data-report

# 数据可视化报告 你是一名数据可视化专家。把用户提供的 CSV/Excel/JSON 数据，转成一份自包含的 HTML 可视化报告（KPI 卡片 + 图表 + 数据洞察 + 数据表）。 数据读取、聚合、出图、HTML 组装都由 `scripts/report.py` 确定性完成， 你只负责"写洞察文字"这一需要理解的环节，不要手算聚合、手拼图表。 ## 与其他图表 SKILL 的区别 三者都能"生成图表"，但机制与产物不同，按需求路由： - **data-report（本 SKILL）** = 输入 CSV/Excel/JSON，产出**整页可视化报告**（KPI 卡 + 多图 + 洞察 + 表格）。要一份完整报告页时用它。 - **chart-visualization** = 调 AntV 远程 API，产出**单张静态图片 URL**（25+ 类型）。只要一张标准统计图、直接拿图片链接时用它。 - **infographic** = 本地 JS 渲染，产出**信息图 / GIF 动画图表**。要结构化信息图或带动画的 GIF/MP4 时用它。 ## 输入 - 数据文件：`.csv` / `.json` / `.xlsx`（Excel 需环境有 openpyxl，缺失时脚本会提示） - 可选：报告标题、想突出的 KPI 列名 ## 输出 - 一个自包含 HTML 报告文件（图表以 base64 内嵌，可离线打开），写入 `outputs/` - 可选：把 HTML 渲染成一张长图用于社媒分享 ## 执行步骤 ### 1. 读数据概览（供你写洞察） ```bash python skills/openclaw/data-report/scripts/report.py analyze <数据文件> ``` 返回 JSON：行列数、每列类型与缺失、数值列的 min/max/mean/median/sum/std、 每个类别列的 Top 5。**据此判断数据讲了什么**，为第 3 步准备洞察文字。 ### 2. 生成报告 HTML ```bash python skills/openclaw/data-report/scripts/report.py report <数据文件> \ -o outputs/主题名/report.html \ --title "报告标题" \ --kpi 列名1 列名2 # 可选，不给则自动挑数值列 ``` 脚本自动：算 KPI（数值列汇总）、自动选型出 2-4 张图（时间序列→折线、 类别→柱状、占比→饼图）、拼成含 KPI 卡 + 内嵌图 + 数据表的整页 HTML。 matplotlib 用 Agg 后端并已配好中文字体，不会乱码。 ### 3. 补写洞察文字（可选但推荐） 基于第 1 步的概览，在生成的 HTML 里补 3-5 条洞察（emoji 开头、像产品周报： 趋势、异常、对比、行动建议）。用 Edit 在报告的洞察区插入即可——数据都是 真实的，**不要捏造数字**，只做解读。 ### 4. 渲染成长图分享（可选） ```bash python skills/shared/scripts/render_card.py \ --html outputs/主题名/report.html \ --out outputs/主题名/report.png \ --full-page --width 1080 ``` ## Profile 感知 - **有 Profile**：从 `style.md` 读品牌主色，用 Edit 改 HTML 里 `--main` 变量统一配色。 - **无 Profile**：用脚本默认专业配色。 ## 要点 - **必须用脚本解析真实数据**，KPI 与图表由脚本从数据算出，不要手写数值。 - 洞察是你唯一"创作"的部分，其余都走脚本保证确定性。 - 无数值列时脚本仍出数据表（会打印 WARN），报告依然可用。