- name
- data-analysis-init
- description
- 专为 PMO Agent 设计的数据分析计划流程初始化。支持飞书表格/本地文件数据源，结合网络搜索补充外部信息，生成标准化分析报告。
- dependency
- python
数据分析长期计划初始化
本技能旨在辅助 PMO Agent 为用户制定并执行一项长期的数据洞察计划。不仅是生成报告，更是通过持续的数据监测与外部归因，辅助用户完成长期的业务监控与决策闭环。
任务目标
- 本 Skill 用于：为 PMO Agent 建立标准化的数据分析流程，从初始化到长期监测的全周期支持
- 能力包含：
1. 目标对齐与分析场景拆解 2. 数据源接入与 Schema 自动解析 3. 分析报告模板设计与策略配置 4. 外部信息增强策略制定 5. 长期监测与决策报告自动化
- 触发条件：用户需要建立长期数据分析计划，或需要进行周期性的业务数据监控与复盘
前置准备
- 依赖说明：
pandas>=2.0.0
openpyxl>=3.1.0- 数据源准备：
- 飞书表格：确保有可访问的表格链接及相应权限 - 本地文件：准备 CSV 或 Excel 格式的样本数据文件
- 非标准文件/文件夹准备：无
操作步骤
阶段1：目标分析与战略锚定
引导用户澄清以下核心信息：
- Objective (目标)
- 分析场景：周度业务复盘、竞品价格监控、流量增长归因等 - 核心指标：GMV、DAU、转化率、ROI 等 - 受众对象：管理层决策、团队内部同步、客户汇报
- Requirements (要求)
- 数据源配置：飞书表格 URL 或本地文件路径 - 报告周期：日/周/月 - 外部信息需求：行业大盘、竞品动态、宏观政策等
- Actions (关键动作)
- Day 0：数据接入测试、指标口径定义、报告模板设计 - Day 1：试运行，产出首份分析报告并校准 - Routine：建立"获取数据-清洗计算-搜索增强-生成报告"的自动化流
阶段2：Day 0 初始化任务清单
任务1：数据管道接入与Schema定义
执行步骤：
- 调用脚本解析数据源
- 飞书表格：请求用户提供 URL，读取前 10 行验证权限 - 本地文件：调用 scripts/data_schema_parser.py 解析文件
python scripts/data_schema_parser.py --file ./user-data/data.csv --preview-rows 10- 分析表头结构，确认维度和度量字段
- 生成
data_schema_config.json配置文件
智能体处理：
- 根据脚本输出的 Schema，与用户确认字段含义
- 补充业务描述（如字段说明、计算口径）
- 生成最终的配置文件并保存到
./user-data/data_schema_config.json
任务2：分析逻辑与模版设计
智能体处理：
- 明确指标计算逻辑（如周环比 = (本周-上周)/上周）
- 设计报告模板结构：
- 摘要：一句话结论 - 核心指标：数据概览表 - 深度分析：异常波动分析 - 市场环境：外部信息补充
- 生成
分析报告模板.md保存到./user-data/
参考模板示例：
# 数据分析报告（{报告周期}）
## 摘要
{一句话核心结论}
## 核心指标
| 指标 | 本期数值 | 环比增长 | 同比增长 | 目标达成 |
|------|----------|----------|----------|----------|
| | | | | |
## 深度分析
### 异常波动识别
{识别显著波动（涨跌幅>10%）的指标}
### 归因分析
{结合业务场景解释波动原因}
## 市场环境与外部信息
{本周行业动态、竞品动作、政策影响等}任务3：外部信息增强策略
智能体处理：
- 制定搜索策略，生成
搜索策略配置.md
- 固定搜索：每次必查的内容（行业指数、竞品最新动作） - 触发式搜索：数据异常时的定向搜索
- 保存策略配置到
./user-data/搜索策略配置.md
配置示例：
# 搜索策略配置
## 固定搜索主题
- 行业动态："本周 [行业] 市场动态"
- 竞品监控："[竞品名称] 最新动态"
