技能介绍

给谁解决什么问题

当你把一份 xlsx、csv 或粘贴来的表格丢给模型，得到的往往只是“把数字画成图”，缺少口径校验、清洗留痕，以及真正能推动决策的结论。这个技能面向需要写周报、经营分析、活动复盘的工程师和分析师，把“看数据”升级成“出判断”。

技能如何工作

先明确问题：接收文件后，会先追问“你最想从这份数据里知道什么？”；如果目标不清，按“业务健康度体检”做全面扫描。
数据体检用代码：统一用 Python/pandas 读取，检查行列规模、字段类型、时间跨度、缺失值、重复行、异常值、文本型数字和多种日期格式；所有清洗动作会写进报告附录，保证分析可追溯。
分层分析：先看总量与趋势，再按品类/地区/渠道/人群拆结构，接着做 Top/Bottom 对比、二八分布和集中度，条件允许再做相关性、漏斗转化与留存。
制图与报告：每张图必须回答一个具体问题；折线看趋势，柱状看对比，饼图超过 5 类改条形图，散点看关系；图表标题直接写结论，并补齐轴标签和数据标注。报告默认 Markdown，也可出 Word/HTML；结论要求说人话，区分事实与推断，并尽量给到下一步动作。

适用边界与注意点

开始计算前会先过一遍时间、金额、用户、对比四类口径，并把口径选择写进“数据概况”。销售、用户、活动、财务等常见场景都有固定拆解方式。涉及手机号、身份证等敏感字段会自动脱敏；分析开始前请加载 references/analysis-recipes.md，图表选择、清洗骨架、指标配方、口径陷阱和结论句式都以它为准。所有计算必须可复现，不做心算和抽样目测。