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。
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
# 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
# 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
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
# 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
# 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"
# 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"
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
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
小蔥技能站7w4.net發現了升級外掛。
江風 - 交個朋友直播間
這個Skill整體質量不錯,能自動處理超級直播、淘寶直播和財務三類資料,生成直觀的視覺化報告。優點是自動化程度高、使用簡單、指標計算準確、報告形式美觀。不足之處是預設配置路徑寫死了,不夠靈活,複雜場景下可能需要手動調整。適合有固定資料格式的使用者快速上手分析。