Data Analyst Expert Free

SKILL.md

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slug: data-analyst-expert-free
name: data-analyst-expert-free
version: 1.0.0
displayName: 数据分析专家(免费版)
summary: 面向委派任务的数据分析助手,支持文件操作、代码执行与结论结构化输出的免费核心能力。
license: Proprietary
edition: free
description: '数据分析专家免费版面向需要把数据分析任务"委派"给 AI Agent 完成的用户,提供任务理解、文件读写、代码执行与结论结构化输出的核心能力。核心能力:

  - 自然语言任务理解:解析"分析什么、用什么方法、产出什么"

  - 文件操作规范:上传文件自动放置在工作目录,直接用文件名访问

  - 代码执行驱动:基于 pandas/numpy 等库完成实际计算

  - 结论结构化输出:数据概览 → 关键发现 → 业务建议三段式结论

  - 模板变量替换:支持 $DATE$、$SESSION_GROUP_ID$ 等运行时变量


  适用场景:

  - 业...'
tags:
- 信息检索
- 委派执行
- 文件操作
- 集成工具
tools:
- read
- exec
homepage: https://skillhub.cn
pricing_tier: L3
pricing_model: per_use
suggested_price: 29.9
tools: ["read", "write", "exec", "glob"]
tags: "数据处理,数据分析,工具"
---
# 数据分析专家 免费版

## 一、概述

数据分析专家免费版面向需要把数据分析任务"委派"给 AI Agent 完成的用户。Agent 接收自然语言描述的分析任务,在工作目录中读取上传的文件,执行数据分析代码,并以结构化方式输出结论。

免费版聚焦单文件、单任务的委派场景,适合 100MB 以内的数据文件与单次分析任务。

## 核心能力

### 2.1 任务理解框架

接收任务后,Agent 自动解析以下要素:

| 要素 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 分析对象 | 数据来自哪里 | `sales.csv` |
| 分析目标 | 想得到什么结论 | "找出销售额下滑的品类" |
| 分析方法 | 用什么方法 | 描述统计 / 相关分析 / 时序分解 |
| 输出形态 | 产出什么 | 图表 / 报告 / 结论卡片 |

**输入**: 用户提供1 任务理解框架所需的指令和必要参数。
**处理**: 解析1 任务理解框架的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应。
**输出**: 返回1 任务理解框架的响应数据,包含状态码、结果和日志。

### 2.2 文件操作规范

- 上传文件自动放置在工作目录 `./` 下
- 代码中**直接用文件名访问**:`open('data.csv', 'r')` / `pd.read_csv('sales.csv')`
- **禁止**使用绝对路径或上级目录引用,避免路径错误
- 多文件任务需在 `upload_files` 参数中列出所有相关文件

**输入**: 用户提供2 文件操作规范所需的指令和必要参数。
**处理**: 解析2 文件操作规范的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应。
**输出**: 返回2 文件操作规范的响应数据,包含状态码、结果和日志。

### 2.3 代码执行驱动

- 默认基于 `pandas` + `numpy` 完成数据计算
- 可视化基于 `matplotlib` + `seaborn`,中文字体预置
- 计算结果自动捕获并以 Markdown 表格/代码块呈现

**输入**: 用户提供3 代码执行驱动所需的指令和必要参数。
**处理**: 解析3 代码执行驱动的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应。
**输出**: 返回3 代码执行驱动的响应数据,包含状态码、结果和日志。

### 2.4 结论结构化输出

三段式结构化结论,确保每次分析都有"可执行洞察":

