data-analysis

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description	全链路数据分析技能，支持表格(CSV/Excel)、文档(PDF/DOCX/MD)及图像数据的处理。 核心工作流强制遵循：1. 安全探查：仅读取元数据与少量样本，严禁全量加载以防Token溢出；2. 质量体检：自动检查缺失、重复与一致性；3. 代码执行：基于Python(Pandas/Matplotlib)进行清洗、统计与可视化；4. 结果验证与报告生成。 适用场景：探索性分析(EDA)、多模态数据提取、图表绘制及生成数据洞察报告。

数据分析技能

支持的输入数据类型

1. 表格形式的数据：csv、xlsx
2. 文本中包含的数据：docx、pdf、md
3. 图片中包含的数据：png、jpg

步骤一：数据读入与探查

为了防止 Token 溢出和执行环境卡死，智能体 严禁 直接打印全量数据或将其加载到 Prompt 上下文中，只允许将必要的数据概要加载进上下文。

1. 数据读入与保存

对不同类型的数据应使用不同的读取方法：

• csv: 直接使用pandas库读取
• xlsx: 使用pandas库或 \xlsx 工具读取
• docx: 使用 \docx 工具读取，并将其中待分析的目标数据提取出来保存为csv文件
• pdf: 使用 \pdf 工具读取，并将其中待分析的目标数据提取出来保存为csv文件
• md: 直接读取，并将其中待分析的目标数据提取出来保存为csv文件
• png、jpg: 使用视觉工具读取，并将其中待分析的目标数据提取出来保存为csv文件

2. 数据探查

在编写正式分析代码前，必须先执行一段轻量级的探查代码。将代码保存至工作空间。

原则：

只看样貌，不看全貌： 仅获取元数据和少量样本。

元数据优先： 必须获取列名（Columns）和数据类型（Dtypes）。

样本限制： 严格限制读取行数（推荐n=5）。

探查全部文件： 若有多份待分析的文件，需要对所有文件逐一探查，并检查文件间可能存在的关联，将具体关联方式保存为csv文档或md文件，供后续分析进行参考。

标准探查代码模式 (Python示例):

import pandas as pd

# 设定文件路径
file_path = 'target_data.csv'

try:
    # 1. 仅读取前5行，避免加载大文件占用内存
    # 注意：对于非CSV文件 (如 Parquet, Excel)，使用相应的 read_ function 并配合 head()
    if file_path.endswith('.csv'):
        df_preview = pd.read_csv(file_path, nrows=5)
    elif file_path.endswith('.parquet'):
        df_preview = pd.read_parquet(file_path).head(5)
    elif file_path.endswith(('.xls', '.xlsx')):
        df_preview = pd.read_excel(file_path, nrows=5)
    
    # 2. 输出关键元数据供智能体思考
    print("=== 数据预览 (前5行) ===")
    print(df_preview.to_markdown(index=False))
    
    print("\n=== 列信息与类型 ===")
    print(df_preview.info())
    
except Exception as e:
    print(f"摄入错误: {e}")

3. 编码与格式自适应

编码回退：如果读取失败，尝试 `encoding='gbk'` 或 `encoding='latin1'`。
分隔符：如果数据挤在一列，尝试 sep=';' 或 sep='\t'。

步骤二：数据质量检查

在进行任何分析前，必须先“体检”。这能避免“垃圾进，垃圾出”。检查结果需放在最后的报告中。

以下是详细的检查清单：

1. 完整性

检查数据是否存在缺失，这会直接影响统计的偏差。

缺失值：

检查字段中 NULL 、 NaN 或空字符串的比例。

• 注意“伪缺失值”，例如用 -1 、 0 、 9999 或 "Unknown" 来代替缺失值的情况。

记录缺失：

• 数据量是否符合预期？（例如：昨天的日志应该有 100万条，实际只有 20万条）。
• 时间序列是否连续？（例如：是否缺失了某几天的交易数据）。

截断:

