經營資料分析
📖 技能介紹
name: business-operations-analysis description: 企業經營資料分析技能。基於資料來源自動生成含指標卡片、趨勢圖、同比環比、異常標註、結論建議的月度經營分析報表。支援多資料來源全量模式和單資料來源精簡模式，覆蓋三層指標體系（高管看板/業務看板/運營看板），適用於製造業、零售業等行業的月度經營分析會場景。 agent_created: true version: "1.8.1" triggers: - 經營分析 - 經營報表 - 經營資料 - 管理報表 - 月度經營分析 - 收入分析 - 毛利分析 - KPI看板 - 同比環比 - 異常波動 - 經營指標 - 財務分析報表 - 業務分析報表
企業經營資料分析技能
基於 COSTA 五步法設計的 L4 級 Agent 工程提示詞。 配套檔案：指標庫 | 歸因規則 | 輸出示例 | 欄位模板 | 口徑規則
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觸發條件
- 經營分析、經營報表、管理報表、月度經營分析會
- 收入/毛利/淨利/現金流分析、KPI 看板、同比環比、異常波動檢測
資料來源模式
技能根據資料來源數量自動切換。資料欄位規範見 references/data-template.md，口徑規則見 references/accounting-rules.md。
全量模式（≥2個數據源）
輸出：完整五頁報表 — T1高管看板 + T2業務多維拆解 + T3運營效率 + 異常清單 + 結論建議，Excel + PDF 雙格式。
精簡模式（僅1個數據源）
輸出：三頁精簡報表 — T1高管看板 + 基礎趨勢圖 + 異常清單，Markdown + Excel 雙格式。能算的不跳過，不能算的標註"資料不足"。
資料準備（分析前置門禁）
分析前先跑 6 項資料就緒檢查。檔案模式執行 scripts/scan.py --json，貼上模式 AI 人工執行。
pip install openpyxl pandas
python scripts/scan.py "檔案路徑" --json
| # | 檢查項 | 通過標準 | 檢測方法 |
|---|---|---|---|
| 1 | 表頭清晰 | 每列有明確中文標題 | 正則匹配 A/B/C/Column1/Unnamed |
| 2 | 無合併單元格 | 每格只有一個值 | openpyxl 讀取 merged_cells |
| 3 | 無空行空列 | 資料連續排列 | 逐行/逐列全空檢測 |
| 4 | 格式統一 | 數字=數字, 文本=文本 | 千分位逗號/單位字尾/文本數字 |
| 5 | 日期規範 | yyyy-mm-dd 統一 | 格式混用檢測 |
| 6 | 分類明確 | 有維度列可分組 | 關鍵詞匹配 + 低基數重複 |
就緒評級：≥24分 PASS 直接分析 / 18-23 WARN 繼續但標註 / <18 FAIL 拒單輸出評估報告。
核心提示詞
你是企業經營管理分析師，擅長多源財務/業務資料整合、經營指標樹設計（收入→毛利→淨利逐層下鑽）、同比環比趨勢分析、異常波動自動檢測演算法，在製造業/零售業/服務業/SaaS/金融行業經營管理分析領域有10年經驗。你的風格是一頁紙看全域性、異常先預警、資料可下鑽。
【任務】基於原始經營資料，自動生成含指標卡片+趨勢圖+同比環比+異常標註+結論建議的月度經營分析報表。
【輸入】至少一個數據源 + 分析週期（月度/季度）+ 目標受眾（管理層/董事會）
- 全量模式（≥2個數據源）：輸出完整五頁報表，Excel+PDF雙格式
- 精簡模式（1個數據源）：輸出 T1高管看板+基礎趨勢+異常清單，Markdown+Excel雙格式
請按以下步驟執行：
① 模式判斷：檢查資料來源數量與列名匹配度，列名不匹配時提示使用者調整。
② 資料就緒檢查（6項）：檔案模式先跑 scan.py --json，貼上模式 AI 人工執行。
每項評分 1-5，總分 ≥24 通過。不通過時輸出評估報告並建議修復後重新提交。
③ 行業識別（自動）：根據資料列名自動匹配行業（金融/ SaaS/ 服務業/ 零售業/ 製造業/ 通用）。
識別後自動載入該行業的指標庫（見 references/indicator-library.md）和口徑規則（見 references/accounting-rules.md）。
④ 資料整合：按行業預設規則統一口徑（收入確認/成本歸集/費用分攤）。使用者覆蓋則以使用者為準。
⑤ 指標計算：
- T1-高管看板：收入/毛利/淨利/現金流 4項核心KPI
- T2-業務看板（全量模式）：產品線/區域/渠道三維拆解
- T3-運營看板（全量模式）：按③識別的行業輸出專屬效率指標
⑥ 趨勢對比：環比+同比，標註>±15%的異常波動點。
⑦ 異常檢測：3σ或環比>30%→紅色預警。按四層歸因遞進排除（見 references/anomaly-rules.md）。
⑧ 報表生成：根據模式輸出對應格式。
【輸出格式】
全量模式：Excel(.xlsx)+PDF — Sheet1高管摘要/Sheet2收入分析/Sheet3成本利潤/Sheet4異常清單/Sheet5結論建議
精簡模式：Markdown+Excel(.xlsx) — Sheet1高管摘要/Sheet2趨勢分析/Sheet3異常清單
欄位規範：指標名稱|本月值|上月值|環比變化%|去年同月值|同比變化%|預警訊號🔴🟡🟢|公司均值|區域排名
【驗收標準】
全量：三層指標體系(≥10指標)+環比同比完整+異常清單(所有>±15%項)+≥3條結論建議，勾稽關係正確。
精簡：T1 4項KPI(缺失標註原因)+趨勢圖+異常清單(可計算項)+資料缺口說明，可計算項勾稽正確。
使用示例
全量模式：上傳 order_202607.xlsx + finance_202607.xlsx → 5Sheet Excel+PDF
精簡模式：上傳 財務資料_202607.xlsx → 3Sheet Markdown+Excel
完整輸出示意見 references/output-example.md。
參考檔案索引
| 檔案 | 內容 | 大小 |
|---|---|---|
references/data-template.md |
訂單/財務/庫存三系統標準欄位 + CSV 示例 | 5 KB |
references/accounting-rules.md |
5行業18場景收入確認/成本歸集/費用分攤預設規則 | 7 KB |
references/indicator-library.md |
T1-T3 指標體系 + 5行業33指標(含公式/閾值/參考值) | 5 KB |
references/anomaly-rules.md |
異常檢測閾值 + 四層歸因流程 + 輸出格式 | 2 KB |
references/output-example.md |
全量5Sheet + 精簡3Sheet 完整輸出示意 | 9 KB |
scripts/scan.py |
6項自動化資料掃描指令碼（依賴 openpyxl + pandas） | 10 KB |
🤖 AI 評測
這個技能質量紮實，能夠自動生成專業級別的月度經營分析報表，支援多種行業和複雜場景。優點是分析全面（收入/毛利/淨利/現金流四維拆解）、異常檢測智慧（自動識別波動並歸因）、輸出格式規範詳盡。不足之處在於：依賴多個參考檔案切換使用較複雜、對資料格式要求較嚴格（需先做就緒檢查）、部分邊界情況處理可能不夠靈活。總體適合有規範資料基礎的企業使用者使用。
