data-analysis

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description	数据分析技能，用于理解数据、分析数据、制作数据处理流程、汇总数据分析结果。当用户提到"分析数据"、"数据处理"、"数据探索"、"统计分析"、"数据清洗"、"数据汇总"、"制作数据报告"、"理解这份数据"、"看一下这个CSV/Excel/数据集"时，必须使用此技能。即使用户只说"帮我看看这个数据"、"分析一下"，只要上下文涉及数据文件或数据集，也应立即触发此技能。如果在FaMou问题定义过程中涉及到数据分析，也需要调用此技能。

数据分析技能

分析目标

数据分析任务的核心目标是：

1. 理解数据：搞清楚数据是什么、从哪来、代表什么业务含义，而不仅仅是读取文件
2. 评估数据质量：识别缺失、重复、异常、格式不一致等问题，判断数据可信度
3. 发现规律与洞察：通过统计和探索，找出数据中有意义的模式、趋势、异常和关联
4. 制定处理流程：根据实际数据问题，设计可复现、有依据的清洗和转换方案
5. 汇总结果：用清晰、有业务价值的语言输出结论，不是堆砌统计数字

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处理约束

在分析过程中，始终遵守以下约束：

• 不擅自修改原始数据：任何清洗或转换操作都要先告知用户，说明原因，再执行
• 不过度假设数据含义：列名不清晰时，应向用户确认，而不是自行猜测
• 不忽略数据质量问题：发现异常、缺失、不一致时必须明确标注，不能绕过
• 不强行套用固定流程：数据格式千差万别，应根据实际情况灵活判断分析路径
• 不脱离用户目标做分析：始终围绕"用户想解决什么问题"来决定分析深度和方向

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最佳实践

先理解，再动手

拿到数据后，优先弄清楚背景：数据的业务场景是什么？用户的分析目的是什么？这决定了哪些列重要、什么算"异常"、如何处理缺失值。

用业务语言解释结果

不要只输出统计数字，要解释它们的含义。"均值是 3200"不如"平均订单金额约 3200 元，但中位数仅 1800 元，说明存在少量高额订单拉高了均值"。

数据质量问题要分级处理

• 阻断性问题（如关键列全为空、主键大量重复）：先停下来告知用户，确认后再继续
• 需要决策的问题（如缺失率高、含义不明的异常值）：列出处理方案的利弊，让用户选择
• 轻微问题（如少量格式不一致、空白字符）：可直接处理，但要在报告中记录

处理流程要可解释

每一步操作都要能回答"为什么这样做"，例如：

• "用中位数填充，因为该列分布右偏，均值受极值影响大"
• "删除该列，因为缺失率达 78%，无法有效利用"

结论要有数据支撑

每个洞察后面都应该跟上具体数字作为依据，避免主观判断。

环境与工具

• 文件路径：上传目录使用 <workspace>/uploads/，输出目录使用 <workspace>/outputs/
• 中文数据常见编码问题：优先尝试 utf-8，失败则尝试 gbk / gb18030
• 图表中文显示：设置 matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'DejaVu Sans']
• 输出 CSV 供 Excel 打开时，用 encoding='utf-8-sig' 防止乱码

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分析结果汇总格式

无论分析路径如何，最终汇总报告应包含：

## 数据分析报告

### 数据概况
（数据规模、来源、时间范围、核心字段说明）

### 数据质量
（发现的问题、严重程度、已做处理或待确认事项）

### 核心发现
（3-5 条最重要的洞察，每条附数据支撑）

### 处理流程说明
（对数据做了哪些变换，为什么这样做）

### 后续建议
（数据改进建议、可深入分析的方向）

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示例

以下示例展示了面对不同类型数据时，如何应用上述目标和约束进行分析。

示例 A：电商订单数据分析

场景：用户上传一份订单 CSV，列包括订单 ID、下单时间、商品类别、金额、用户城市、支付状态，想了解"销售整体情况"。

分析思路：

• 先确认时间范围，这是销售分析的基本背景
• 金额列检查是否有负值（退款？录入错误？）、零值（需要业务解释）
• 支付状态的分布决定"有效订单"的口径
• 按时间聚合看趋势，按类别和城市看构成

质量问题处理示例：

发现"金额"列有 12 行为负值。在销售数据中，负值通常代表退款记录。建议：若分析销售额，过滤掉负值；若分析净收入，需要保留。请确认分析目标后再处理。

核心发现示例：

• 3 月销售额环比增长 34%，主要由"家电"品类驱动（贡献增量的 61%）
• 北京和上海合计占全部订单量的 47%，但客单价低于二线城市均值 15%
• 支付失败率为 8.3%，高于行业参考值（通常 2-5%），建议排查支付链路

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示例 B：结构混乱的调查问卷数据

场景：用户上传一份 Excel，多个 Sheet，列名不统一（有的叫"Q1"，有的叫"第一题"），部分单元格合并，有空行空列。

首要步骤：不急于分析，先向用户说明数据结构问题：

这份文件包含 3 个 Sheet，结构存在以下问题需要先确认：

1. Sheet1 和 Sheet2 的列名不一致，是同一份问卷的不同批次，还是不同问卷？
2. 第 5-8 行为空行，是否可以删除？
3. "Q3_其他"列 92% 为空，是开放题填写率低，还是导出时出了问题？

确认后我来制定清洗方案。

体现约束：这里不假设列名含义，不擅自合并 Sheet，先暴露问题等用户确认。

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示例 C：用户要求"清洗数据并输出处理后的文件"

处理流程文档示例（随输出文件一起提供）：

数据处理流程记录
原始文件：sales_2024.csv（8,412 行 × 15 列）
处理后文件：sales_2024_cleaned.csv（8,203 行 × 13 列）

变更说明：
1. 删除重复行：移除 89 行完全重复记录
2. 删除"备注2"列：缺失率 96%，无有效信息
3. 删除"内部编码"列：用户确认该列不参与分析
4. 金额列格式统一：将"¥1,200.00"格式转为数值 1200.0（共 203 行受影响）
5. 日期列标准化：统一转为 YYYY-MM-DD 格式（原始混有 MM/DD/YYYY 和中文日期两种格式）
6. 缺失值处理：
   - "城市"列 34 行缺失 → 填入"未知"（用户确认）
   - "金额"列 86 行缺失 → 保留为空（用户确认这批订单为异常记录，不填充）