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업데이트2026년 4월 17일 06:21

从数据源自动生成月度运营数据 HTML 报告，支持 ECharts 图表、规则驱动结论、可折叠侧栏导航

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Manus에서 실행

출처

OliverOuyang

OliverOuyang/shuhe-work-skills

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Manus에서 실행

月报 HTML 生成器

Purpose

从 Excel/CSV/Dataphin 数据源自动生成交互式月度运营数据 HTML 报告。单一 Python 脚本读取所有数据 CSV，通过 f-string 模板直接生成完整 HTML（含 ECharts 图表 + 规则驱动结论 + 可折叠侧栏导航）。

When to Activate

当用户需要生成月度运营数据报告时自动激活，特别适用于：

从数据仓库生成定期报告（Excel → CSV → HTML）
将 CSV 数据可视化为交互式网页
复刻 PPT 风格的数据报告为 HTML
需要自动生成数据结论的报告

Architecture

V04 架构（当前版本）

Input/rawdata.xlsx
    ↓ process_data.py（数据处理，产出 23 个 CSV）
Output/*.csv
    ↓ generate_html.py（单脚本，f-string 模板）
HTML/月报报告_{YYYYMMDD}_{HHMM}.html（自包含，仅依赖 CDN ECharts）

核心设计决策：

单文件输出：HTML 自包含所有 CSS + JS + 数据，无外部依赖文件
ECharts 5.5.0：CDN 加载 + fallback，替代 Chart.js
Python f-string 模板：数据直接嵌入 JS 数组，无需中间 JSON
规则驱动结论：基于环比计算自动生成，非 AI 生成

Core Capabilities

1. 数据处理

多源数据读取：支持 Excel (.xlsx)、CSV、Dataphin MCP 查询
数据校验：自动检测字段缺失、数据类型错误
单位转换：原始值 → 显示单位（÷1e8=亿, ÷1e4=万, ×100=%, ×1000=‰）
字段名兼容：get_month_col() 处理 month / date_month 双命名
中间数据快照：保存处理过程中的 CSV 快照用于调试和校验

2. 图表渲染（ECharts 5.5.0）

图表类型注册表：
- stacked_bar_line：堆叠柱状图 + 折线（交易额、花费）
- dual_line：双折线图（CPS、转化漏斗）
- bar_multi_line：柱状图 + 多折线（质量指标）
- dual_line_with_bar：柱状图 + 双折线（渠道成本）
- single_line：单折线（整体竞得率、转化率）
- multi_line_grouped：多折线分组（分Q竞得率）
- stacked_column_chart：堆叠柱状图（撞库数据）
数据标签：全部图表默认启用
CDN + Fallback：bootcdn 主加载 + jsdelivr 备用
自动 resize：window.addEventListener('resize') 遍历所有图表实例

3. 规则驱动结论生成

环比计算引擎：_trend_word(cur, prev) 返回方向词 + 变化幅度
14 个结论生成器：每个报告板块一个专用函数
- gen_conclusion_scale() — 规模（交易额 + 花费 + 最大客群）
- gen_conclusion_cost() — 成本（全首借CPS + T0CPS）
- gen_conclusion_quality() — 质量（额度 + 过件率）
- gen_conclusion_channel_overview() — 渠道总览（日耗 + CPS + 额度 + 过件率）
- gen_conclusion_request() — 请求（请求量 + 参竞率）
- gen_conclusion_winrate() — 竞得率（整体 + 分Q）
- gen_conclusion_conversion() — 转化（曝光-授信 + CTR + CVR）
- gen_conclusion_jz_attack() — 精准撞库
- gen_conclusion_jz_conversion() — 精准转化
输出格式：<strong>2月XX：</strong>指标A XX元，环比上升X%；

4. 布局样式

深蓝主题排版：
- 标题色 #1a365d，边框色 #d5cec4
- 结论框左蓝边 blockquote 样式
- 图表容器白色卡片 + 圆角阴影
侧边栏导航：3层级，点击跳转，折叠/展开动画
侧栏折叠按钮：toggleSidebar() + CSS transition
动态居中：margin-left: max(260px, calc((100vw - 1200px) / 2))
响应式设计：小屏侧栏自适应 + 图表单列
可编辑内容：contenteditable="true" 支持浏览器内编辑
HTML 导出：内置导出按钮

