通用数据分析专家（Universal Data Analyst）#

简介#

一个基于 数据本体论 的智能数据分析技能。不依赖关键词硬编码，每次分析均通过大模型进行推理判断，自动识别数据类型、选择分析方法、生成分析脚本并输出报告。

支持经济型数据（零售、订阅、金融等）和非经济型数据（科学测量、社交网络、文本等），可处理 CSV、Excel、Parquet、JSON 等多种格式。

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触发方式#

上传数据文件，或发送以下类型的消息即可触发：

• "帮我分析这份数据"
• "这份 CSV 里有什么规律？"
• "探索一下这个数据集"
• "帮我看看数据质量"
• 直接上传 .csv / .xlsx / .parquet / .json 文件

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核心设计：四层分析框架#

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第一层：数据本体论（Data Ontology）
        ↓  这是关于什么的存在？实体类型？生成机制？
第二层：问题类型学（Problem Typology）
        ↓  描述型 / 诊断型 / 预测型 / 规范型 / 因果型？
第三层：方法论映射（Methodology Mapping）
        ↓  匹配领域公认分析框架
第四层：验证与输出（Validation & Output）
           数据质量报告 + 分析脚本 + HTML/MD报告

每一层都调用大模型进行推理，不使用任何硬编码规则。

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分析流程（7步）#

步骤内容说明1数据加载自动识别格式，支持多种文件类型2本体识别LLM 判断数据实体类型和生成机制3质量校验自动检测缺失值、异常值、重复行等问题，输出质量评分4方案规划LLM 结合用户诉求选择分析框架和路径5脚本生成LLM 生成可执行的 Python 分析脚本6执行分析运行脚本，生成图表和数值结果7综合报告输出 HTML + Markdown 双格式报告

流程健康监控（新增）#

每个步骤都有状态追踪和错误处理：

• 步骤依赖检查 - 前置步骤失败时自动阻止后续步骤执行
• 清晰错误提示 - 步骤失败时给出明确的错误原因和修复建议
• 流程健康报告 - 最终输出完整的执行状态和问题汇总

如果某一步骤失败，您会看到：

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⚠️ 流程已中断!
   原因: 关键步骤 '数据加载' 失败: 编码错误

修复建议:
  1. 文件编码可能不是UTF-8，尝试手动指定encoding参数
  2. 常见中文编码: gbk, gb2312, gb18030

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支持的数据类型#

经济型数据#

数据特征识别为自动匹配框架订单 + 价格 + SKU零售经济价值链 / ABC-XYZ / RFM用户 + 订阅周期 + Churn订阅经济LTV / Cohort / 留存曲线点击 / 加购 / 购买事件链注意力经济漏斗分析 / AARRRGMV + 平台撮合佣金经济双边网络效应 / 单位经济职位 + 技能 + 薪资劳动力市场技能溢价 / 经验弹性OHLCV 价格数据金融时序技术分析 / 波动率模型

非经济型数据#

数据类型自动匹配框架传感器 / 时序连续数据时间序列分解、极值分析社交 / 网络关系数据中心性分析、社区发现地理 / 空间数据空间自相关、热点分析文本语料主题模型、情感分析生物医学数据生存分析、差异表达

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支持的文件格式#

• CSV / TSV （ .csv, .tsv, .txt）- 自动编码检测，支持 utf-8、gbk、latin1 等
• Excel （ .xlsx, .xls）
• Parquet （ .parquet, .pq）
• JSON （ .json）
• SQL 数据库 （通过连接字符串）

编码容错#

CSV 文件加载时自动尝试多种编码：

• 自动编码检测（如有 chardet 库）
• 回退编码：utf-8、utf-8-sig、gbk、gb2312、gb18030、latin1 等
• 引擎回退：C 引擎失败时自动切换 Python 引擎，跳过损坏行

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输出内容#

每次分析生成以下内容：

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session_YYYYMMDD_HHMMSS/
├── step2_ontology_prompt.txt     # 本体识别提示词（可复用）
├── step3_validation_report.json  # 数据质量报告
├── step3_cleaning_report.txt     # 数据清洗建议
├── step4_planning_prompt.txt     # 分析方案提示词（可复用）
├── step5_script_prompt.txt       # 脚本生成提示词（可复用）
├── analysis_report.html          # 综合 HTML 报告（含图表）
├── analysis_report.md            # Markdown 报告
└── charts/                       # 所有分析图表（PNG）

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使用示例#

示例一：分析电商销售数据#

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用户：帮我分析一下这份销售数据，想了解哪些商品卖得好、哪些客户价值高

[上传 orders.csv]

Skill 自动完成：

1. 识别为「零售经济 × 交易/事件型数据」
2. 选择 RFM 客户价值分析 + ABC 商品分类框架
3. 生成分析脚本并执行
4. 输出客户分层分布图、商品销售排名、RFM 热力图及 HTML 报告

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示例二：分析用户行为日志#

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用户：这是我们 App 的用户行为日志，想看看用户转化漏斗

[上传 events.csv]

Skill 自动完成：

1. 识别为「注意力/转化经济 × 事件序列数据」
2. 选择漏斗分析 + 会话序列挖掘框架
3. 输出各步骤转化率、流失节点分析、用户路径桑基图

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示例三：分析气象观测数据#

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用户：帮我分析这份气象站观测记录，了解温度和降水的规律

[上传 weather.csv]

Skill 自动完成：

1. 识别为「地球科学 × 时序/轨迹型数据 × 仪器测量生成」
2. 选择时间序列分解 + 季节性分析 + 极值统计框架
3. 输出趋势图、季节性分解图、异常值报告

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依赖#

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pandas >= 1.3
numpy >= 1.21
matplotlib >= 3.4
seaborn >= 0.11
scipy >= 1.7
openpyxl >= 3.0   # Excel 支持
chardet >= 4.0    # 编码自动检测（可选，但推荐）
pyarrow >= 6.0    # Parquet 支持（可选）
sqlalchemy >= 1.4 # SQL 支持（可选）

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版本#

v1.1.0 · 作者：Claude · 许可证：CC BY-NC-SA 4.0

v1.1.0 更新内容（2026-03-23）#

1. 流程健康监控 - 新增步骤状态追踪、依赖检查、错误提示
2. 编码容错增强 - CSV/TSV 加载时自动尝试多种编码（utf-8、gbk、latin1 等）
3. 引擎回退 - C 引擎失败时自动切换 Python 引擎，跳过损坏行

v1.0.0#

• 初始版本：四层分析框架 + 7步分析流程