1992huanghai/data-analysis-partner/SKILL.md
智能数据分析 Skill,输入 CSV/Excel 文件和分析需求,输出带交互式 ECharts 图表的 HTML 自包含分析报告
npx skillsauth add openclaw/skills data-analysis-partnerInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
本 Skill 提供 analyze_data 工具,能够:
当用户出现以下意图时,应主动调用 analyze_data 工具:
analyze_data(
file_path: "<文件绝对路径>",
requirements: "<自然语言分析需求>",
output_dir: "<输出目录,可选>"
)
示例 1:
用户说「帮我分析一下这个销售数据,各区域表现怎么样?」
→ 调用 analyze_data(file_path="/path/to/sales.csv", requirements="分析各区域销售额差异,找出表现最好和最差的区域,给出改善建议")
示例 2:
用户说「分析用户行为数据,找出流失节点」
→ 调用 analyze_data(file_path="/path/to/users.xlsx", requirements="对用户行为数据做漏斗分析,找出主要流失节点,分析流失原因")
示例 3:
用户说「分析产品退货率的影响因素」
→ 调用 analyze_data(file_path="/path/to/orders.csv", requirements="分析产品退货率,找出与退货率相关的主要因素,给出降低退货率的建议")
工具返回一个对象,包含:
| 字段 | 说明 |
|------|------|
| report_path | HTML 报告文件路径,可直接在浏览器打开 |
| summary | 结构化摘要数据(行列数、字段信息、关键洞察列表) |
| charts_count | 生成的图表数量 |
| insights | 规则引擎提取的关键洞察列表 |
| open_command | 打开报告的命令(如 open /path/to/report.html) |
生成的 HTML 报告包含以下模块:
如果用户上传了文件但未提供路径,使用以下方式获取:
# OpenClaw 上传文件后,路径通常在 ~/Downloads/ 或临时目录
# 可以用 list_files 工具确认
list_files("~/Downloads")
本 Skill 在首次调用时会自动尝试创建隔离的 Python 环境并安装依赖。如果自动安装失败,请手动执行:
# 在 Skill 目录下创建虚拟环境
python3 -m venv ~/.openclaw/skills/data-analysis-partner/.venv
# 安装依赖
~/.openclaw/skills/data-analysis-partner/.venv/bin/pip install pandas numpy openpyxl xlrd
依赖安装优先级:
.venv(隔离环境,推荐)python3(需已安装 pandas/numpy).venv 并安装(首次运行时尝试)生成的 HTML 报告通过 CDN 加载 ECharts 图表库:
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@5/dist/echarts.min.js"></script>
这意味着:
cdn.jsdelivr.net 发出网络请求如需完全离线查看,可在有网络时打开一次报告(ECharts 会被浏览器缓存),后续即可离线使用。
tools
Use when the user wants to connect to, test, or use the McDonalds service at mcp.mcd.cn, including checking authentication, probing MCP endpoints, listing tools, or calling McDonalds MCP tools through a reusable local CLI.
development
Web scraping platform — Twitter/X data, Vinted marketplace, and general web scraping API
development
SlowMist AI Agent Security Review — comprehensive security framework for skills, repositories, URLs, on-chain addresses, and products (Claude Code version)
data-ai
去除中文文本中的 AI 写作痕迹,使其读起来自然。基于维基百科 AI 写作特征指南,检测 24 种 AI 模式。触发词:humanizer-cn、去除 AI 痕迹、去除 AI 写作痕迹、中文文本人性化。