文本字段是否因为字符长度限制被截断（例如 JSON 字符串不完整）。

2. 唯一性

检查数据是否存在重复，这会导致指标被夸大。

完全重复: 检查是否存在完全相同的行。

主键重复: ID 字段是否唯一？（例如：同一个 UserID 不应该出现在用户表的两行中）。

业务实体重复: 同一个业务对象是否因为大小写不同、空格不同而被记录了多次（例如 "Apple"和 "apple" ）。

3. 准确性与有效性

检查数据是否符合定义的格式和现实世界的物理规则。

数据类型:

• 数值字段里是否混入了字符串？
• 日期字段是否真的是日期格式？

取值范围:

• 数值是否在合理范围内？（例如：年龄不应为负数或超过 150；折扣率不应大于 100% ）。
• 概率值是否在 0 到 1 之间？

4. 一致性

检查数据在不同维度或来源上是否统一。

单位统一: 距离是米还是千米？金额是元还是分？
枚举值统一: 同样的含义是否有多种表达？（例如： "Beijing" , "BJ" , "北京" 应该标准化为同一种）。
跨表一致性: 两个表中相同含义的字段，数据是否对得上？（例如：订单表中的总金额是否等于详情表中各商品金额之和）。

5. 关联性

若多份文件间存在关联关系，检查关系是否断裂。
外键约束: 事实表中的 ID 是否都能在维度表中找到？（例如：订单表里的 product_id ，在商品表中是否存在？如果不存在，就是“孤儿数据”）。

代码示例：

import pandas as pd
# --- 1. 完整性检查 (Completeness) ---
for col in COLS_CHECK_MISSING:
    # 检查 NULL/NaN
    missing_count = df[col].isnull().sum()
    # 检查空字符串 (如果是字符串列)
    empty_str_count = (df[col] == '').sum() if df[col].dtype == 'object' else 0
    total_missing = missing_count + empty_str_count
    if total_missing > 0:
        print(f"  -> 警告: 列 '{col}' 存在 {total_missing} 条缺失数据")
    else:
        print(f"  -> 通过: 列 '{col}' 无缺失")
# --- 2. 唯一性检查 (Uniqueness) ---
if df[COL_PRIMARY_KEY].duplicated().any():
    duplicate_count = df[COL_PRIMARY_KEY].duplicated().sum()
    print(f"  -> 警告: 主键 '{COL_PRIMARY_KEY}' 发现 {duplicate_count} 条重复记录")
    # 可选：查看重复样本
    # print(df[df[COL_PRIMARY_KEY].duplicated(keep=False)])
else:
    print(f"  -> 通过: 主键唯一")
# --- 3. 准确性检查 (Accuracy) ---
# 过滤出不符合规则的行
invalid_rows = df[df[COL_NUMERIC] < MIN_VALUE_THRESHOLD]
if not invalid_rows.empty:
    print(f"  -> 警告: 发现 {len(invalid_rows)} 条数据小于最小值 {MIN_VALUE_THRESHOLD}")
else:
    ()



invalid_mask = ~df[COL_CATEGORY].isin(VALID_CATEGORIES) & df[COL_CATEGORY].notnull()
invalid_cats = df.loc[invalid_mask, COL_CATEGORY].unique()
 (invalid_cats) > :
    ()
:
    ()


:
    
    
    orphan_mask = ~df[COL_FOREIGN_KEY].isin(ref_df[COL_REF_KEY]) & df[COL_FOREIGN_KEY].notnull()
    orphan_count = orphan_mask.()
     orphan_count > :
        ()
    :
        ()
 NameError:
    ()

步骤三：确定工作流程

根据任务需求确定具体的工作流程，优先使用用户指定的分析方法，不要使用与任务无关的分析方法。工作流程一般包含数据处理、分析和可视化呈现。

核心分析方法

1. 统计分析

• 描述性统计： 均值、中位数、标准差、四分位数、百分位数
• 推断性统计： 假设检验、置信区间、P值
• 相关性分析： 皮尔逊 (Pearson)、斯皮尔曼 (Spearman)、肯德尔 (Kendall)、点二列 (Point-biserial) 相关系数​
• 分布分析： 正态性、偏度、峰度、Q-Q图
• 高级统计检验： 方差分析 (ANOVA)、t检验、卡方检验、非参数检验

