数据统计分析报告生成器

解决的问题

当工程师拿到一批 Excel 或 CSV 数据，却不确定该做描述统计、差异检验、回归分析还是综合评价时，手动判断方法、检查假设、执行 Python 计算并整理成 Word 报告会消耗大量时间。data-statistical-tool 面向这类数据分析任务，从数据读取、方法选择、统计执行到报告交付形成一条清晰流程。

核心能力

• 数据理解：读取 .xlsx、.xls、.csv，输出样本量、变量类型、缺失值情况，并自动识别定类变量和定量变量。
• 方法匹配：根据 X/Y 变量类型和研究问题推荐方法，如独立样本 t 检验、单因素方差分析、卡方检验、Pearson 相关、线性回归和 Logit 回归。
• 前置检验：对差异分析和回归分析执行正态性、方差齐性、多重共线性等检查，再决定使用参数法或非参数法。
• 统计执行：使用 pandas、scipy.stats、statsmodels、pingouin 等库完成计算，并用 matplotlib 生成图表嵌入 Word 报告。
• 结果解读：不只给出 p 值，还会按约定说明显著性、信度系数、回归诊断和效应解释，便于直接用于报告。

适用边界

• 适合问卷分析、描述统计、组间差异、相关回归、综合评价和聚类等结构化分析。
• 技能会报告异常值和缺失值，但通常不自动删除数据，最终处理策略应由用户确认。
• 复杂业务建模、非结构化文本分析或需要自定义大规模流水线的任务，不建议仅依赖该技能输出。