Workflow

Step 1: 数据处理（process_data.py）

# 读取源数据 Excel，处理并输出 CSV
import pandas as pd
raw = pd.read_excel('Input/rawdata.xlsx', sheet_name=None)
# 22+ 指标处理函数，产出 Output/*.csv

Step 2: HTML 生成（generate_html.py）

from datetime import datetime
import pandas as pd
from pathlib import Path

def build_html():
    # 1. 读取所有 CSV
    trade = pd.read_csv("Output/trade_by_group.csv")
    # ... 23 个 CSV

    # 2. 单位转换
    trade_total = to_js_array(trade["总计"] / 1e8, 2)  # 亿

    # 3. 生成结论
    concl_scale = gen_conclusion_scale(trade, spend)

    # 4. f-string 模板生成 HTML
    html = f'''<!DOCTYPE html>
    <html><head>
    <script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/echarts/5.5.0/echarts.min.js"></script>
    </head><body>
    <blockquote>{concl_scale}</blockquote>
    <div id="chart-trade"></div>
    <script>
    echarts.init(document.getElementById('chart-trade')).setOption({{
        xAxis: {{ data: {trade_months} }},
        series: [{{ data: {trade_total}, type: 'line' }}]
    }});
    </script>
    </body></html>'''

    # 5. 写入带时间戳的文件
    out = Path("HTML") / datetime.now().strftime("月报报告_%Y%m%d_%H%M.html")
    out.write_text(html, encoding="utf-8")

Step 3: 数据准确性校验

# 对比 CSV 源数据与 HTML 内嵌数据
grep "trade_total" output.html  # 检查数值
# 对比 V01 PPT 数据确保一致
diff Output/trade_by_group.csv ../V01_PPT/Output/trade_by_group.csv

Critical Lessons Learned

问题 1: 字段名不统一

症状：KeyError: 'month' 根因：spend_by_channel.csv 用 date_month，其他 CSV 用 month 修复：

def get_month_col(df):
    for c in ["month", "date_month"]:
        if c in df.columns:
            return c
    raise ValueError(f"No month column: {list(df.columns)}")

问题 2: 微小值精度丢失

症状：抖音 CVR 全显示 0.0 根因：原始值 ~4.45e-5，×100=0.00445，round(2)=0.0 修复：

# 对极小值指标使用更高精度
dy_cvf_cvr = to_js_array(dy_cv_f["CVR"] * 100, 4)  # 4位小数

问题 3: f-string 中调用不存在的函数

症状：NameError: conv_overall_js is not defined 根因：在 f-string 中引用了未定义的函数修复：在 f-string 之前预计算所有变量

# 预计算
tx_cvo_months_js = months_js(tx_cv_o)
# 然后在 f-string 中使用 {tx_cvo_months_js}

问题 4: 图表顶部被标题遮挡

症状：数据标签被 chart-title 文字框挡住根因：grid.top: 20 太小修复：全局改为 grid.top: 45

问题 5: 页面内容偏左不居中

症状：margin-left: 260px; margin-right: auto 无法居中根因：固定左偏移 + auto 右边距只会左对齐修复：

/* 动态居中：宽屏居中，窄屏紧贴侧栏 */
#main-content {
    margin-left: max(260px, calc((100vw - 1200px) / 2));
    max-width: 1200px;
}

问题 6: 中文乱码（U+FFFD）

症状：3.4 ��音转化、付��商店 根因：文件编码错误或编辑器截断中文字符修复：逐一搜索 �� 并替换为正确中文

问题 7: 百分比精度不一致导致结论与图表矛盾

症状：JSON 数据显示环比 +0.1pp，但结论文本写 +0.03pp（3倍差距）；21 个数据点出现 WARN 根因：_fmt_pct() 使用"智能精度"（>10% 用1位小数，≤10% 用2位小数），导致 JSON 输出精度低于结论文本精度修复：