2. 模式发现

• 趋势分析与时间序列分解
• 季节性模式检测与预测
• 聚类与细分：K-means、层次聚类、DBSCAN
• 关联规则挖掘与购物篮分析
• 特征工程与特征选择
• 降维技术：PCA (主成分分析)、t-SNE、UMAP

3. 商业智能

• KPI 分析与仪表板设计
• 客户细分与画像
• 购物篮分析与推荐系统
• 流失预测与客户生命周期价值 (CLV)
• A/B 测试与实验设计
• ROI (投资回报率) 分析与业务影响评估
• 摘要与可落地的行动建议

4. 探索性技术

• 单变量分析：分布、统计量、可视化
• 双变量分析：相关性、对比、关系
• 多变量分析：回归、聚类、分类
• 时间序列分析：趋势、季节性、预测
• 类别数据分析：频数、列联表、关联性
• 空间分析与地理模式
• 文本分析与自然语言处理 (NLP)

核心可视化方法

目标是通过深思熟虑的视觉设计，让数据变得易于理解、富有洞察力。每一个可视化都应该清晰明了，并帮助使用者做出更好的决策。

针对数值型数据

• 分布： 直方图、箱线图、小提琴图、密度图
• 比较： 条形图、折线图、散点图
• 关系： 散点图、相关性矩阵、热力图
• 构成： 堆叠条形图、饼图、树状图
• 趋势： 折线图、面积图、移动平均图

针对分类型数据

• 频率： 条形图、饼图、环形图（甜甜圈图）
• 比较： 分组条形图、堆叠条形图
• 关系： 热力图、马赛克图、平行集合图
• 构成： 树状图、旭日图

针对时间序列数据

• 趋势： 折线图、面积图、平滑曲线
• 季节性： 季节性分解、热力图
• 比较： 多重折线图、分面图（Faceted plots）
• 分布： 基于时间的箱线图、小提琴图

高级技巧

• 交互式仪表盘: 创建多面板仪表板、添加筛选器和控件

• 动画可视化: 展示随时间的变化、阐释复杂过程

报告撰写

根据用户的要求确定所需的报告类型，若无明确要求只需给出一份md格式的数据分析报告。

报告类型

• 执行摘要： 分析过程文档，为使用者提供任务执行的全部过程
• 商业数据分析报告： 数据驱动的商业洞察，对数据分析的结果进行总结和剖析
• 仪表盘文档： 交互式图表说明

报告格式

markdown、pdf、docx

报告风格和内容

• 准确性: 细致、严谨、语言清晰，确保所有统计数据和事实均正确无误
• 逻辑性: 从数据到洞见的逻辑发展
• 专业性: 理解关键发现和统计意义，识别数据中的模式和趋势
• 基于数据: 围绕数据发现构建有深度的叙述
• 可执行的见解: 明确的建议和后续步骤
• 视觉集成： 如果是pdf或docx类型的报告，需要插入合适的图表，并确保视觉与文本的一致性，设计合适的布局
• 可读性： 不要使用类似“行业黑话”的难懂的词汇，避免不必要的细节，措辞简单易懂且书面化。

步骤四：规范代码生成与执行

编程语言

• Python: Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, Plotly, TensorFlow, PyTorch
• R: Tidyverse, ggplot2, dplyr, caret, shiny, data.table​
• SQL: PostgreSQL, MySQL, SQLite, BigQuery, Redshift, Snowflake
• JavaScript: D3.js, Plotly.js, Chart.js, TensorFlow.js, Node.js

常用技术栈（Python）

• 核心处理: `pandas`, `numpy
• 统计与挖掘: `scipy`, `sklearn` (如需)
• 可视化: `matplotlib`, `seaborn` (静态); `plotly` (交互式)
• 工具库: `tabulate` (美化打印), `\xlsx`工具, `\pdf`工具, `\docx`工具

