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数据自动分析

Data & APIs

数据自动分析 + 广告投放优化一体化 Skill。当用户上传 Excel/CSV 文件，或提到以下任一场景时必须触发：①通用数据分析（看报表、数据趋势、可视化）；②账户诊断（哪些计划效果差、哪些要暂停、投放诊断、账户体检）；③A/B 测试分析（两组数据对比、哪个版本好、是否显著、置信度）；④日报生成（投放日报、每日汇报、钉钉/飞书周报、对比昨日）。适用于信息流广告优化师、运营、数据分析师。支持巨量引擎、腾讯广告、Meta Ads、Google Ads、快手等平台导出数据，也支持销售、财务、运营等任何结构化表格。即使用户只说"分析一下""看看报表""哪些计划要调整""这俩哪个好""生成日报"，也应触发此 Skill。

Install

openclaw skills install data-auto-analyzer

数据自动分析 Skill

一体化数据分析与广告优化工具集，包含 4 个模式，根据用户意图选择对应模式执行。

环境准备（所有模式通用）

# 在 Skill 目录下创建虚拟环境（路径可移植，本地/云端/CI 均可）
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install pandas openpyxl xlrd jinja2 scipy -q

Windows 用户激活命令为 .venv\Scripts\activate。若系统已装好依赖，可跳过 venv 直接用 python3 运行。

输出目录（所有模式通用）

所有生成的 HTML / TXT 文件默认统一输出到当前工作目录下的 data-auto-analyzer/ 文件夹（脚本会自动创建）。

  • 想换目录：设置环境变量 export DATA_AUTO_ANALYZER_OUTDIR=/your/path，或给脚本的 --out / --out-dir 传一个带目录的完整路径（此时尊重用户指定）。
  • 下方各命令的 --out 只写文件名即可，文件会自动落到 data-auto-analyzer/ 下。

模式选择决策树

用户上传了 Excel/CSV？
├── 是
│   ├── 提到"诊断/体检/哪些要暂停/计划效果差" → 模式 B：账户诊断
│   ├── 提到"日报/汇报/对比昨日" → 模式 D：日报生成
│   ├── 提到"A/B 测试/显著性/哪个版本好" → 模式 C：A/B 测试
│   └── 其他（看报表/分析数据/趋势） → 模式 A：通用分析
└── 否
    └── 用户直接描述两组数据（手工输入） → 模式 C：A/B 测试

不确定时优先询问用户，不要猜。

模式 A：通用数据分析

用途：任意 Excel/CSV 都能用，自动识别列类型（日期/维度/指标/百分比），生成一份浅色主题、交互式的 HTML 报告。

python3 scripts/analyze.py --file <输入文件> --out data_report.html
# → 生成到 data-auto-analyzer/data_report.html

输出与交互能力：

  • 左侧悬浮导航：点击平滑滚动到对应模块，滚动自动高亮；所有模块支持折叠/展开（带动画）。
  • 概览 / 指标汇总 / 异常检测 / 优化建议：指标汇总与异常默认展示前 4 项，可"展开更多"。
  • 明细表格：
    • 每页 10 条；置顶"全部数据汇总"行（原报表带汇总行则提取，否则自动计算：指标求和、百分比取均值），汇总行可勾选、有日期时可展开看每日合计。
    • 二级树：当数据含日期且同一维度跨多日时，自动按维度分组为父行，可展开查看按日期明细；仅父行可勾选。
    • 数值列按真实数值排序（含整数列）；维度列模糊搜索 + "更多筛选"按指标列做多组 > ≥ = ≤ < 条件（"且"关系）。
  • 图表（数据随表格勾选联动；未勾选时全量聚合）：
    • 平滑折线图 / 柱形图：双 Y 轴 + 左右轴多选指标（互斥）；X 轴可在「按日期 / 按维度」切换；按日期勾选多组时，每个维度组单独成线/柱。
    • 占比饼图：可选分组维度（单维或维度组合）与指标，不合并"其他"。
    • 相关性热力图：取方差最大的若干指标，基于全量数据。
    • 所有下拉选择器均支持模糊搜索。

完全本地处理；HTML 在浏览器打开时从 cdnjs 加载 ECharts（如需离线，可改为本地引入 echarts.min.js）。

模式 B：账户/计划诊断器

用途：分析任意投放/业务报表，给每个实体（账户/计划/优化师…按表自动判定）打红/黄/绿预警并给出处置建议。浅色主题 · 卡片阴影 · 可折叠 · 悬浮导航，与模式 A 风格统一。

python3 scripts/diagnose.py --file <报表.xlsx> --out diagnose_report.html
# → 生成到 data-auto-analyzer/diagnose_report.html

完全动态识别（不写死任何字段名）：

  • 实体维度按“会重复出现的业务维度”自动分组（含账户ID 等标识，每个实体成一组）。
  • 消耗/转化/点击/曝光/CPA/CTR/转化率等按表格智能推断；缺失的比率指标由基础列自动派生（CPA=消耗/转化、CTR=点击/曝光、CVR=转化/点击）。“成本”归为 CPA、“广告数量”等计数列不会被误当曝光/点击。

