生意数据分析助手

把经营报表变成可交互中文看板，找出收入变化与经营改善方向

上传经营数据，把分散的订单和报表整理成看得懂、能筛选、可直接打开的经营分析看板。先理解业务和数据，再选择指标与图表；不把某个行业的模板硬套给所有商家。

适合解决什么问题

• 咖啡店、餐饮和零售：收入变化来自订单量还是客单价？哪些商品、时段和渠道值得关注？
• 电商和多平台经营：退款、优惠、平台费用如何影响收入？不同渠道能否在一致口径下比较？
• 场馆、课程和预约服务：哪些时段更受欢迎？有完整容量数据时，资源利用率是多少？
• 会员、订阅及项目业务：按实际数据分析续费、留存、回款或项目表现。

用户需要提供什么

必需：至少一份 Excel、CSV、SQLite 或同类数据文件。优先使用日期、订单号、状态、支付金额、退款等字段；商品、渠道、门店及稳定客户标识可解锁更细的分析。

可选：业务类型、关注的问题、分析时间范围、Logo、品牌参考图或指定颜色。先检查文件中已有的信息，只询问影响分析且无法从数据确定的内容。未提供数据时，说明需要的最少字段，不生成看似真实的结论。

用户可以这样开始：

分析这几份咖啡店订单，看看最近三个月收入为什么变化，哪些商品值得主推，并生成一个手机和电脑都能打开的中文看板。

合并分析美团、有赞和收银系统导出的报表，先核对金额口径，再比较渠道表现，使用我提供的 Logo 配色。

执行流程

1. 检查数据。 查看每个文件的表结构、记录粒度、时间覆盖、主键、状态和金额字段；检查重复、缺失与跨文件重叠。仅分析用户指定的数据。
2. 选择业务模式。 阅读 业务模式与模块选择，按真实业务组合商品、客户、渠道、时段、容量或订阅模块。缺乏数据的模块不展示。
3. 统一字段与口径。 阅读 输入与渠道映射，保留原字段到分析字段的映射。先核对订单与明细的关联，避免一对多连接放大金额。
4. 计算与解释。 阅读 指标与时间范围，明确有效订单、收入层级、退款归属、对比期与数据覆盖。区分数据事实、计算结果、原因推测和行动建议。
5. 适配品牌。 有 Logo 或参考图时阅读 品牌与配色。可运行 python3 "<Skill目录>/scripts/extract_theme.py" "<图片绝对路径>" 提取候选颜色；用户指定的颜色优先。
6. 生成看板。 阅读 页面与交互，默认输出一个内嵌数据、样式和脚本的中文 HTML 文件，可在本地直接打开。图表和字体不依赖外部 CDN；界面适配手机和电脑。用户指定其他交付形式时按其要求调整。
7. 校验并交付。 按 质量检查 核对金额、筛选、图表与结论。有浏览器工具时验证页面和控制台；无法实际验证的项目要如实说明，不声称已通过。

分析中必须保持的口径

• 支付额、净实收、平台结算和会计收入分开展示；已在实付中扣除的优惠不能重复扣减。只有原料成本时，不宣称算出了包含全部费用的利润。
• 无共同且可靠的客户标识，不跨平台合并客户。客户分析同时说明可识别范围及覆盖率；匿名订单仍可用于订单分析。
• 新客依据可用历史中的首次有效交易识别，不能把筛选期内首次出现直接等同于真正新客。数据历史不足时标记为“首次观测客户”。
• 复购率和留存率分别定义。尚无完整后续观察期的留存不记为零；分母为零或缺失时显示“暂无数据”。
• 默认按月筛选。单月突出结构与月内变化，多月展示月度趋势；对比期需要完整且口径一致，未结束月份使用对齐天数或标记不可比。
• 起止月份、渠道和门店等筛选共同驱动所有指标、图表、结论与建议。无数据时展示清晰的空状态。
• 收入变动的拆解需要能回算到总变动，不能把互不相加的百分比拼成贡献图。缺乏证据时把原因列为待验证假设。
• 每个主要模块回答“发生了什么、影响有多大、下一步做什么”。建议尽量附上目标指标与复盘时间，不保证收益。

运行条件与数据边界

需要能够读取用户文件并生成文件的 Agent 环境。按实际格式选用可用的表格、Python 或数据库工具；仅对用户提供的 SQLite 数据库做只读查询。

配色脚本需要 Python 3 和 Pillow，属于可选增强。缺少依赖时优先使用用户指定配色或手动选色；需要安装时使用项目虚拟环境，不修改系统 Python。其他工具不可用时，给出具体缺项和可行替代，不假装读取了文件或生成了可交互页面。

默认在本地处理数据。看板只嵌入分析所需的汇总信息，不嵌入姓名、手机号、账号凭证等无关明细；不要自动上传原始经营数据或公开部署报告。用户需要分享时先检查输出中的敏感信息，并按其指定范围处理。

交付结果

提供可打开的 HTML 文件、关键发现、采用的指标口径与影响结论的数据限制。默认重点展示经营概览和有数据支持的分析模块，避免把所有原始明细堆进页面。有需要时再提供脱敏后的核对明细。