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核心用法：该技能专为零售贸易场景设计，能够自动整合来自DRP、DXS、License Store三大渠道的12个Excel销售报告（本周与上周各6个），通过智能店铺名称映射系统将门店数据归类至8大标准区域（NCR、SLZ等），计算Mobile Prepaid/Postpaid、FWA 4G/5G等多维度的日均获取量（ADA）及周环比（WoW）增长率，最终输出包含可视化图表、颜色编码和格式化表格的专业周报。
显著优点：自动化程度高，支持批量处理多源异构数据；内置模糊匹配算法处理店铺名称变体；提供丰富的数据可视化（柱状图、折线图）；智能的颜色编码系统（红/绿/灰标识增长趋势）；完善的错误处理机制，对未映射店铺和异常值进行友好提示；纯本地处理保障数据隐私。
潜在缺点：严格依赖特定文件名格式（M_DD-M_DD日期模式）和预设的列索引，数据源结构变更将导致解析失败；需要预先维护店铺映射CSV文件，增加了前期配置成本；来源为T3级社区项目，长期维护稳定性存疑；内存占用较高（50-100MB），超大文件处理可能受限。
适合群体：零售行业销售运营团队、数据分析师、渠道管理人员，特别是需要每周处理大量Excel报表并生成标准化周报的企业用户。
使用风险：虽然代码本身无恶意行为，但用户输入的文件路径需严格验证以防路径遍历攻击；处理包含敏感客户数据的Excel时需注意本地数据安全；依赖的pandas/openpyxl库版本需锁定以避免兼容性问题；建议在使用前对重要数据进行备份。
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