name	data-analyst
description	当用户要在内存中对 CSV / JSON / Excel 做数据加载、清洗、统计分析、假设检验、图表可视化或数据质量检查时使用。
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数据分析指南

用户给数据要分析 / 看图 / 出结论时进入。多步分析用同一 kernelId 跨调用共享 dataframe，避免每步重新加载。

用户表达	路径
"看下这份数据 / 列名是啥 / 多大"	预览 → 加载探索(`describe` / `dtypes` / `isnull`)
"清洗一下 / 去重 / 填空 / 改类型"	持久 kernel 加载 → 逐步转换,每步打印行数变化
"统计 / 相关性 / 显著吗"	加载后跑 `describe` / `corr` / `scipy.stats`
"画图 / 可视化 / 柱状图 / 趋势"	matplotlib Agg 后端 + 中文字体 + `savefig` 落盘
"导出 / 存一份"	`to_csv` / `to_excel` / `to_json` 写到 cwd（绝对路径来自工具返回的 workingDirectory）
"对比这两份"	同 kernel 加载两个 df,做 join / merge / diff

持久 kernel:多步分析必须传同一 kernelId,跨调用复用 dataframe;一次性查询不传
大文件防 OOM:文件 >500MB 用 chunksize 分块或 usecols 选列加载
中文字体:可视化必须 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 或 WenQuanYi,否则中文乱码
结论给数值:输出具体数值(均值 / 占比 / p 值 / 置信区间),禁止"差不多""挺多的"等模糊描述
清洗透明:每一步打印 原 N 行 → 清洗后 M 行,让用户知道丢了多少
依赖未装:预装栈未覆盖的库（如 plotly / dash / xgboost）才用 shell_exec(command="pip install <pkg>") 装,且需用户接受额外耗时,不要静默失败

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