投放資料分析技能

技能概述

基於《資料分析基礎概念和邏輯v3.md》文件開發的標準化投放資料分析技能，用於處理超級直播、淘寶直播和財務報表資料。

適用場景

7w4.net小蔥技能。

• 萬相臺投放資料統計分析
• 直播資料多維度分析
• 財務資料與業務資料關聯分析
• ROI最佳化和成本分析

ClawHub使用

通過環境變數配置：

# 設定環境變數
TOUFANG_DATE_RANGE="2026-01-01:2026-01-31"

# 執行技能
python3 clawhub_main.py

# 或者一次性設定
TOUFANG_DATE_RANGE="2026-01-01:2026-01-31" python3 clawhub_main.py

輸入要求

• 時間範圍：YYYY-MM-DD格式的日期範圍
• 資料檔案：自動識別三類資料檔案
• 超級直播資料（包含"超級直播"關鍵詞）
• 淘寶直播資料（包含"淘寶直播"關鍵詞）
• 財務資料（包含"財務"關鍵詞）

輸出內容

1. HTML彙總報表（桌面儲存）
2. 資料質量檢查報告
3. 關鍵指標計算
4. 最佳化建議

核心功能

1. 資料自動識別

# 自動識別資料檔案
def auto_detect_files(data_dir):
    """自動識別三類資料檔案"""
    super_files = find_files(data_dir, "超級直播")
    taobao_files = find_files(data_dir, "淘寶直播") 
    financial_files = find_files(data_dir, "財務")
    return super_files, taobao_files, financial_files

2. 編碼自動處理

# 自動檢測和處理編碼
def auto_detect_encoding(file_path):
    """自動檢測檔案編碼格式"""
    # 支援GBK、UTF-8等常見編碼
    # 自動轉換和統一處理

3. 欄位對映計算

基於文件中的欄位定義和計算公式：

超級直播關鍵計算： - ROI = 總成交金額 / 花費 - 觀看成本 = 花費 / 觀看次數 - 訂單成本 = 花費 / 總成交筆數 - 加購成本 = 花費 / (總收藏數 + 總購物車數)

淘寶直播關鍵計算： - 成交轉化率 = 成交人數 / 商品點選人數 - 客單價 = 成交金額 / 成交人數 - 筆單價 = 成交金額 / 成交筆數

財務報表關鍵計算： - 業務口徑收入 = 品牌費 + 切片 + 保量佣金 + 預估結算機構佣金 + 預估結算線下佣金 - 財務口徑收入 = 業務口徑收入 / 1.06 - 毛利率 = 毛利 / 財務口徑收入

4. 跨報表關聯分析

# 跨報表資料關聯
def cross_report_analysis(super_df, taobao_df, financial_df):
    """基於文件的跨報表關聯分析"""
    # 超級直播去退ROI參考值
    roi_adjusted = (super_df['總成交金額'] * (1 - taobao_df['退貨率'])) / super_df['花費']

    # 推廣投入回報率
    promotion_roi = (financial_df[['保量佣金','預估結算線下佣金','預估結算機構佣金']].sum() * 
                    (super_df['總成交筆數'] / taobao_df['成交筆數'])) / super_df['花費']

    return roi_adjusted, promotion_roi

使用示例

基本使用

# 呼叫投放資料分析技能
投放資料分析 --date-range "2026-01-01:2026-01-31" --data-dir "/Users/zhouhao/Documents/投放資料"

高階使用

# 包含特定指標計算
投放資料分析 --date-range "2026-01-01:2026-01-31" \
              --metrics "ROI,觀看成本,訂單成本" \
              --output-format "html,csv"

檔案結構

投放資料分析技能/
├── SKILL.md          # 技能說明文件
├── requirements.txt  # Python依賴
├── main.py           # 主程式
├── data_processor.py # 資料處理模組
├── calculator.py     # 指標計算模組
├── reporter.py       # 報表生成模組
└── config.py         # 配置檔案

依賴要求

• pandas >= 1.5.0
• numpy >= 1.21.0
• chardet >= 5.0.0

輸出示例

技能執行後會生成： 1. YYYY-MM-DD_投放資料分析報告.html - 完整HTML報表 2. YYYY-MM-DD_資料質量檢查.csv - 資料質量報告 3. YYYY-MM-DD_關鍵指標彙總.csv - 指標計算結果

錯誤處理

• 自動處理檔案編碼問題
• 欄位缺失時的智慧處理
• 資料質量異常預警

版本歷史

• v1.0.0: 初始版本，基於資料分析基礎概念和邏輯v3.md

作者

江風 - 交個朋友直播間

這個技能功能比較完善，能自動處理直播和財務資料，生成直觀的報表，使用起來比較方便。優點是自動化程度高、編碼檢測智慧、支援多種資料來源關聯分析。不足之處是預設路徑寫死了，拿到手需要自己配置目錄；某些複雜分析結果可能不太準確；另外缺少示例資料，新使用者不容易上手測試。整體質量中等偏上，適合有技術基礎的使用者使用。