name: data-auto-analyzer description: 資料自動分析 + 廣告投放最佳化一體化 Skill。當用戶上傳 Excel/CSV 檔案，或提到以下任一場景時必須觸發：①通用資料分析（看報表、資料趨勢、視覺化）；②賬戶診斷（哪些計劃效果差、哪些要暫停、投放診斷、賬戶體檢）；③A/B 測試分析（兩組資料對比、哪個版本好、是否顯著、置信度）；④日報生成（投放日報、每日彙報、釘釘/飛書週報、對比昨日）。適用於資訊流廣告最佳化師、運營、資料分析師。支援巨量引擎、騰訊廣告、Meta Ads、Google Ads、快手等平臺匯出資料，也支援銷售、財務、運營等任何結構化表格。即使使用者只說"分析一下""看看報表""哪些計劃要調整""這倆哪個好""生成日報"，也應觸發此 Skill。 metadata: homepage: https://clawhub.ai/ming0429/data-auto-analyzer version: 4.0.1 author: guojiaming tags: [data-analysis, advertising, ab-test, daily-report, 資料分析, 廣告最佳化, 賬戶診斷, AB測試, 日報生成] clawdbot: emoji: 📊 requires: bins: [python3] pip: [pandas, openpyxl, xlrd, jinja2, scipy] env: []

資料自動分析 Skill

一體化資料分析與廣告最佳化工具集，包含 4 個模式，根據使用者意圖選擇對應模式執行。

環境準備（所有模式通用）

# 在 Skill 目錄下建立虛擬環境（路徑可移植，本地/雲端/CI 均可）
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install pandas openpyxl xlrd jinja2 scipy -q

Windows 使用者啟用命令為 .venv\Scripts\activate。若系統已裝好依賴，可跳過 venv 直接用 python3 執行。

輸出目錄（所有模式通用）

所有生成的 HTML / TXT 檔案預設統一輸出到當前工作目錄下的 data-auto-analyzer/ 資料夾（指令碼會自動建立）。

• 想換目錄：設定環境變數 export DATA_AUTO_ANALYZER_OUTDIR=/your/path，或給指令碼的 --out / --out-dir 傳一個帶目錄的完整路徑（此時尊重使用者指定）。
• 下方各命令的 --out 只寫檔名即可，檔案會自動落到 data-auto-analyzer/ 下。

  7w4.net小蔥技能。

模式選擇決策樹

使用者上傳了 Excel/CSV？
├── 是
│   ├── 提到"診斷/體檢/哪些要暫停/計劃效果差" → 模式 B：賬戶診斷
│   ├── 提到"日報/彙報/對比昨日" → 模式 D：日報生成
│   ├── 提到"A/B 測試/顯著性/哪個版本好" → 模式 C：A/B 測試
│   └── 其他（看報表/分析資料/趨勢） → 模式 A：通用分析
└── 否
    └── 使用者直接描述兩組資料（手工輸入） → 模式 C：A/B 測試

不確定時優先詢問使用者，不要猜。

模式 A：通用資料分析

用途：任意 Excel/CSV 都能用，自動識別列型別（日期/維度/指標/百分比），生成一份淺色主題、互動式的 HTML 報告。

python3 scripts/analyze.py --file <輸入檔案> --out data_report.html
# → 生成到 data-auto-analyzer/data_report.html