## 触发式搜索规则
- 流量暴跌 >20%：搜索"[平台名] 算法调整" 或 "[平台名] 宕机"
- 销售额异常：搜索"[竞品] 促销活动"阶段3：初始化对齐与即时试运行
在 Day 0 配置任务完成后，立即执行试运行：
试运行步骤：
- 读取数据：基于样本数据或飞书表格最新数据
- 分析计算：根据
data_schema_config.json计算基础指标 - 外部搜索：执行一次固定主题搜索（如"本周 [行业] 动态"）
- 合成报告：生成《数据分析报告（试运行版）》
用户确认项：
- 指标计算是否准确？
- 外部信息是否相关？
- 模板结构是否清晰？
阶段4：长期监测与决策计划
建立以下周期性执行机制：
周期性动作1：数据更新与清洗
- 读取飞书表格指定 Range 或用户上传的新文件
- 执行数据清洗（去空值、格式转换）
周期性动作2：指标趋势计算
- 根据
data_schema_config.json计算本期 KPI - 更新长期趋势图（Year-to-Date）
- 识别显著波动（涨跌幅 > 10%）
周期性动作3：深度归因与外部情报
- 针对"显著波动"指标，结合
搜索策略配置.md执行定向搜索 - 执行固定主题搜索，寻找长期机会点
周期性动作4：决策报告与复盘
- 将内部数据趋势与外部情报填入报告模板
- 重点标注对长期愿景的影响
- 输出 Markdown 报告，或提示用户回写到飞书文档
里程碑节点：季度/月度战略复盘
- 每隔 4-12 个周期，插入"战略复盘"任务
- 重新评估搜索策略和核心指标的有效性
资源索引
- 必要脚本：
- scripts/data_schema_parser.py 用途：解析 CSV/Excel 数据源，自动推断字段类型和维度/度量分类 参数： - --file: 数据文件路径 - --preview-rows: 预览行数（默认10） - --output: 输出文件路径（可选）
- 领域参考：
- references/schema-format-example.json 用途：Schema 配置文件格式示例，展示输出结构及字段说明 何时读取：首次使用解析脚本后，参考此格式优化配置
- 输出资产：
- assets/analysis-report-template.md 用途：标准化的分析报告模板，包含摘要、核心指标、深度分析、外部信息等完整结构 何时使用：智能体根据此模板生成定制化的报告
用户数据输出（运行时生成）：
./user-data/data_schema_config.json: 数据源 Schema 配置./user-data/搜索策略配置.md: 搜索策略配置./user-data/分析报告.md: 生成的分析报告
注意事项
- 数据敏感度：如果数据出现逻辑矛盾（如分项之和不等于总项），应在报告显眼处标记"数据异常预警"
- 脚本调用时机：仅在首次接入数据源或数据结构变化时调用解析脚本，常规运行直接读取已生成的配置文件
- 灵活适配：根据用户反馈持续调整报告模板和搜索策略
- 充分利用智能体能力：目标澄清、模板设计、策略制定等由智能体通过自然语言完成，脚本仅负责技术性的数据处理
使用示例
示例1：周度电商业务复盘
- 功能说明：为电商平台建立周度数据监测体系
- 执行方式：
1. 智能体引导澄清目标（关注 GMV、转化率、复购率） 2. 调用脚本解析销售数据 CSV 文件 3. 智能体设计报告模板和搜索策略 4. 执行试运行并校准 5. 建立周度自动监测机制
- 关键要点：脚本负责数据解析，智能体负责业务理解和策略制定
示例2：竞品价格监控
- 功能说明：持续监控竞品价格变化并分析影响
- 执行方式：
1. 智能体明确监控目标和频率（每日） 2. 调用脚本解析价格数据 Excel 文件 3. 智能体制定触发式搜索规则（价格波动>5%时搜索促销活动） 4. 建立自动化监测流程
- 关键要点：利用搜索策略实现智能归因分析
示例3：流量增长归因分析
- 功能说明：分析流量波动原因，结合外部环境提供决策建议
- 执行方式：
1. 智能体明确核心指标（DAU、PV、跳出率） 2. 调用脚本解析流量日志 CSV 3. 智能体设计报告模板，包含异常波动识别逻辑 4. 制定搜索策略（流量暴跌时搜索平台算法调整、竞品活动等）
- 关键要点：数据+搜索的联动分析，提供归因依据