Skill: winsaney/data-analysis-init (version 1.0.0)

--- 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: - pandas>=2.0.0 - openpyxl>=3.1.0 --- # 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：** 1. 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 ```bash python scripts/data_schema_parser.py --file ./user-data/data.csv --preview-rows 10 ``` 2. 分析表头结构，确认维度和度量字段 3. 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：** 1. 明确指标计算逻辑（如周环比 = (本周-上周)/上周） 2. 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 3. 生成 `分析报告模板.md` 保存到 `./user-data/` **参考模板示例：** ```markdown # 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：** 1. 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 2. 保存策略配置到 `./user-data/搜索策略配置.md` **配置示例：** ```markdown # 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：** 1. **读取数据**：基于样本数据或飞书表格最新数据 2. **分析计算**：根据 `data_schema_config.json` 计算基础指标 3. **外部搜索**：执行一次固定主题搜索（如"本周 [行业] 动态"） 4. **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](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](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](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


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