代码生成步骤

第一阶段：需求分析

• 根据上一步骤确定的分析流程，明确分析目标和输出要求
• 选择合适的编程语言（若无明确指定，默认为Python）
• 选择库和框架
• 考虑性能和可扩展性需求

第二阶段：结构设计

• 设计模块化代码结构，将复杂任务分解为小而专一的函数
• 将复杂任务分解为可管理的功能
• 规划可重用性和可维护性
• 注意内存管理 ：高效处理大型数据集

第三阶段：实施

• 编写简洁高效的代码
• 加入适当的错误处理
• 添加清晰简洁的注释
• 执行代码得到结果

错误处理

• 数据加载错误：处理文件丢失、格式问题及编码问题。
• 内存问题：实施分块 (chunking)或数据采样。
• 性能问题：优化算法，使用缓存和并行处理。
• 依赖问题：检查库版本，提供回退选项。

步骤五：结果验证与输出

在将结果呈现给用户之前，必须执行以下自检清单：

完整性检查：

• 所有的结果文件（.png/.html/.xlsx/.pdf等）是否已成功生成并在工作空间存在？
• 关键的计算结果（如 KPI、统计量）是否非空且数值合理？
• 输出文件（如 CSV）是否包含数据且表头正确？
• 用户所需的所有结果文件是否都完整生成？

格式一致性：

• 图表是否有标题、轴标签和图例？
• 报告字体是否统一，标题层级关系是否明确？
• 报告中的图片是否位置合适，有清晰的标签和说明？

确认通过质量门控后，才可以交付。

示例

示例 1：基础销售数据趋势分析（结构化数据）

用户指令： “帮我分析一下 sales_2023.csv，我想看下半年的销售趋势，另外数据里好像有些退款订单，记得处理一下。”

智能体执行流：

1. 步骤一（数据探查）： 执行 pd.read_csv('sales_2023.csv', nrows=5)。 发现： 列包含 date, amount, status, product_id。date 为字符串格式，需转换。

2. 步骤二（质量检查）： 完整性： 检查 amount 是否有空值。 一致性： 检查 status 字段，发现包含 "Refund" 和 "Completed"。 动作： 过滤掉 status == 'Refund' 的行，只保留已完成订单。

3. 步骤三 & 四（分析与执行）： 处理： 将 date 转为 datetime 对象，按月聚合 amount。 代码： 使用 Pandas 进行 resample('M').sum()。 可视化： 生成折线图 sales_trend.png，标注峰值月份。

4. 步骤五（交付）： 输出简报和折线图：“2023下半年销售额在 11 月达到峰值（受大促影响），剔除 45 条退款记录后，总营收为 X 元。”

示例 2：跨文件关联分析（多模态/复杂场景）

用户指令： “我有产品类目的定义文件 categories.xlsx，还有一份最近的用户反馈日志 feedback.pdf。请分析一下哪个产品类目的负面反馈最多。”

智能体执行流：

1. 步骤一（数据读入）： 对于 categories.xlsx：使用 Pandas 读取前 5 行，确认包含 product_id 和 category_name。 对于 feedback.pdf：调用 \pdf 工具提取文本，通过 LLM 结构化解析为 CSV 格式（包含 product_id, sentiment, content），保存为 temp_feedback_parsed.csv。

2. 步骤二（关联性检查）： 探查： 读取 temp_feedback_parsed.csv 样本。 关联性： 检查反馈表中的 product_id 是否都能在 categories.xlsx 中找到。 警告： 发现 3 个 product_id 在类目表中不存在，标记为“未知类目”。

3. 步骤三 & 四（分析与执行）： 逻辑： 将两张表基于 product_id 进行 Merge。 筛选： 过滤 sentiment == 'Negative' 的记录。 统计： 按 category_name 进行 value_counts()。 可视化： 使用 Seaborn 绘制横向条形图 negative_feedback_by_category.png。

4. 步骤五（交付）： 生成 Markdown 报告，输出可视化图片，指出“电子产品”类目负面反馈最高，主要集中在“电池续航”问题上（基于文本聚类发现）。