## 输入格式
| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|:-----|:-----|:-----|:-----|
| input | string | 是 | 数据分析专家(免费版)处理的输入数据或指令 |
| options | object | 否 | 附加配置选项,如模式选择、格式偏好等 |
| callback_url | string | 否 | 异步处理完成后的回调通知URL |

```markdown
# ...
**输入**: 用户提供4 结论结构化输出所需的指令和必要参数。
**处理**: 解析4 结论结构化输出的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应。
**输出**: 返回4 结论结构化输出的响应数据,包含状态码、结果和日志。
**能力覆盖范围**：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：面向委派任务的数、据分析助手、支持文件操作、代码执行与结论结、构化输出的免费核、心能力、数据分析专家免费、版面向需要把数据、分析任务、完成的用户、提供任务理解、文件读写、构化输出的核心能、核心能力、自然语言任务理解、分析什么、等库完成实际计算、数据概览、关键发现、业务建议三段式结、模板变量替换、DATE、SESSION、GROUP、等运行时变量等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持。
- 执行此能力时使用`input_params`参数,支持创建/查询/导出操作
# ...
## 数据概览
- 数据量: X 行 × Y 列
- 时间范围: ...
- 数据质量: 缺失/重复/异常情况
# ...
## 关键发现
1. 发现1(附数据支撑)
2. 发现2(附数据支撑)
3. 发现3(附数据支撑)
# ...
## 业务建议
1. 短期建议(本周可执行)
2. 中期建议(本月可执行)
3. 长期建议(本季度可执行)
```

### 2.5 模板变量替换

支持运行时模板变量自动替换:

| 变量 | 含义 | 替换时机 |
|---:|---:|---:|
| `$DATE$` | 当前日期 | 任务执行时 |
| `$SESSION_GROUP_ID$` | 会话组标识 | 任务执行时 |
| `$USER$` | 当前用户 | 任务执行时 |
| `$WORKDIR$` | 工作目录 | 任务执行时 |

## 适用场景

| 角色 | 典型场景 | 输入 | 输出 |
|:---:|:---:|:---:|:---:|
| 业务人员 | 销售数据周度复盘 | `sales.csv` + "找下滑品类" | 结论卡片 + 改进建议 |
| 运营专员 | 活动效果评估 | `events.xlsx` + "评估转化" | 对比图 + ROI 计算 |
| 个人开发者 | 日志数据分析 | `logs.json` + "找异常模式" | 异常清单 + 频次表 |
| 学生/研究者 | 调研问卷分析 | `survey.csv` + "做描述统计" | 描述表 + 分布图 |

## 不适用场景

以下场景数据分析专家(免费版)不适合处理：

- 实时流数据处理
- 小规模数据手动分析
- 非结构化文本情感分析

## 触发条件

需要数据分析、报表生成、统计洞察、数据可视化时使用。不适用于非本工具能力范围的需求。

## 使用流程

预计上手时间:**< 60 秒**。

### 4.1 上传文件并描述任务

```text
[上传 sales.csv]
# ...
请分析这份销售数据:
- 时间范围: 2024 年全量
- 关注问题: 哪些品类销售额同比下滑?
- 输出: 下滑品类清单 + 原因假设 + 改进建议
```

### 4.2 Agent 内部处理流程

```text
1. 解析任务:对象=sales.csv,目标=找下滑品类,方法=同比对比
2. 读取文件:pd.read_csv('sales.csv')
3. 数据清洗:类型转换、缺失处理
4. 计算同比:groupby 品类 + 同比百分比
5. 生成结论:三段式结构化输出
6. 输出建议:短期/中期/长期
```

### 示例

```text
[上传 sales.csv, products.csv, regions.csv]
# ...
请关联三份文件分析:
- sales.csv: 销售明细
- products.csv: 商品主数据(含品类)
- regions.csv: 区域主数据(含大区)
- 输出: 各大区各品类销售额交叉表 + 热力图
```

## 五、配置示例

### 5.1 文件访问最佳实践

```python
# 正确:直接用文件名访问
import pandas as pd
df = pd.read_csv('sales.csv')
# ...
# 错误:绝对路径或上级目录
# df = pd.read_csv('/uploads/sales.csv')  # 禁止
# df = pd.read_csv('../data/sales.csv')   # 禁止
```

### 5.2 任务模板

```text
[任务] {分析目标}
[数据] {文件名}
[方法] {建议方法,可选}
[输出] {期望形态,如:图表 + 表格 + 文字结论}
[约束] {时间范围、维度限制等}
```

### 5.3 多文件关联示例

```python
# 多文件关联分析
sales = pd.read_csv('sales.csv')
products = pd.read_csv('products.csv')
regions = pd.read_csv('regions.csv')
# ...
df = sales.merge(products, on='product_id', how='left') \
          .merge(regions, on='region_id', how='left')
# ...
pivot = df.pivot_table(
    index='region_name',
    columns='category',
    values='amount',
    aggfunc='sum',
    fill_value=0
)
```