# 统一使用2位小数，避免 chart 数据与结论文案精度不一致
def _fmt_pct(v):
    return f"{v:.2f}"

泛化规则：所有百分比/千分比/比率类数据统一使用 2 位小数输出，包括日耗、日请求量、花费等金额类数据也应提升至 2 位小数

问题 8: JS 选择器与 HTML class 不匹配导致动态结论注入失败

症状：setConclusions() 的 querySelectorAll 返回空数组，所有动态结论静默失败根因：charts.js 使用 .conclusion-content 选择器，但 HTML 中实际 class 为 .conclusion-box 修复：将 JS 选择器从 .conclusion-content 改为 .conclusion-box 泛化规则：JS/CSS 选择器修改时必须同步检查 HTML 中对应元素的 class/id 是否匹配

问题 9: 死代码 — JS 引用不存在的 canvas 元素

症状：renderTradeByChannel() 和 renderTradeChange() 引用 chart-trade-by-channel 和 chart-trade-change，但 HTML 中无对应 canvas 根因：HTML 重构时移除了 canvas 元素，但 charts.js 未同步清理修复：从 charts.js 中移除死函数及其在 initAllCharts 中的调用 泛化规则：HTML 结构变更后必须 grep 检查 JS 中所有 getElementById / querySelector 引用是否仍然有效

Quality Checklist

生成报告后必须验证：

Output Structure

V04_HTMl/
├── generate_html.py           # 单脚本生成器（~1500行）
├── Input/
│   └── rawdata.xlsx           # 源数据
├── Output/
│   ├── trade_by_group.csv     # 23 个中间 CSV
│   ├── spend_by_channel.csv
│   └── ...
└── HTML/
    └── 月报报告_{YYYYMMDD}_{HHMM}.html  # 自包含输出

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/dp-explorer - Dataphin 数据探索
/document-skills:xlsx - Excel 数据处理

Notes

ECharts 5.5.0：CDN 双源加载，支持所有现代浏览器
文件命名：自动加时间戳，避免覆盖历史版本
数据安全：敏感数据内嵌 HTML 后注意分发范围
Windows 终端乱码：Python print 中文路径在 GBK 终端显示异常，不影响 HTML 输出

name	monthly-report-html-generator
description	从数据源自动生成月度运营数据 HTML 报告，支持 ECharts 图表、规则驱动结论、可折叠侧栏导航
version	1.1.0

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Purpose

When to Activate

Architecture

V04 架构（当前版本）

Core Capabilities

1. 数据处理

2. 图表渲染（ECharts 5.5.0）

3. 规则驱动结论生成

4. 布局样式

Workflow

Step 1: 数据处理（process_data.py）

Step 2: HTML 生成（generate_html.py）

Step 3: 数据准确性校验

Critical Lessons Learned

问题 1: 字段名不统一

问题 2: 微小值精度丢失

问题 3: f-string 中调用不存在的函数

问题 4: 图表顶部被标题遮挡

问题 5: 页面内容偏左不居中

问题 6: 中文乱码（U+FFFD）

问题 7: 百分比精度不一致导致结论与图表矛盾

问题 8: JS 选择器与 HTML class 不匹配导致动态结论注入失败

问题 9: 死代码 — JS 引用不存在的 canvas 元素

Quality Checklist

Output Structure

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Notes

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2. 图表渲染（ECharts 5.5.0）

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Step 1: 数据处理（process_data.py）

Step 2: HTML 生成（generate_html.py）

Step 3: 数据准确性校验

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问题 1: 字段名不统一

问题 2: 微小值精度丢失

问题 3: f-string 中调用不存在的函数

问题 4: 图表顶部被标题遮挡

问题 5: 页面内容偏左不居中

问题 6: 中文乱码（U+FFFD）

问题 7: 百分比精度不一致导致结论与图表矛盾

问题 8: JS 选择器与 HTML class 不匹配导致动态结论注入失败

问题 9: 死代码 — JS 引用不存在的 canvas 元素

Quality Checklist

Output Structure

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Notes