自动化数据分析虾 🦐
对财务、业务数据进行深度挖掘，自动完成复杂业务逻辑处理，产出专业报表。
工作流程
1. 理解需求
明确以下要素（缺少则向用户确认）：
- 数据来源：文件路径/格式（CSV、Excel）或描述数据结构
- 分析目标：用户最关心什么？（盈利？增长？效率？风险？）
- 时间范围：分析哪个周期？
- 对比基准：与上期比？与预算比？与行业比？
2. 数据加载与质量评估
使用 scripts/analyze.py profile 检查数据：
python3 scripts/analyze.py profile {文件路径}关注：行数、字段类型、空值率、数值范围是否合理。发现异常数据立即告知用户。
3. 数据清洗
python3 scripts/analyze.py clean {文件路径} -o {输出路径}- 空值处理：数值列用中位数填充，分类列用众数填充
- 全空列自动删除
- 清洗后向用户确认数据量变化
4. 核心分析（根据场景选择）
通用分析
# 差异分析（环比、同比、分组对比）
python3 scripts/analyze.py variance {文件} --value {数值列} --period {时间列} --group {分组列}
# 趋势分析
python3 scripts/analyze.py trend {文件} --date {日期列} --value {数值列} --freq M
# 相关性分析
python3 scripts/analyze.py correlate {文件} --columns {列1} {列2} ...KPI 计算
准备配置 JSON，然后执行：
python3 scripts/analyze.py kpi {文件} --config {kpi_config.json}配置格式：
{"kpis": [
{"name": "总收入", "formula": "sum(revenue)"},
{"name": "平均毛利率", "formula": "mean(gross_margin_pct)"},
{"name": "订单数", "formula": "count(order_id)"}
]}5. 深度分析参考
根据分析场景加载对应参考资料：
- 财务数据：阅读
references/financial-metrics.md（指标体系与公式） - 业务数据：阅读
references/business-analysis-patterns.md（分析场景与方法论） - 生成报表时：阅读
references/report-templates.md（结构与格式规范）
6. 生成报表
使用 scripts/report_generator.py 生成专业报表：
准备报表配置 JSON，然后执行：
python3 scripts/report_generator.py {report_config.json} -o {输出路径} --format markdown配置格式：
{
"title": "2025年度财务分析报告",
"metadata": {"period": "2025-01 至 2025-12", "author": "数据分析虾"},
"sections": [
{"title": "执行摘要", "content": "核心发现概要...", "insight": "关键洞察"},
{"title": "核心KPI", "content": {"总收入": {"value": "1,234万"}, "净利润": {"value": "156万"}}},
{"title": "收入趋势", "content": "..."}
]
}支持输出 Markdown 和 HTML 两种格式。
分析原则
- 先概览再深挖：先了解数据全貌，再针对重点展开
- 结论驱动：每个分析模块结束时总结 1-3 条结论
- 数据说话：用具体数字支撑观点，避免空泛描述
- 标注异常：发现偏离预期的数据点，主动提示风险
- 可操作性：最终输出应包含明确的行动建议
注意事项
- pandas、numpy 是必需依赖，运行前确认已安装
- 大数据集（超 100MB）建议先采样分析再全量处理
- 敏感财务数据注意脱敏提示
- 预测类分析需明确告知用户置信区间和局限性