Data Analytics Studio

数据分析与可视化一站式工作台，支持CSV/Excel/JSON/SQL/API多数据源接入，自动数据清洗、统计建模、交互式图表生成、ETL管道构建、商业智能报告输出。覆盖Python生态(pandas/matplotlib/plotly)与BI场景。

数据分析与可视化一站式工作台，覆盖从数据接入、清洗转换、统计分析到可视化呈现和报告生成的完整数据管道。

触发条件

• "分析这个CSV文件"
• "画一个销售趋势图"
• "帮我做数据清洗"
• "生成月度业务报告"
• "这些数据有什么规律"
• "建立ETL管道从API同步数据"
• "做相关性分析"

核心能力

能力	说明
多源接入	CSV/Excel/JSON/Parquet/SQL数据库/REST API/Web Scraping
数据清洗	缺失值处理、异常值检测、格式标准化、去重、类型转换
探索分析	描述性统计、分布分析、相关性矩阵、时间序列分解
统计建模	回归分析、假设检验、聚类、时间序列预测、A/B测试
可视化	静态图(matplotlib/seaborn) + 交互式(plotly/bokeh) + 表格渲染
ETL构建	数据提取→转换→加载管道，支持定时调度
BI报告	自动生成结构化的业务分析报告（含图表和结论建议）
自然语言查询	"毛利最高的10个产品是什么" → 自动查询并可视化

可视化图表支持

• 趋势: 折线图、面积图
• 比较: 柱状图、条形图、雷达图
• 分布: 直方图、箱线图、小提琴图、密度曲线
• 关系: 散点图、气泡图、相关性热力图
• 组成: 饼图、堆叠图、树图、桑基图
• 地理: 地图/地理热力图

输出格式

📊 数据分析报告
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数据源: [文件/数据库/API] | 行数: [N] | 列数: [N]
分析时间: [时间戳]
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📈 关键发现:
1. [发现1 + 数值 + 趋势方向]
2. [发现2]
3. [发现3]

⚠️ 异常提示:
- [异常数据点 + 可能原因]

💡 建议:
- [基于数据的决策建议]

📎 图表: [已生成的文件路径列表]

注意事项

• 大文件（>100MB）自动采样分析，完整分析需确认
• 敏感数据列自动识别并脱敏（如手机号/身份证号/银行卡号）
• 统计结论附带置信区间，不夸大显著性
• 生成的图表保存为PNG/HTML两种格式，HTML支持交互