輸出與互動能力：

• 左側懸浮導航：點選平滑滾動到對應模組，滾動自動高亮；所有模組支援摺疊/展開（帶動畫）。
• 概覽 / 指標彙總 / 異常檢測 / 最佳化建議：指標彙總與異常預設展示前 4 項，可"展開更多"。
• 明細表格：
• 每頁 10 條；置頂"全部資料彙總"行（原報表帶彙總行則提取，否則自動計算：指標求和、百分比取均值），彙總行可勾選、有日期時可展開看每日合計。
• 二級樹：當資料含日期且同一維度跨多日時，自動按維度分組為父行，可展開檢視按日期明細；僅父行可勾選。
• 數值列按真實數值排序（含整數列）；維度列模糊搜尋 + "更多篩選"按指標列做多組 > ≥ = ≤ < 條件（"且"關係）。
• 圖表（資料隨表格勾選聯動；未勾選時全量聚合）：
• 平滑折線圖 / 柱形圖：雙 Y 軸 + 左右軸多選指標（互斥）；X 軸可在「按日期 / 按維度」切換；按日期勾選多組時，每個維度組單獨成線/柱。
• 佔比餅圖：可選分組維度（單維或維度組合）與指標，不合並"其他"。
• 相關性熱力圖：取方差最大的若干指標，基於全量資料。
• 所有下拉選擇器均支援模糊搜尋。

完全本地處理；HTML 在瀏覽器開啟時從 cdnjs 載入 ECharts（如需離線，可改為本地引入 echarts.min.js）。

模式 B：賬戶/計劃診斷器

用途：分析任意投放/業務報表，給每個實體（賬戶/計劃/最佳化師…按表自動判定）打紅/黃/綠預警並給出處置建議。淺色主題 · 卡片陰影 · 可摺疊 · 懸浮導航，與模式 A 風格統一。

python3 scripts/diagnose.py --file <報表.xlsx> --out diagnose_report.html
# → 生成到 data-auto-analyzer/diagnose_report.html

完全動態識別（不寫死任何欄位名）： - 實體維度按“會重複出現的業務維度”自動分組（含賬戶ID 等標識，每個實體成一組）。 - 消耗/轉化/點選/曝光/CPA/CTR/轉化率等按表格智慧推斷；缺失的比率指標由基礎列自動派生（CPA=消耗/轉化、CTR=點選/曝光、CVR=轉化/點選）。“成本”歸為 CPA、“廣告數量”等計數列不會被誤當曝光/點選。

診斷規則摘要（完整說明見 references/diagnose_rules.md，相對整體均值判定）： - 🔴 紅色：高消耗零轉化、CPA ≥ 均值 3 倍、CTR ≤ 均值 0.3 倍、轉化率極低 - 🟡 黃色：CPA ≥ 均值 1.5 倍、CTR/轉化率偏低、高消耗低轉化 - 🟢 綠色：指標正常或優於均值

若表中無任何廣告指標，自動降級為通用統計離群診斷（按 z 分數標記異常實體）。報告含：診斷總覽卡片 + 紅/黃/綠篩選+搜尋+分頁明細表 + 分佈餅圖 + 主指標排行柱圖。

模式 C：A/B 測試結果分析

用途：判斷兩組資料差異是否顯著，給出置信度和結論。淺色主題 · 卡片陰影 · 可摺疊（結論框 + 關鍵結果卡 + A/B 對比柱圖 + 統計明細表）。

兩種場景： - 比例型（CTR、轉化率）→ Z 檢驗 - 均值型（CPC、CPA、ROI）→ T 檢驗

執行方式 1：手工輸入資料

python3 scripts/ab_test.py --inline \
  --a-success 120 --a-total 2400 \
  --b-success 150 --b-total 2500 \
  --out ab_result.html
# → 生成到 data-auto-analyzer/ab_result.html

執行方式 2：從檔案

python3 scripts/ab_test.py --file <資料.xlsx> \
  --group-col <分組列名> --metric-col <指標列名> \
  --metric-type <rate|mean> \
  --out ab_result.html

詳細用法和場景示例見 references/ab_test_guide.md。

模式 D：每日投放日報生成器

用途：上傳報表，生成結構化日報。指標與實體維度完全按表格動態識別（不寫死“計劃”等欄位）。輸出釘釘/飛書可直接貼上的純文本版 + 淺色主題 HTML 版。

# 單檔案（預設輸出到 data-auto-analyzer/ 目錄）
python3 scripts/daily_report.py --today <今日.xlsx>

# 帶昨日對比（可選；若 today 檔案本身含多日資料，會自動取最新一天為今日、前一天為昨日做環比並畫趨勢）
python3 scripts/daily_report.py --today <今日.xlsx> --yesterday <昨日.xlsx>

