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自动化财务与业务数据分析，深度挖掘数据价值，生成专业报表。激活场景：用户提供财务报表（利润表、资产负债表、现金流量表）、业务数据（销售数据、运营数据、客户数据、成本数据），或要求进行数据分析、数据挖掘、报表生成、KPI计算、趋势分析、差异分析、同比环比分析、多维分析、数据清洗。触发关键词：分析数据、财务分析、业务分析、做报表、数据挖掘、看看数据、分析一下、出报告、KPI、趋势、同比、环比、差异分析、数据质量、收入分析、成本分析、客户分析、运营分析。
默认使用会先检查来源的 Prompt；你也可以切换为直接命令，或下载本地副本。
决定是否安装前，请先阅读 SKILL.md，以及 SkillsMP 当前展示的配套文件。
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直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/whyzsm/tiny-agents --skill auto-data-analysis-claw命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
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基于 SOC 职业分类
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| name | auto-data-analysis-claw |
| description | 自动化财务与业务数据分析，深度挖掘数据价值，生成专业报表。激活场景：用户提供财务报表（利润表、资产负债表、现金流量表）、业务数据（销售数据、运营数据、客户数据、成本数据），或要求进行数据分析、数据挖掘、报表生成、KPI计算、趋势分析、差异分析、同比环比分析、多维分析、数据清洗。触发关键词：分析数据、财务分析、业务分析、做报表、数据挖掘、看看数据、分析一下、出报告、KPI、趋势、同比、环比、差异分析、数据质量、收入分析、成本分析、客户分析、运营分析。 |
对财务、业务数据进行深度挖掘，自动完成复杂业务逻辑处理，产出专业报表。
明确以下要素（缺少则向用户确认）：
使用 scripts/analyze.py profile 检查数据：
python3 scripts/analyze.py profile {文件路径}
关注：行数、字段类型、空值率、数值范围是否合理。发现异常数据立即告知用户。
python3 scripts/analyze.py clean {文件路径} -o {输出路径}
# 差异分析（环比、同比、分组对比）
python3 scripts/analyze.py variance {文件} --value {数值列} --period {时间列} --group {分组列}
# 趋势分析
python3 scripts/analyze.py trend {文件} --date {日期列} --value {数值列} --freq M
# 相关性分析
python3 scripts/analyze.py correlate {文件} --columns {列1} {列2} ...
准备配置 JSON，然后执行：
python3 scripts/analyze.py kpi {文件} --config {kpi_config.json}
配置格式：
{"kpis": [
{"name": "总收入", "formula": "sum(revenue)"},
{"name": "平均毛利率", "formula": "mean(gross_margin_pct)"},
{"name": "订单数", "formula": "count(order_id)"}
]}
根据分析场景加载对应参考资料：
references/financial-metrics.md（指标体系与公式）references/business-analysis-patterns.md（分析场景与方法论）references/report-templates.md（结构与格式规范）使用 scripts/report_generator.py 生成专业报表：
准备报表配置 JSON，然后执行：
python3 scripts/report_generator.py {report_config.json} -o {输出路径} --format markdown
配置格式：
{
"title": "2025年度财务分析报告",
"metadata": {"period": "2025-01 至 2025-12", "author": "数据分析虾"},
"sections": [
{"title": "执行摘要", "content": "核心发现概要...", "insight": "关键洞察"},
{"title": "核心KPI", "content": {"总收入": {"value": "1,234万"}, "净利润": {"value": "156万"}}},
支持输出 Markdown 和 HTML 两种格式。