Skill: beibei030/pro-data-analyst (version 1.0.0)

--- name: data-analyst-pro version: 1.0.0 description: Professional data analysis skill pack - SQL queries, Python analytics, visualization, and automated reports. Perfect for data analysts, developers, and business professionals. author: 秘书 price: 39 currency: USD keywords: [data-analysis, SQL, Python, pandas, visualization, reports, analytics] category: productivity --- # 📊 Data Analyst Pro - 专业数据分析技能包 **从数据到洞察，让 AI 成为你的数据分析师** --- ## 🎯 这个技能能帮你做什么？ ✅ **SQL 查询生成** - 自动生成复杂 SQL 查询 ✅ **数据分析** - Python/Pandas 自动化分析 ✅ **数据可视化** - 自动生成图表和报告 ✅ **数据清洗** - 处理缺失值、异常值 ✅ **统计分析** - 描述性统计、相关性分析 ✅ **自动化报告** - 生成专业分析报告 --- ## 📚 包含内容 ### 第一部分：SQL 查询模式（30+ 模板） #### 基础查询 ```sql -- 数据探索 SELECT COUNT(*) FROM table_name; SELECT * FROM table_name LIMIT 10; -- 列统计 SELECT column_name, COUNT(*) as count, COUNT(DISTINCT column_name) as unique_values, MIN(column_name) as min_val, MAX(column_name) as max_val FROM table_name GROUP BY column_name; ``` #### 时间序列分析 ```sql -- 日聚合 SELECT DATE(created_at) as date, COUNT(*) as daily_count, SUM(amount) as daily_total FROM transactions GROUP BY DATE(created_at) ORDER BY date DESC; -- 环比增长 SELECT DATE_TRUNC('month', created_at) as month, COUNT(*) as count, LAG(COUNT(*)) OVER (ORDER BY DATE_TRUNC('month', created_at)) as prev_month, (COUNT(*) - LAG(COUNT(*)) OVER (ORDER BY DATE_TRUNC('month', created_at))) / NULLIF(LAG(COUNT(*)) OVER (ORDER BY DATE_TRUNC('month', created_at)), 0) * 100 as growth_pct FROM transactions GROUP BY DATE_TRUNC('month', created_at) ORDER BY month; ``` #### 漏斗分析 ```sql -- 转化漏斗 WITH funnel AS ( SELECT COUNT(DISTINCT CASE WHEN event = 'page_view' THEN user_id END) as views, COUNT(DISTINCT CASE WHEN event = 'signup' THEN user_id END) as signups, COUNT(DISTINCT CASE WHEN event = 'purchase' THEN user_id END) as purchases FROM events WHERE date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days' ) SELECT views, signups, ROUND(signups * 100.0 / NULLIF(views, 0), 2) as signup_rate, purchases, ROUND(purchases * 100.0 / NULLIF(signups, 0), 2) as purchase_rate FROM funnel; ``` #### 用户分层 ```sql -- RFM 分析 WITH rfm AS ( SELECT user_id, DATEDIFF(CURRENT_DATE, MAX(order_date)) as recency, COUNT(*) as frequency, SUM(amount) as monetary FROM orders GROUP BY user_id ) SELECT CASE WHEN recency <= 30 THEN 'Active' WHEN recency <= 90 THEN 'Churning' ELSE 'Churned' END as segment, COUNT(*) as users, AVG(frequency) as avg_frequency, AVG(monetary) as avg_monetary FROM rfm GROUP BY segment; ``` --- ### 第二部分：Python 数据分析 #### Pandas 快速操作 ```python import pandas as pd # 加载数据 df = pd.read_csv('data.csv') # 基础探索 print(df.shape) # (rows, columns) print(df.info()) # 列类型和空值 print(df.describe()) # 统计摘要 # 数据清洗 df = df.drop_duplicates() df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) df['amount'] = df['amount'].fillna(0) # 聚合分析 summary = df.groupby('category').agg({ 'amount': ['sum', 'mean', 'count'], 'quantity': 'sum' }).round(2) # 导出 summary.to_csv('analysis_output.csv') ``` #### 常用分析模式 ```python # 过滤 filtered = df[df['status'] == 'active'] filtered = df[df['amount'] > 1000] filtered = df[df['date'].between('2024-01-01', '2024-12-31')] # 聚合 by_category = df.groupby('category')['amount'].sum() pivot = df.pivot_table(values='amount', index='month', columns='category', aggfunc='sum') # 窗口函数 