商品表市场洞察分析

商品表市场洞察分析。上传一张商品列表表格（CSV/Excel），自动从类目分布、标题词频、价格带、卖家品牌格局、卖点提炼、竞争度评估6大维度进行选品分析，生成交互式HTML可视化报告。适合运营导出的商品数据快速生成选品洞察。触发词：商品表分析, 选品分析, 市场洞察, 商品表格分析, 批量商品分析, 商品数据报告, product table analysis, 表格分析选品, 导出商品分析, 商品列表分析。

输入一张运营导出的商品列表表格（CSV 或 Excel），自动完成6个维度的市场洞察分析，生成交互式 HTML 可视化报告。

核心功能

1. 类目分布分析 — 类目占比、集中度、各类目均价/销量
2. 标题词频分析 — 高频关键词、卖点词发现（材质/功能/场景）
3. 价格带分析 — 价格分布、最佳价格带、价量关系
4. 卖家格局分析 — CR4/CR10 集中度、店铺详情、竞争格局判定
5. 竞争度评估 — HHI 指数、价格变异系数、红海/蓝海判定
6. 综合选品建议 — 基于以上维度自动生成 P0/P1/P2 行动建议

适用场景

运营已经从以下渠道拿到商品数据表，需要快速生成选品分析报告：

• 店透视 / 生意参谋等插件导出
• 平台后台的商品列表导出
• 手动整理的竞品监控表
• 第三方数据工具导出的商品表

触发条件

当用户上传或提及以下内容时激活此 Skill：

• 上传了 CSV/Excel 商品表格文件
• 提到"分析这张表"、"帮我看看这些商品"、"选品分析"、"市场洞察"、"商品表格"
• 粘贴了商品列表数据（制表符分隔或 Markdown 表格）

工作流

Phase 1: 依赖检查与准备

确认 Python 环境安装了必要依赖：

bash

pip install jieba openpyxl

若用户环境中 jieba（中文分词）或 openpyxl（Excel 读取）未安装，使用以下命令安装：

bash

python -m pip install jieba openpyxl

安装后验证：

bash

python -c "import jieba; import openpyxl; print('OK')"

Phase 2: 数据接收

支持三种数据输入方式：

方式A — 用户上传文件： 直接指定文件路径，调用分析脚本。

方式B — 用户粘贴表格数据： 如果用户粘贴了制表符分隔或逗号分隔的数据，先将其写入临时 CSV 文件，再调用分析脚本。

示例：

text

商品名	价格	销量	店铺	类目
无线蓝牙耳机	89	12000	数码旗舰店	数码配件

写入临时文件后调用脚本。

方式C — 用户描述数据： 如果用户只描述了表格内容而未提供实际数据，先向用户索要具体的 CSV/Excel 文件或粘贴数据。

Phase 3: 执行分析

调用分析脚本，传递文件路径：

bash

python "{baseDir}/scripts/analyze.py" "<文件路径>"

其中 {baseDir} 为 Skill 安装目录（WorkBuddy 中默认为 ~/.workbuddy/skills/product-table-analyzer，ClawHub 运行时自动替换）。

脚本输出为结构化的 JSON，包含以下顶层字段：

• meta — 文件元信息（行数、识别到的列）
• categories — 类目分布分析结果
• keywords — 标题词频和卖点分析结果
• price_bands — 价格带分析结果
• sellers — 卖家格局分析结果
• competition — 竞争度综合评估
• recommendations — 综合选品建议

若 JSON 中 error 为 true，向用户说明错误原因并引导修正。

Phase 4: 生成 HTML 报告

从脚本输出的 JSON 中提取数据，生成交互式 HTML 可视化报告。

报告必须包含以下板块（按顺序）：

板块1: 概览仪表盘

• 数据总览卡片（商品总数、店铺数、类目数、价格区间）
• 竞争度判定（红海/蓝海/中性）大标签
• 关键指标一行展示

板块2: 类目分布

• 使用 Chart.js 饼图展示类目占比
• 表格列出各类目的商品数、均价、平均销量
• 标注集中度等级（高/中/低）

板块3: 标题词频 & 卖点

• 词云或横向柱状图展示 Top 20 高频词
• 卖点分类卡片（材质、功能、场景、属性），每张卡片列出发现的卖点词
• 标注高频词在标题中的覆盖占比

板块4: 价格带分析

• 价格分布直方图（使用分析结果中的 bands 数据）
• 关键统计指标（均值、中位数、P25、P75）
• 若有价量关联数据，用双轴图展示价格带 vs 平均销量

板块5: 卖家品牌格局

• Top 10 店铺柱状图（按商品数排序）
• CR4/CR10 指标展示
• 竞争格局判定文字 + 各店铺均价/销量详情表

板块6: 竞争度雷达图

• 使用 Chart.js 雷达图展示多维度竞争评估
• 维度包括：卖家集中度、价格差异度、商品丰富度

板块7: 选品建议

• P0/P1/P2 优先级排序的行动建议卡片
• 每条建议包含：类型标签、标题、详细说明

HTML 报告技术要求

生成独立的 HTML 文件（非嵌入在对话中），包含以下特性：

1. 响应式布局 — 适配桌面和移动端
2. 使用 Chart.js CDN — <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js@4.4.0/dist/chart.umd.min.js"></script>
3. 现代化设计 — 参考下面的 CSS 颜色方案和布局
4. 中文友好 — 所有标签、提示使用中文
5. 保存路径 — {用户当前工作目录}/市场洞察报告_{时间戳}.html

报告设计规范

配色方案：

• 主色：#4F46E5（靛蓝，用于标题、重点指标）
• 成功/蓝海：#10B981（翠绿）
• 警告/中性：#F59E0B（琥珀）
• 危险/红海：#EF4444（红色）
• 背景：#F8FAFC（浅灰）
• 卡片背景：#FFFFFF
• 文字主色：#1E293B
• 文字次级：#64748B

排版规范：

• 标题字体加粗，使用 font-weight: 700 或 800
• 数据卡片使用圆角 border-radius: 12px + 轻阴影 box-shadow: 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.1)
• 板块之间使用 32px 间距
• 数字使用等宽或加粗字体突出显示

交互规范：

• 图表悬浮显示具体数值（tooltip）
• 建议卡片可按优先级筛选（P0/P1/P2 切换按钮）
• 板块标题可点击折叠/展开

Phase 5: 呈现报告

报告 HTML 文件生成后，使用 present_files 展示给用户。同时给出文字摘要，包含：

• 关键发现（2-3 句话）
• 竞争度判定
• 最重要的 1-2 条建议

故障处理

问题	处理方式
缺少 jieba/openpyxl	自动安装
文件编码无法识别	尝试 utf-8 → gbk → gb18030
列名无法匹配	列出检测到的列名，请用户手动指定
有效数据不足	提示用户至少需要 3 行数据
某维度无数据	在报告中标注"N/A"，不阻塞其他维度

注意事项

• 分析仅基于用户提供的数据表，不做联网搜索或数据增强
• 所有计算在本地完成，数据不会上传
• 报告中的建议为数据驱动的参考意见，最终决策需结合业务经验
• 数据表格至少需要包含"商品名"和"价格"列才能生成有价值的报告
• 更多列（销量、店铺、类目）会显著提升报告深度