数据分析 Skill

功能说明

本 Skill 提供 analyze_data 工具，能够：

1. 读取 CSV 或 Excel 数据文件（.csv / .xlsx / .xls）
2. 自动进行数据概览（行列数、字段类型、缺失值）
3. 执行统计分析（描述统计、相关性分析、异常值检测）
4. 根据用户需求生成针对性的分析和洞察
5. 输出带交互式 ECharts 图表的自包含 HTML 报告

触发场景

当用户出现以下意图时，应主动调用 analyze_data 工具：

• 上传了 CSV 或 Excel 文件，并提出分析需求
• 要求"帮我分析这份数据"、"生成数据报告"、"可视化这个文件"
• 要求找规律、找差异、找趋势、找异常
• 要求生成 BI 报告、数据洞察报告

调用方式

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>"
)

调用示例

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")

返回值说明

工具返回一个对象，包含：

报告结构

生成的 HTML 报告包含以下模块：

1. 执行摘要 — 核心发现概览卡片
2. 数据概览 — 字段类型、缺失值、基础统计表格
3. 数据洞察 — 规则引擎自动提取的关键发现
4. 可视化图表 — 交互式 ECharts 图表（分布图、柱状图、热力图、趋势图等）
5. 描述统计 — 数值列的 min/max/mean/std/quartile 详细统计
6. 分析结论 — 针对用户需求的分析总结

获取文件路径

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")

注意事项

• 需要 Python 3.8+ 且已安装 pandas、numpy 包
• 大文件（>100MB）分析时间可能较长（30秒~2分钟）
• HTML 报告自包含，可离线查看，可发送给他人
• ECharts 图表需联网加载（使用 CDN）；离线场景请使用 --offline 模式（待开发）