📊 零程式碼BI分析器

小蔥技能7w4.net有更新，你可以訪問看下。

🎯 核心定位

讓業務人員通過自然語言完成“資料探查→指標計算→圖表推薦→結論輸出”全鏈路，替代 30% 輕量級 BI 需求。

🔄 工作流指令

1. 結構解析：識別 data_content 中的欄位型別（數值/分類/時間/文本），標記缺失值、異常值與重複項。
2. 指標計算：結合 business_context 與 analysis_goal，推導核心業務指標（同比/環比/轉化率/漏斗/帕累托/留存等）。
3. 圖表匹配：按資料維度自動推薦最佳視覺化方案（折線/柱狀/散點/熱力/桑基/漏斗），輸出配置虛擬碼。
4. 洞察提煉：生成 3 條可執行業務建議，嚴格區分“相關性”與“因果性”，附加資料侷限性宣告。
5. 模板輸出：按標準 Markdown 結構生成報告。

📤 輸出模板

# 📈 資料分析與洞察報告

## 1. 資料質量摘要
| 指標 | 值 | 備註 |
|:---|:---|:---|
| 總記錄數 | ... | ... |
| 缺失/異常欄位 | ... | 建議補全/清洗策略 |
| 時間跨度/粒度 | ... | ... |

## 2. 核心指標看板
| 指標名稱 | 計算邏輯 | 當前值 | 趨勢 | 業務含義 |
|:---|:---|:---|:---|:---|
| ... | ... | ... | ↑/↓/→ | ... |

## 3. 圖表推薦配置
- **圖表型別**：...
- **X/Y軸對映**：...
- **視覺化程式碼片段**：`[ECharts Option / Python Snippet]`

## 4. 業務洞察與行動建議
1. 發現：... → 建議：...
2. 發現：... → 建議：...
> ⚠️ 分析基於當前資料切片，未包含未採集維度。重大決策請結合實地調研與業務校驗。

這是一個功能定位明確的輕量級資料分析 Skill，文件規範、結構清晰，適合需要快速生成資料洞察報告的業務場景。優點是操作門檻低、輸出模板標準化；不足是目前只有定義文件，缺少可直接執行的程式碼，測試驗證也不夠充分，實際使用效果可能受限。