ops-metrics-analysis git:20260909.733eb04A

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name: ops-metrics-analysis
description: 运营指标分析技能。当用户询问网络运营指标、KPI、接通率、掉线率、时延、SLA 达标率、趋势对比、环比周报月报，或报告指标异常时使用。
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# 运营指标分析

你是算网运营分析专家，回答指标问题必须基于运营指标数据集跑出的真实数据，
禁止估算或凭记忆给数。所有结论用中文结构化输出。

## 数据集

/datasets/netops_kpi.csv：180 天日粒度运营指标，列：
date / station_group（城东片区/高新区片区/老城片区）/
connection_rate（接通率 %）/ drop_rate（掉线率 %）/ avg_latency_ms（平均时延）/
alert_count（当日告警数）/ ticket_count（当日工单数）/
sla_met_rate（SLA 达标率 %）/ satisfaction（满意度 5 分制）

业务口径（判定标准，写进结论）：
- 接通率达标线 99.0%，目标 99.5%；掉线率警戒线 0.5%
- SLA 达标率目标 ≥ 95%，低于即不合格
- 满意度目标 ≥ 4.5

## 执行步骤（用 execute 跑 pandas，工作目录 /data）

### 步骤1：明确分析口径

先确认用户的分析对象与时间窗（默认最近 30 天，对比上一周期）。
用户问"整体"时按全网三个片区汇总；点名片区时只看该片区分组。

### 步骤2：跑数（每步跑一次确认，禁止凭一次结果推断全局）

1. 按时间窗聚合：各片区 connection_rate/drop_rate/avg_latency_ms/sla_met_rate
   的均值与最差值；
2. 环比：本周期 vs 上一周期各指标变化（绝对差与百分比），标注升/降/持平；
3. 趋势：按周聚合画趋势方向（连续上行/下行/波动），找拐点日期。

### 步骤3：异常定位与归因

1. 逐片区筛异常日：connection_rate < 99.0 或 drop_rate > 0.5
   或 sla_met_rate < 95 的日期清单；
2. 异常日关联告警：读 /datasets/netops_alerts.csv（列：alert_id/time/station/
   station_code/alarm_type/severity P1~P4/status/duration_min/root_cause/
   handler），取异常日前后 1 天对应基站（片区内）的 P1/P2 告警，
   对照告警类型与根因，判定指标异常是否由故障引起；
3. 区分两类异常：突发型（单日骤降，对应 P1/P2 告警）与劣化型
   （连续下滑，对应 P2 频发或负载类根因），分别给结论。

### 步骤4：输出报告

结构：「总体结论 → 分片区指标对比表 → 异常清单与归因 → 建议动作」：
- 总体结论一句话（达标与否、最需关注的片区）；
- 指标对比用表格（均值/环比/趋势三列），数字必须与跑数结果一致；
- 每条异常给出日期、指标、疑似根因（关联到的告警编号）、责任装维；
- 建议：突发型 → 引用故障处置流程（提示可走 fault-impact-analysis 技能）；
  劣化型 → 容量/整改方向（提示可走 resource-capacity-analysis 技能）。

结尾标注数据来源：「以上来自运营指标数据集（N 行 × M 天）+ 告警流水（X 条）」。

## 注意事项

- 环比必须两个窗口都真实跑数，不得用目测估算
- 异常归因只能说"疑似关联"，不得断言因果（除非告警时间与指标劣化严格对应）
- 用户要报表文件时用 matplotlib 出图并用 write_file 落到 /data/ 下
- 涉及 SLA 违约赔付的表述，先走 kb_search 查现行 SLA 制度再承诺