輸出兩個檔案： - daily_report.txt — 純文本，直接複製到釘釘/飛書/微信 - daily_report.html — 淺色主題 HTML 版（卡片陰影 · 可摺疊 · 懸浮導航）

日報結構：核心指標卡片（含環比漲跌）+ TOP / 待最佳化實體（按 CPA 或主指標，每項展示 消耗/轉化/CPA）+ 主指標按日趨勢圖 + 明日建議 + 可貼上純文本。實體維度（賬戶/計劃/最佳化師…）與指標均按表自動判定。

詳見 references/daily_report_format.md。

Notes

• 分析過程完全本地執行，不上傳任何資料；生成的 HTML 報告在瀏覽器開啟時會從 CDN (cdnjs.cloudflare.com) 載入 ECharts
• 所有指令碼必須儲存為 .py 檔案執行，不支援 python3 -c 內聯
• 列名完全動態識別，不預設欄位名
• 編碼自動識別，相容 UTF-8 / GBK / GB2312
• 輸出統一落到 data-auto-analyzer/ 目錄，可用 DATA_AUTO_ANALYZER_OUTDIR 覆蓋

更新日誌

4.0.1

• 模式 B/C/D 大改：列識別全部改為動態智慧識別（消耗/轉化/點選/曝光/CPA/CTR/轉化率等按表格推斷，不寫死任何欄位名；“成本”歸 CPA、“廣告數量”等計數列不誤判為曝光/點選）。
• B/C/D 樣式統一為模式 A 的淺色高階主題（白底卡片 + 陰影 + 摺疊 + 懸浮導航 + 淺色 ECharts）。
• 模式 B 改為按“會重複出現的業務維度”動態分組（每個賬戶/計劃成一組），缺基礎列時自動降級為通用統計離群診斷。
• 模式 D 實體維度與指標全動態；TOP/待最佳化按 CPA（或主指標）排序，每項展示 消耗/轉化/CPA；多日單檔案可自動取最新日做環比並畫趨勢。
• 共享能力下沉到 _common.py：detect_columns / detect_roles / entity_dims / render_page（統一淺色頁面框架）。

4.0.0

• 模式 A 報告全面升級為淺色高階主題，新增左側懸浮導航（點選平滑滾動 + 滾動高亮），各模組支援摺疊/展開動畫。
• 明細表格新增二級樹（同維度多日期自動聚合為父行，可展開看每日明細，僅父行可勾選）、置頂彙總行（可勾選/可展開）、指標多組篩選與維度列模糊搜尋；修復整數列排序按字典序的問題。
• 圖表重構為平滑折線 / 柱形（雙 Y 軸、左右軸多選互斥、按日期/維度切換、按勾選組單獨成線）+ 可選維度佔比餅圖 + 全量相關性熱力圖，全部圖表隨表格勾選聯動；所有下拉選擇器支援模糊搜尋；修復縮放控制元件與圖例/座標軸重疊、熱力圖色帶與 X 軸文本重疊等問題。
• 指標彙總/異常預設展示前 4 項並可展開更多；百分比指標在彙總中按均值而非求和處理。
• 修復指標篩選條件組過多時底部"應用/重置"按鈕被遮擋的問題（條件區可滾動、按鈕固定、下拉浮層改用 fixed 定位避免裁切）。

3.0.1

• 統一輸出目錄到 data-auto-analyzer/，路徑可移植（本地/雲端/CI）；移除對 /home/claude、/mnt/user-data 等沙箱專用路徑的依賴。

這個工具質量不錯，能自動化分析Excel/CSV檔案、診斷廣告賬戶、評估A/B測試效果、生成日報報告，功能全面且實用。報告生成美觀，支援圖表視覺化，使用體驗良好。不足之處是生成的HTML報告需要聯網載入圖表庫，離線環境可能無法正常顯示；某些場景下的資料處理穩定性和安全性還有提升空間。