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Agent Skill · 效率

data-analysis-partner(数据分析合作伙伴)

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

data-analysis-partner 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 6,879。

总安装 8,773周安装 373GitHub Stars 2下载 3,074核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.2

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:data-analysis-partner(数据分析合作伙伴)
来源仓库:https://github.com/1992huanghai/data-analysis-partner
安装命令:
openclaw skills install data-analysis-partner
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install data-analysis-partner

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

智能数据分析 Skill,输入 CSV/Excel 文件和分析需求,输出带交互式 ECharts 图表的 HTML 自包含分析报告

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install data-analysis-partner;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

data-analysis-partner 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install data-analysis-partner。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

data-analysis-partner 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

data-analysis-partner 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

data-analysis-partner 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

data-analysis-partner 用的人多吗?

公开数据是累计安装 8,773 次,近一周安装 373 次,下载 3,074 次,GitHub 2 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

data-analysis-partner 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
data-analysis-partner

数据分析合作伙伴 · 本页

8,7732需要联网MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
data-analysis-partner
description
智能数据分析 Skill,输入 CSV/Excel 文件和分析需求,输出带交互式 ECharts 图表的 HTML 自包含分析报告
metadata

数据分析 Skill

功能说明

本 Skill 提供 analyze_data 工具,能够:

  1. 读取 CSV 或 Excel 数据文件(.csv / .xlsx / .xls)
  2. 自动进行数据概览(行列数、字段类型、缺失值)
  3. 执行统计分析(描述统计、相关性分析、异常值检测)
  4. 根据用户需求生成针对性的分析和洞察
  5. 输出带交互式 ECharts 图表的自包含 HTML 报告

触发场景

当用户出现以下意图时,应主动调用 analyze_data 工具:

  • 上传了 CSV 或 Excel 文件,并提出分析需求
  • 要求"帮我分析这份数据"、"生成数据报告"、"可视化这个文件"
  • 要求找规律、找差异、找趋势、找异常
  • 要求生成 BI 报告、数据洞察报告

调用方式

analyze_data(
  file_path: "<文件绝对路径>",
  requirements: "<自然语言分析需求>",
  output_dir: "<输出目录,可选>"
)

调用示例

示例 1: 用户说「帮我分析一下这个销售数据,各区域表现怎么样?」 → 调用 analyze_data(file_path="/path/to/sales.csv", requirements="分析各区域销售额差异,找出表现最好和最差的区域,给出改善建议")

示例 2: 用户说「分析用户行为数据,找出流失节点」 → 调用 analyze_data(file_path="/path/to/users.xlsx", requirements="对用户行为数据做漏斗分析,找出主要流失节点,分析流失原因")

示例 3: 用户说「分析产品退货率的影响因素」 → 调用 analyze_data(file_path="/path/to/orders.csv", requirements="分析产品退货率,找出与退货率相关的主要因素,给出降低退货率的建议")

返回值说明

工具返回一个对象,包含:

字段说明
report_pathHTML 报告文件路径,可直接在浏览器打开
summary结构化摘要数据(行列数、字段信息、关键洞察列表)
charts_count生成的图表数量
insights规则引擎提取的关键洞察列表
open_command打开报告的命令(如 open /path/to/report.html)

报告结构

生成的 HTML 报告包含以下模块:

  1. 执行摘要 — 核心发现概览卡片
  2. 数据概览 — 字段类型、缺失值、基础统计表格
  3. 数据洞察 — 规则引擎自动提取的关键发现
  4. 可视化图表 — 交互式 ECharts 图表(分布图、柱状图、热力图、趋势图等)
  5. 描述统计 — 数值列的 min/max/mean/std/quartile 详细统计
  6. 分析结论 — 针对用户需求的分析总结

获取文件路径

如果用户上传了文件但未提供路径,使用以下方式获取:

# OpenClaw 上传文件后,路径通常在 ~/Downloads/ 或临时目录
# 可以用 list_files 工具确认
list_files("~/Downloads")

首次使用:安装 Python 依赖

本 Skill 在首次调用时会自动尝试创建隔离的 Python 环境并安装依赖。如果自动安装失败,请手动执行:

# 在 Skill 目录下创建虚拟环境
python3 -m venv ~/.openclaw/skills/data-analysis-partner/.venv

# 安装依赖
~/.openclaw/skills/data-analysis-partner/.venv/bin/pip install pandas numpy openpyxl xlrd

依赖安装优先级:

  1. Skill 目录内置 .venv(隔离环境,推荐)
  2. 系统 python3(需已安装 pandas/numpy)
  3. 自动创建 .venv 并安装(首次运行时尝试)

隐私说明

生成的 HTML 报告通过 CDN 加载 ECharts 图表库:

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@5/dist/echarts.min.js"></script>

这意味着:

  • 用浏览器打开报告时会向 cdn.jsdelivr.net 发出网络请求
  • CDN 服务器可能记录访问 IP、时间等基础日志
  • 报告本身的数据内容不会上传,仅加载图表渲染库

如需完全离线查看,可在有网络时打开一次报告(ECharts 会被浏览器缓存),后续即可离线使用。

其他注意事项

  • 大文件(>100MB)分析时间可能较长(30秒~2分钟)
  • 超过 5 万行的数据集会自动随机抽样,原始行数在报告中标注
  • HTML 报告自包含(图表配置内嵌),可发送给他人查看

平台分布

OpenClaw

96.72%
按下载量换算2,973

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

可疑

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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