data-viz-analyzer

name	data-viz-analyzer
description	对CSV或Excel数据进行全面的可视化分析，包括描述性统计、相关性分析、特征分布图和热力图，并生成HTML格式的交互式分析报告；当用户需要数据分析、数据可视化、探索性数据分析或生成数据报告时使用
dependency	{"python":["pandas>=1.3.0","numpy>=1.21.0","matplotlib>=3.4.0","seaborn>=0.11.0","openpyxl>=3.0.0","jinja2>=3.0.0"]}

数据可视化分析

任务目标

• 本 Skill 用于：对用户上传的 CSV 或 Excel 数据进行全面的可视化分析
• 能力包含：描述性统计分析、相关性分析、特征分布可视化、相关性热力图、HTML 报告生成
• 触发条件：用户提供数据文件并要求数据分析、数据可视化、探索性分析或生成分析报告

前置准备

• 依赖说明：scripts 脚本所需的依赖包及版本

  pandas>=1.3.0
  numpy>=1.21.0
  matplotlib>=3.4.0
  seaborn>=0.11.0
  openpyxl>=3.0.0
  jinja2>=3.0.0
  

操作步骤

步骤 1：数据验证与加载

• 智能体首先验证用户上传的文件格式（支持 .csv、.xlsx、.xls）
• 检查文件是否存在且可读取
• 调用 scripts/data_visualizer.py 加载数据并进行初步验证
• 如果数据格式不符合要求，提示用户参考 references/input_format.md

步骤 2：执行可视化分析

• 调用脚本执行完整的数据分析流程：

  python /workspace/projects/data-viz-analyzer/scripts/data_visualizer.py <input_file> --output <output_dir>
  

• 脚本将自动完成：
  1. 描述性统计分析（均值、中位数、标准差、分位数等）
  2. 相关性分析（计算特征间的相关系数矩阵）
  3. 特征分布可视化（直方图、箱线图）
  4. 相关性热力图生成
  5. HTML 报告生成

步骤 3：查看分析结果

• 脚本执行完成后，在指定的输出目录生成：
  • data_analysis_report.html：交互式分析报告
  • figures/：所有可视化图表（PNG 格式）
• 智能体向用户展示报告关键内容并解释分析结果

步骤 4：结果解读与建议

• 智能体根据分析结果提供：
  • 数据质量评估（缺失值、异常值情况）
  • 特征分布特征解读
  • 相关性发现与业务洞察
  • 后续分析建议

资源索引

• 核心脚本：见 scripts/data_visualizer.py（用途：执行完整的数据分析和可视化流程）
• 输入规范：见 references/input_format.md（何时读取：数据格式不符合要求或需要了解输入规范时）

注意事项

• 数据文件大小建议不超过 100MB，过大的文件可能导致处理缓慢
• 确保数据文件编码为 UTF-8 或 GBK，避免中文乱码
• 数值型特征至少需要 2 个才能进行相关性分析
• 如果数据包含大量缺失值，建议先进行数据清洗
• 生成的 HTML 报告包含所有图表的 Base64 编码，可直接在浏览器中打开查看
• 字体支持：脚本会自动检测系统中的中文字体（WenQuanYi、Noto Sans CJK、SimHei等），确保中文正常显示

使用示例

示例 1：分析销售数据

python /workspace/projects/data-viz-analyzer/scripts/data_visualizer.py ./sales_data.csv --output ./analysis_results

输出：包含销售额、利润、客户数等特征的分布图和相关性分析的 HTML 报告

示例 2：分析用户行为数据

python /workspace/projects/data-viz-analyzer/scripts/data_visualizer.py ./user_behavior.xlsx --output ./user_analysis

输出：用户活跃度、留存率、转化率等指标的统计分析和可视化报告

示例 3：指定输出目录

python /workspace/projects/data-viz-analyzer/scripts/data_visualizer.py ./data.csv --output ./my_report

输出：分析报告保存在 ./my_report/data_analysis_report.html