df['running_total'] = df['amount'].cumsum() df['pct_change'] = df['amount'].pct_change() df['rolling_avg'] = df['amount'].rolling(window=7).mean() # 合并 merged = pd.merge(df1, df2, on='id', how='left') ``` --- ### 第三部分：数据可视化 #### 图表选择指南 | 数据类型 | 最佳图表 | 使用场景 | |---------|---------|---------| | 时间趋势 | 折线图 | 展示模式/变化 | | 类别比较 | 柱状图 | 比较离散类别 | | 占比关系 | 饼图/环形图 | 展示比例（≤5类） | | 分布 | 直方图 | 理解数据分布 | | 相关性 | 散点图 | 两个变量关系 | | 多类别 | 横向柱状图 | 排名或比较 | #### Python 可视化代码 ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 设置样式 plt.style.use('seaborn-v0_8-whitegrid') sns.set_palette("husl") # 折线图（趋势） plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(df['date'], df['value'], marker='o') plt.title('Trend Over Time') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Value') plt.xticks(rotation=45) plt.tight_layout() plt.savefig('trend.png', dpi=150) # 柱状图（比较） plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(data=df, x='category', y='amount') plt.title('Amount by Category') plt.xticks(rotation=45) plt.tight_layout() plt.savefig('comparison.png', dpi=150) # 热力图（相关性） plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(df.corr(), annot=True, cmap='coolwarm', center=0) plt.title('Correlation Matrix') plt.tight_layout() plt.savefig('correlation.png', dpi=150) ``` --- ### 第四部分：统计检验速查 | 检验 | 使用场景 | Python | |------|---------|--------| | T检验 | 比较两个均值 | `scipy.stats.ttest_ind(a, b)` | | 卡方检验 | 分类变量独立性 | `scipy.stats.chi2_contingency(table)` | | ANOVA | 比较3+个均值 | `scipy.stats.f_oneway(a, b, c)` | | Pearson | 线性相关 | `scipy.stats.pearsonr(x, y)` | --- ### 第五部分：自动化报告生成 #### 报告模板 ```markdown # [报告名称] **周期:** [日期范围] **生成时间:** [日期] ## 执行摘要 [2-3句话总结关键发现] ## 关键指标 | 指标 | 当前值 | 上期值 | 变化 | |------|--------|--------|------| | [指标] | [值] | [值] | [+/-X%] | ## 详细分析 ### [部分1] [分析和支持数据] ### [部分2] [分析和支持数据] ## 可视化 [插入图表] ## 洞察 1. **[洞察]**: [支持证据] 2. **[洞察]**: [支持证据] ## 建议 1. [可执行建议] 2. [可执行建议] ## 方法论 - 数据源: [源] - 日期范围: [范围] - 过滤器: [过滤器] - 已知限制: [限制] ``` --- ## 🚀 快速开始 ### 场景1：生成 SQL 查询 ``` 用户：帮我写一个查询，找出过去30天每天的新用户数 AI： SELECT DATE(created_at) as date, COUNT(DISTINCT user_id) as new_users FROM users WHERE created_at >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days' GROUP BY DATE(created_at) ORDER BY date DESC; ``` ### 场景2：数据分析 ``` 用户：分析这个 CSV 文件的销售趋势 AI： [自动加载 CSV] [生成统计摘要] [创建趋势图] [生成报告] 关键发现： - 月均增长：+15% - 最佳品类：电子产品（+42%） - 销售高峰：周末 ``` ### 场景3：自动化报告 ``` 用户：生成本周销售报告 AI： # 销售周报（2026-04-01 至 2026-04-07） ## 执行摘要 本周销售额 $45,000，环比增长 12%。新客户增长 23%。 ## 关键指标 | 指标 | 本周 | 上周 | 变化 | |------|------|------|------| | 销售额 | $45,000 | $40,200 | +12% | | 订单数 | 230 | 210 | +9.5% | | 平均订单价值 | $196 | $191 | +2.6% | [继续...] ``` --- ## 💡 特色功能 ### 1. 智能数据类型识别 ``` 自动识别： - 日期字段 - 数值字段 - 分类字段 - 文本字段 根据数据类型推荐分析类型 ``` ### 2. 异常检测 ``` 自动检测： - 缺失值 - 重复值 - 异常值 - 数据类型错误 提供清洗建议 ``` ### 3. 可视化推荐 ``` 根据数据自动推荐： - 最佳图表类型 - 颜色方案 - 布局建议 ``` --- ## 🎁 购买即得 1. **30+ SQL 查询模板** 2. **完整 Python 分析代码库** 3. **20+ 可视化模板** 4. **自动化报告生成器** 5. **统计检验速查表** 6. **终身更新** 7. **技术支持** --- ## 📊 适用场景 | 场景 | 推荐度 | 说明 | |------|--------|------| | **数据分析师** | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 日常工作必备 | | **产品经理** | ⭐⭐⭐⭐ | 数据驱动决策 | | **市场营销** | ⭐⭐⭐⭐ | ROI 分析 | | **创业者** | ⭐⭐⭐⭐ | 业务数据分析 | | **学生** | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 学习数据分析 | --- ## ⚠️ 数据安全 - ✅ 所有分析在本地执行 - ✅ 不上传数据到外部服务器 - ✅ 完全隐私保护 --- ## 🔧 版本历史 - v1.0.0 (2026-04-05): 首次发布 --- **立即购买，让 AI 成为你的数据分析师！** 🚀


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