data-analysis-operation

全面的数据分析和操作工具集，支持 Excel/CSV 文件的数据分析、列对比、数据清洗和报告生成。

数据分析和操作技能

概述

data-analysis-operation 技能提供了一个全面的数据分析和操作工具箱，专门用于处理和分析各种数据文件（Excel、CSV、TSV等）。它集成了数据分析、数据清洗、列对比和报告生成等功能，适用于数据质量评估、业务分析、数据清洗和洞察发现等场景。

触发关键词

当用户提到以下关键词时，此技能会自动触发：

• "数据分析"、"数据清洗"、"数据质量检查"
• "分析 CSV 文件"、"分析 Excel 数据"、"生成数据报告"
• "对比两列数据"、"找出数据差异"、"清理重复数据"
• "处理缺失值"、"异常值检测"、"数据统计"
• "查看数据摘要"、"数据分布分析"、"数据洞察"

核心功能

1. 全面数据分析

• 数据质量评估: 检查缺失值、重复数据、数据类型
• 统计摘要: 计算均值、中位数、标准差、最小值、最大值
• 数据分布分析: 分析数值分布、频率分布、类别分布
• 异常值检测: 使用 IQR 方法自动检测异常值

2. 智能列对比

• 列对比: 对比任意两列数据，找出差异、共同值和唯一值
• 多种引用方式: 支持列名、列字母、列索引引用
• 详细差异报告: 生成包含详细对比结果的报告

3. 自动数据清洗

• 缺失值处理: 自动填充或删除缺失值
• 重复数据清理: 识别并清理重复行
• 数据格式标准化: 统一日期格式、数值格式
• 编码问题修复: 自动检测和修复文件编码问题

4. 详细报告生成

• Excel 报告: 生成包含多个工作表的详细分析报告
• 文本摘要: 生成关键发现和洞察的文本摘要
• 可视化图表: 生成数据分布图表（直方图、箱线图等）

使用方式

通过主脚本使用

bash

# 数据分析模式
python scripts/data_analysis_operations.py analyze <文件路径> [选项]

# 列对比模式
python scripts/data_analysis_operations.py compare <文件路径> <列1> <列2>

# 数据清洗模式
python scripts/data_analysis_operations.py clean <文件路径> [选项]

# 查看帮助
python scripts/data_analysis_operations.py --help

独立脚本使用

bash

# 详细数据分析
python scripts/analyze_data.py <文件路径> [--focus <重点关注列>]

# 列对比分析
python scripts/compare_columns.py <文件路径> <列1> <列2>

常用选项

• --sheet <工作表名>: 指定 Excel 工作表
• --encoding <编码>: 指定文件编码（默认自动检测）
• --output <输出目录>: 指定输出目录
• --focus <列名>: 重点关注特定列
• --format <格式>: 输出格式（excel/text/markdown）

脚本说明

scripts/data_analysis_operations.py

主脚本 - 提供统一的命令行界面，包含所有核心功能：

• analyze: 完整的数据分析
• compare: 列对比分析
• clean: 数据清洗操作
• report: 生成分析报告

scripts/analyze_data.py

详细数据分析脚本 - 提供深度数据分析功能：

• 数据质量评分
• 统计摘要生成
• 异常值检测
• 数据分布分析
• 自动报告生成

scripts/compare_columns.py

列对比脚本 - 专门用于列对比分析：

• 找出列间差异
• 识别共同值
• 发现唯一值
• 生成对比矩阵

编码支持

自动检测和处理的编码：

• UTF-8（推荐）
• GBK/GB2312（中文）
• Latin1（ISO-8859-1）
• CP936（Windows 中文）
• UTF-8-SIG（带 BOM 的 UTF-8）

输出格式

Excel 报告 (_analysis.xlsx)

• Summary: 文件摘要和关键指标
• Columns: 列详细信息
• Statistics: 统计摘要
• Quality: 数据质量评估
• Distribution: 数据分布分析
• Raw Data: 原始数据（可选）

文本摘要 (_analysis_summary.txt)

• 关键发现
• 数据摘要
• 建议和洞察

Markdown 报告 (_analysis_report.md)

• 完整的数据分析报告
• 详细的分析结果
• 可视化描述
• 行动建议

使用示例

示例 1: 数据分析

bash

# 分析 CSV 文件
python scripts/data_analysis_operations.py analyze sales_data.csv --focus "Sales" "Profit"

# 分析 Excel 文件指定工作表
python scripts/data_analysis_operations.py analyze sales.xlsx --sheet "Q1" --output reports/

示例 2: 列对比

bash

# 对比两列数据
python scripts/data_analysis_operations.py compare customers.csv "Customer_ID" "Email"

# 使用列索引对比
python scripts/data_analysis_operations.py compare data.xlsx "A" "B"

示例 3: 数据清洗

bash

# 清理数据并生成清洗报告
python scripts/data_analysis_operations.py clean messy_data.csv --output cleaned/

# 处理编码问题并清理
python scripts/data_analysis_operations.py clean data.csv --encoding gbk --remove-duplicates

依赖环境

• Python 3.8+
• pandas >= 1.5.0
• numpy >= 1.21.0
• openpyxl >= 3.0.0（Excel 支持）
• matplotlib >= paper>=2.0.0（可视化，可选）

安装依赖：

bash

pip install pandas numpy openpyxl matplotlib

最佳实践

1. 数据备份: 在进行数据清洗前备份原始文件
2. 编码测试: 如果遇到编码问题，尝试使用 --encoding 参数
3. 增量分析: 对于大数据集，使用 --sample 参数先分析样本
4. 结果验证: 查看生成的报告验证分析结果
5. 参数调优: 根据数据类型和大小调整分析参数

故障排除

常见问题

1. 编码错误

   • 尝试: --encoding gbk 或 --encoding latin1
   • 检查文件是否损坏

2. 内存不足

   • 使用 --sample 1000 先分析样本
   • 分批处理大数据集

3. 列名不匹配

   • 使用 --list-columns 查看所有列名
   • 检查列名中的空格和特殊字符

4. Excel 格式问题

   • 确保安装了 openpyxl
   • 检查文件是否受密码保护

支持的文件格式

• Excel: .xlsx, .xls, .xlsm
• CSV: .csv, .tsv, .txt
• 文本文件: 逗号分隔、制表符分隔、分号分隔

更新日志

• v1.0.0 (2026-06-03): 初始版本，整合数据分析、列对比和数据清洗功能
• v1.0.1 (2026-06-03): 添加编码自动检测和更多输出格式支持

联系方式

如需帮助或发现问题，请参考技能文档或联系技能开发者。