## 六、最佳实践

- **任务描述明确**:说清"分析什么、用什么方法、产出什么"
- **文件清单完整**:多文件任务务必在 `upload_files` 列出全部文件
- **直接用文件名**:代码中**不要**写绝对路径或上级目录
- **预期管理**:小数据集(<100MB)用免费版,大数据集用专业版
- **结论三段化**:每次分析输出"数据概览 → 关键发现 → 业务建议"
- **结果复核**:Agent 给出的结论需结合业务直觉复核

## 常见问题

### Q1: 文件上传后存放在哪里?

A: 文件自动放置在 Agent 的工作目录 `./` 下,代码中直接用文件名访问即可,如 `pd.read_csv('sales.csv')`。

### Q2: 免费版支持多大的文件?

A: 推荐用于 100MB 以内的文件。更大文件建议使用专业版的流式读取与分块处理。

### Q3: 多个文件如何关联?

A: 在 `upload_files` 参数中列出所有文件,Agent 会自动识别关联字段并执行 join 操作。

### Q4: 为什么强调"直接用文件名"?

A: 因为上传文件会被放置在工作目录,使用绝对路径或上级目录引用会导致路径错误,是新手最常见的坑。

### Q5: 模板变量什么时候替换?

A: 模板变量(如 `$DATE$`)在任务执行时由运行时自动替换为实际值,用户无需手动处理。

## 已知限制

本免费体验版限制以下高级功能:

- 禁用大数据集(>100MB)流式处理
- 禁用多任务编排与依赖管理
- 禁用结果缓存与复用
- 禁用定时任务与自动化分发
- 禁用自定义输出模板与品牌化
- 禁用与企业数据库(如 `PostgreSQL`)集成

解锁全部功能请使用专业版:`data-analyst-expert-pro`
- 当前为免费版本,如需完整功能请升级到付费版获取全部能力
## 依赖说明

### 运行环境

- **Agent 平台**: 任意支持 SKILL.md 与文件上传的 AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI 等)
- **操作系统**: Windows / macOS / Linux
- **Python**: 3.8+(代码执行需要)

### 第三方依赖

| 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 |
|:------|------:|:------|:------|
| LLM API | API | 必需 | 由 Agent 内置 LLM 提供 |
| pandas | Python 库 | 必需 | `pip install pandas` |
| numpy | Python 库 | 必需 | `pip install numpy` |
| matplotlib | Python 库 | 可选 | `pip install matplotlib`(可视化) |
| openpyxl | Python 库 | 可选 | `pip install openpyxl`(Excel) |

### API Key 配置

- 本 Skill 基于自然语言指令,无需额外 API Key
- 如对接外部 API,需用户自行提供访问凭证,通过环境变量传入,**禁止**在对话或脚本中明文硬编码

### 可用性分类

- **分类**: MD+EXEC(纯 Markdown 指令,核心功能需要 exec 命令行执行能力)
- **说明**: 基于自然语言驱动的 AI Skill,通过文件操作规范与结论结构化输出保障委派任务质量

## 错误处理

| 错误场景 | 原因 | 处理方式 |
|---:|:---|---:|
| 配置错误 | 参数缺失或格式错误 | 检查依赖说明中的配置要求 |
| 运行时错误 | 运行环境不满足 | 确认运行环境符合依赖说明 |
| 网络错误 | 连接超时或不可达 | 执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令，参考国内替代方案 |

## 输出格式
```json
{
  "success": true,
  "data": {
    "result": "数据分析专家(免费版)处理结果",
    "execution_time": "0.5s",
    "metadata": {
      "version": "1.0",
      "processor": "data analyst expert"
    }
  },
  "execution_log": ["解析输入参数", "执行核心处理", "格式化输出结果"],
  "error": null
}
```