| name | data-insight-generator |
| description | 分析 CSV 格式的销售数据,生成结构化洞察报告 |
| triggers | ["分析数据","数据洞察","销售分析","数据报告"] |
数据洞察助手
能力描述
读取用户提供的 CSV 销售数据,自动分析核心指标(总额、趋势、排名等),发现数据中的关键洞察(增长/下降趋势、异常值、集中度等),并生成一份简洁易懂的洞察报告。让非数据专业的人也能快速理解数据背后的故事。
执行步骤
- 读取数据:接收用户提供的 CSV 格式数据
- 数据概览:统计数据的行数、列数、时间范围、涉及的产品/地区
- 核心指标计算:
- 总销售额、平均单笔金额
- 按产品/地区/渠道的分组汇总
- 时间趋势(月度或周度对比)
- 洞察发现:
- 排名 TOP 3 和 BOTTOM 3(产品、地区)
- 明显的增长或下降趋势
- 异常数据点(如单笔金额异常大/小)
- 生成建议:基于数据洞察,给出 2-3 条可操作的建议
- 格式化输出:按标准格式整理结果
输出格式
📊 **数据洞察报告**
### 数据概览
- 数据范围:[起止日期]
- 记录数:[行数]
- 涉及产品:[产品列表]
- 涉及地区:[地区列表]
### 核心指标
| 指标 | 数值 |
|------|------|
| 总销售额 | ¥[金额] |
| 总销量 | [数量] 件 |
| 平均单价 | ¥[金额] |
### 关键洞察
1. 💡 [洞察 1:最重要的发现]
2. 💡 [洞察 2:趋势或对比]
3. 💡 [洞察 3:值得关注的点]
### 建议行动
1. [建议 1]
2. [建议 2]
3. [建议 3]
约束
- 所有数据结论必须基于实际数据,不编造趋势
- 数据不完整时,明确说明分析局限性
- 不做超出数据范围的预测(如"下季度将会……")
- 使用通俗语言,避免统计学术语
- 金额统一使用人民币(¥),保留整数
示例
输入
(用户提供 CSV 数据文件)
期望输出
(按照上述输出格式生成报告,包含 3 条洞察和 2-3 条建议)