诊断规则摘要（完整说明见 references/diagnose_rules.md，相对整体均值判定）：

  • 🔴 红色：高消耗零转化、CPA ≥ 均值 3 倍、CTR ≤ 均值 0.3 倍、转化率极低
  • 🟡 黄色：CPA ≥ 均值 1.5 倍、CTR/转化率偏低、高消耗低转化
  • 🟢 绿色：指标正常或优于均值

若表中无任何广告指标，自动降级为通用统计离群诊断（按 z 分数标记异常实体）。报告含：诊断总览卡片 + 红/黄/绿筛选+搜索+分页明细表 + 分布饼图 + 主指标排行柱图。

模式 C：A/B 测试结果分析

用途：判断两组数据差异是否显著，给出置信度和结论。浅色主题 · 卡片阴影 · 可折叠（结论框 + 关键结果卡 + A/B 对比柱图 + 统计明细表）。

两种场景：

  • 比例型（CTR、转化率）→ Z 检验
  • 均值型（CPC、CPA、ROI）→ T 检验

执行方式 1：手工输入数据

python3 scripts/ab_test.py --inline \
  --a-success 120 --a-total 2400 \
  --b-success 150 --b-total 2500 \
  --out ab_result.html
# → 生成到 data-auto-analyzer/ab_result.html

执行方式 2：从文件

python3 scripts/ab_test.py --file <数据.xlsx> \
  --group-col <分组列名> --metric-col <指标列名> \
  --metric-type <rate|mean> \
  --out ab_result.html

详细用法和场景示例见 references/ab_test_guide.md。

模式 D：每日投放日报生成器

用途：上传报表，生成结构化日报。指标与实体维度完全按表格动态识别（不写死“计划”等字段）。输出钉钉/飞书可直接粘贴的纯文本版 + 浅色主题 HTML 版。

# 单文件（默认输出到 data-auto-analyzer/ 目录）
python3 scripts/daily_report.py --today <今日.xlsx>

# 带昨日对比（可选；若 today 文件本身含多日数据，会自动取最新一天为今日、前一天为昨日做环比并画趋势）
python3 scripts/daily_report.py --today <今日.xlsx> --yesterday <昨日.xlsx>

输出两个文件：

  • daily_report.txt — 纯文本，直接复制到钉钉/飞书/微信
  • daily_report.html — 浅色主题 HTML 版（卡片阴影 · 可折叠 · 悬浮导航）

日报结构：核心指标卡片（含环比涨跌）+ TOP / 待优化实体（按 CPA 或主指标，每项展示 消耗/转化/CPA）+ 主指标按日趋势图 + 明日建议 + 可粘贴纯文本。实体维度（账户/计划/优化师…）与指标均按表自动判定。

详见 references/daily_report_format.md。

Notes

  • 分析过程完全本地执行，不上传任何数据；生成的 HTML 报告在浏览器打开时会从 CDN (cdnjs.cloudflare.com) 加载 ECharts
  • 所有脚本必须保存为 .py 文件执行，不支持 python3 -c 内联
  • 列名完全动态识别，不预设字段名
  • 编码自动识别，兼容 UTF-8 / GBK / GB2312
  • 输出统一落到 data-auto-analyzer/ 目录，可用 DATA_AUTO_ANALYZER_OUTDIR 覆盖

更新日志

4.0.1

  • 模式 B/C/D 大改：列识别全部改为动态智能识别（消耗/转化/点击/曝光/CPA/CTR/转化率等按表格推断，不写死任何字段名；“成本”归 CPA、“广告数量”等计数列不误判为曝光/点击）。
  • B/C/D 样式统一为模式 A 的浅色高级主题（白底卡片 + 阴影 + 折叠 + 悬浮导航 + 浅色 ECharts）。
  • 模式 B 改为按“会重复出现的业务维度”动态分组（每个账户/计划成一组），缺基础列时自动降级为通用统计离群诊断。
  • 模式 D 实体维度与指标全动态；TOP/待优化按 CPA（或主指标）排序，每项展示 消耗/转化/CPA；多日单文件可自动取最新日做环比并画趋势。
  • 共享能力下沉到 _common.py：detect_columns / detect_roles / entity_dims / render_page（统一浅色页面框架）。

4.0.0

  • 模式 A 报告全面升级为浅色高级主题，新增左侧悬浮导航（点击平滑滚动 + 滚动高亮），各模块支持折叠/展开动画。
  • 明细表格新增二级树（同维度多日期自动聚合为父行，可展开看每日明细，仅父行可勾选）、置顶汇总行（可勾选/可展开）、指标多组筛选与维度列模糊搜索；修复整数列排序按字典序的问题。
  • 图表重构为平滑折线 / 柱形（双 Y 轴、左右轴多选互斥、按日期/维度切换、按勾选组单独成线）+ 可选维度占比饼图 + 全量相关性热力图，全部图表随表格勾选联动；所有下拉选择器支持模糊搜索；修复缩放控件与图例/坐标轴重叠、热力图色带与 X 轴文本重叠等问题。
  • 指标汇总/异常默认展示前 4 项并可展开更多；百分比指标在汇总中按均值而非求和处理。
  • 修复指标筛选条件组过多时底部"应用/重置"按钮被遮挡的问题（条件区可滚动、按钮固定、下拉浮层改用 fixed 定位避免裁切）。

3.0.1

  • 统一输出目录到 data-auto-analyzer/，路径可移植（本地/云端/CI）；移除对 /home/claude、/mnt/user-data 等沙箱专用路径的依赖。
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