data
查看数据结构、质量和可分析性（schema 数据概览 profiling）
Datos de origen
- Repositorio
- Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent
- Última actividad en el origen
- 17 de julio de 2026 a las 13:24
- Idioma detectado de SKILL.md
- Varios idiomas
- Estrellas
- 2619
- Forks
- 228
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Instrucciones de origen · Vista previa de solo lectura- name
- data
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- 查看数据结构、质量和可分析性（schema 数据概览 profiling）
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- ["mode-business","mode-ml","mode-empirical","data-preparation","profiling"]
- allowedTools
- ["get_schema","get_table_detail","query_data","profile_data","generate_chart"]
# 数据诊断
先获取 schema 和必要样本，报告表规模、字段类型、缺失、重复、异常、时间范围和关键分布。区分事实、风险与建议，指出可直接分析的字段及需要用户确认的口径。
## Tool routing
1. Use `get_schema` first to inspect tables, fields, row counts, and source structure.
2. Use `get_table_detail` when one table needs deeper field-level metadata.
3. Use `profile_data` for data quality, missingness, type, and distribution diagnostics.
4. Use `query_data` for small verification samples or targeted aggregates.
5. Use `generate_chart` only when a compact diagnostic chart materially helps explain the data.
## Implementation reference
- Data tool entries: `agent/tools/business/data.py`
- Profiling implementation: `Function/Clean/data_profile.py`
- Chart implementation: `Function/Charts_generation/chart_generate.py`
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