核心用法
data-auto-analyzer 是一款通用数据自动分析 Skill，专为结构化表格数据的快速洞察而设计。用户上传 Excel（.xlsx/.xls）或 CSV 文件后，系统全自动完成从数据读取到报告生成的完整流程。
执行流程：
1. 智能读取：自动识别文件格式（xlsx/xls/csv）及编码（UTF-8/GBK），兼容国内广告平台导出文件
2. 动态列识别：零预设，完全基于实际表头自动区分日期列、维度列（文本）、指标列（数值）
3. 多维分析：汇总所有数值列的合计、均值、最大最小值；按每个维度列自动分组排序
4. 异常检测：基于均值±2倍标准差算法自动标记异常数据行
5. 报告生成：输出单个内嵌 ECharts 的 HTML 文件，包含数据概览、核心指标卡片、异常结果、优化建议、可分页表格、五大类交互图表（总量柱状图、趋势折线图、占比饼图、维度对比图、相关性热力图）
显著优点
- 零配置开箱即用：无需预先定义列名或数据格式，表头是什么分析什么
- 完全动态识别：不依赖固定模板，适应任意结构化表格，一列不漏
- 交互式可视化：基于 ECharts 生成交互图表，支持缩放、筛选、悬停查看详情
- 本地隐私安全：数据完全本地处理，不外传，适合敏感商业数据
- 广泛适用场景：广告投放报表（巨量引擎、腾讯广告、Meta Ads、Google Ads）、销售数据、财务报表、运营指标、用户行为、电商订单、库存统计等
潜在局限
- 仅限结构化表格数据，非结构化文本或图片数据不支持
- 需 Python 3 环境及 pandas/openpyxl 等依赖，首次使用需安装
- 不支持
python3 -c内联执行，必须保存为.py文件运行 - 异常检测采用统计学方法（2σ），对业务特殊场景需人工复核
- HTML 报告依赖 CDN 加载 ECharts，离线环境需网络支持
适合人群
- 运营/市场人员：快速分析广告投放报表、活动数据效果
- 销售/商务团队：洞察销售趋势、客户分布、业绩对比
- 财务/数据分析岗：生成可视化财务报告、指标监控
- 中小团队：无专业数据团队时快速获得数据洞察
常规风险
- 大文件（百万行级以上）可能面临内存或性能瓶颈
- 自动编码识别存在极小概率误判，极端情况需手动指定
- 依赖外部 CDN，若网络受限可能导致图表渲染异常
- 异常检测为通用算法，行业特殊异常模式可能漏检