v1.0.0 to v1.0.0

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name: data-analysis

display-name: Data Analysis

description: 数据分析技能 - CSV/JSON处理、统计分析、图表生成建议

version: 1.0.0

category: data

user-invocable: true

tags: [data, analysis, csv, json, statistics, visualization, echarts]

capabilities:

[data-loading, data-cleaning, statistical-analysis, chart-recommendation]

tools:

- file_reader

- code_analyzer

- data_processor

supported-file-types: [csv, json, tsv, xlsx]

instructions: |

Use this skill when the user needs to analyze data files. Load and parse

CSV/JSON/TSV files, compute descriptive statistics, detect anomalies,

and recommend ECharts visualizations. Support column selection and grouping.

examples:

- input: "/data-analysis data/sales.csv"

output: "Data overview with row/column counts, descriptive stats, and chart recommendations"

- input: "/data-analysis data/users.json --columns age,income --output detailed"

output: "Detailed statistical analysis of specified columns with correlations"

- input: "/data-analysis data/orders.csv --group-by category"

output: "Grouped statistics by category with comparison charts"

os: [win32, darwin, linux]

author: ChainlessChain

handler: ./handler.js

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# 数据分析技能

## 描述

提供数据分析能力，包括CSV和JSON文件处理、统计分析、数据清洗和可视化建议。适用于快速数据探索和报告生成。

## 使用方法

```

/data-analysis [文件路径] [选项]

```

## 选项

- `--format <type>` - 输入格式: csv, json, tsv (默认: 自动检测)

- `--output <type>` - 输出格式: summary, detailed, chart (默认: summary)

- `--columns <cols>` - 指定分析的列（逗号分隔）

- `--group-by <col>` - 按指定列分组统计

## 执行步骤

1. **数据加载**: 读取并解析数据文件，自动检测格式和编码

2. **数据清洗**: 识别并处理缺失值、异常值、重复记录和数据类型不一致

3. **统计分析**: 计算描述性统计量（均值、中位数、标准差、分位数、相关性）

4. **可视化建议**: 根据数据特征推荐合适的图表类型和ECharts配置

## 统计指标

| 指标 | 说明 |

| ----------- | ----------------- |

| count | 非空记录数 |

| mean | 算术平均值 |

| std | 标准差 |

| min/max | 最小值/最大值 |

| quartiles | 25%/50%/75%分位数 |

| correlation | 列间相关系数 |

## 输出格式

- 数据概览: 行数、列数、数据类型分布

- 统计摘要: 数值列的描述性统计

- 数据质量: 缺失值比例、异常值检测结果

- 可视化建议: 推荐图表类型和对应的ECharts配置代码

## 示例

分析CSV文件:

```

/data-analysis data/sales.csv

```

指定列的详细分析:

```

/data-analysis data/users.json --columns age,income --output detailed

```

按分类分组统计:

```

/data-analysis data/orders.csv --group-by category

```