀 快速开始

场景1：生成 SQL 查询

用户：帮我写一个查询，找出过去30天每天的新用户数

AI：
SELECT 
    DATE(created_at) as date,
    COUNT(DISTINCT user_id) as new_users
FROM users
WHERE created_at >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days'
GROUP BY DATE(created_at)
ORDER BY date DESC;

场景2：数据分析

用户：分析这个 CSV 文件的销售趋势

AI：
[自动加载 CSV]
[生成统计摘要]
[创建趋势图]
[生成报告]

关键发现：
- 月均增长：+15%
- 最佳品类：电子产品（+42%）
- 销售高峰：周末

场景3：自动化报告

用户：生成本周销售报告

AI：
# 销售周报（2026-04-01 至 2026-04-07）

## 执行摘要
本周销售额 $45,000，环比增长 12%。新客户增长 23%。

## 关键指标
| 指标 | 本周 | 上周 | 变化 |
|------|------|------|------|
| 销售额 | $45,000 | $40,200 | +12% |
| 订单数 | 230 | 210 | +9.5% |
| 平均订单价值 | $196 | $191 | +2.6% |

[继续...]

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💡 特色功能

1. 智能数据类型识别

自动识别：
- 日期字段
- 数值字段
- 分类字段
- 文本字段

根据数据类型推荐分析类型

2. 异常检测

自动检测：
- 缺失值
- 重复值
- 异常值
- 数据类型错误

提供清洗建议

3. 可视化推荐

根据数据自动推荐：
- 最佳图表类型
- 颜色方案
- 布局建议

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🎁 购买即得

1. 30+ SQL 查询模板
2. 完整 Python 分析代码库
3. 20+ 可视化模板
4. 自动化报告生成器
5. 统计检验速查表
6. 终身更新
7. 技术支持

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📊 适用场景

场景	推荐度	说明
数据分析师	⭐⭐⭐⭐⭐	日常工作必备
产品经理	⭐⭐⭐⭐	数据驱动决策
市场营销	⭐⭐⭐⭐	ROI 分析
创业者	⭐⭐⭐⭐	业务数据分析
学生	⭐⭐⭐⭐⭐	学习数据分析

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⚠️ 数据安全

• ✅ 所有分析在本地执行
• ✅ 不上传数据到外部服务器
• ✅ 完全隐私保护

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🔧 版本历史

• v1.0.0 (2026-04-05): 首次发布

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