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DataLens数析

数据分析 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_3cdbf8ea/shuxi。

技能介绍

解决的问题

很多表格分析需求并不复杂：打开 CSV/Excel，看某列均值、中位数、空值，按条件筛选，再导出结果。但如果没有现成脚本，就要临时写解析、编码处理、异常检查，尤其 GBK 文件容易乱码。DataLens数析把这些高频操作封装为可直接调用的 Python 函数，减少从原始数据到分析结论之间的胶水代码。

技能如何工作

  • 读取数据：load_csv(path) 读取 CSV，返回字典列表，并自动检测 utf-8、gbk、gb2312 编码。
  • 统计分析：analyze_column(data, column) 输出平均值、中位数、最大/最小值和空值数。
  • 条件筛选：filter_data(data, column, operator, value) 支持 eq、neq、gt、gte、lt、lte、contains、in。
  • 结果导出：export_json(data, path) 将处理结果保存为 JSON；get_column_summary(data) 快速获取所有列概览。

适用边界

该技能核心是 Python 函数调用，适合 CSV 数据、列级统计、筛选与 JSON 导出。资料未给出真实图表渲染或报告导出实现，因此不要默认它一定能生成 PNG/SVG/PDF 或一键报告。处理 Excel 时也需先确认是否已转为 CSV 或由宿主工具预处理。

使用场景

  • 拿到销售 CSV 后，先查看列名与空值，再按区域筛选并导出 JSON。
  • 排查 GBK 编码的客户表是否乱码，并统计金额列的均值和中位数。
  • 给 Agent 调用统一函数，完成字段校验、条件过滤和 JSON 结果落盘。
  • 上线前抽样校验订单 CSV 的关键列，输出最小值、最大值和空值摘要。

适合人员

  • 每周处理销售 CSV 的数据分析师，需要快速查看列概览和统计摘要。
  • 维护 Agent 工具的 Python 工程师，希望用标准库封装表格处理函数。
  • 处理 GBK 导出报表的业务运营，需要避免乱码并筛选客户数据。
  • 做数据质量校验的工程师，需要批量检查空值、极值和字段缺失。