可实现问卷数据自动统计的五种方法：一、用hermes agent内置分析技能解析csv/excel/json生成频次、均值与交叉统计；二、通过自然语言指令调用matplotlib可视化技能生成定制图表；三、配置定时任务自动拉取飞书/企微/数据库问卷并重统计；四、接入postgresql/sqlite等外部数据库执行sql聚合查询；五、启用多维度交叉分析技能识别字段间相关性与异常组合。
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如果您在完成 Hermes Agent 用户调研后，面对大量问卷原始数据而难以快速生成统计结果，则可能是由于缺乏自动化处理流程。以下是实现问卷数据自动统计的多种方法：
一、使用 Hermes Agent 内置数据分析技能
该方法利用 Hermes Agent 自身的数据分析模块，直接解析结构化问卷文件（如 CSV、Excel 或 JSON），无需额外编码即可生成基础频次、均值与交叉统计。Agent 会自动识别字段语义并匹配统计逻辑。
1、将问卷导出为 CSV 格式，确保首行为标准字段名（例如“姓名”“角色”“满意度评分”）。
2、在终端中执行命令：hermes analyze --file survey_2026q2.csv --task summary。
3、等待 Agent 输出统计摘要，包括各题项分布直方图、平均分、标准差及异常值提示。
二、通过自然语言指令调用 Matplotlib 可视化技能
此方法适用于需定制图表样式或添加业务注释的场景，Hermes Agent 将根据语义理解自动生成绘图代码并执行，输出 PNG 图表文件供汇报使用。
1、在 Telegram 或 CLI 中发送指令：“绘制‘问题响应及时程度’评分分布的柱状图，横轴为1–10分，纵轴为人数，标题为‘Q2用户响应及时性评价’”。
2、Agent 解析后调用 skills/mlops/matplotlib/SKILL.md 中定义的绘图接口。
3、自动生成并保存 timeliness_score_bar.png 至当前目录，并返回图表预览链接。
三、配置定时任务自动拉取并统计新问卷
该方法依托 Hermes Agent 内置的 cron 调度能力，可设定固定时间从飞书/企业微信/数据库自动同步最新问卷记录，并触发全量重统计，确保报告始终实时。
1、编辑 cli-config.yaml，在 scheduler.jobs 下新增一项：
2、填写触发时间（如 "0 9 * * 1" 表示每周一上午9点）和动作：hermes analyze --source feishu-form://form_id_xxx --output report_q2_weekly.html。
3、运行 hermes scheduler start 启用调度服务。
四、接入外部数据库执行聚合查询
当问卷数据已存入 PostgreSQL 或 SQLite 等本地数据库时，此方法通过 Hermes Agent 的 SQL 工具链直接下发聚合语句，绕过文件导入环节，提升大数据量处理效率。
1、确认数据库连接信息已写入 cli-config.yaml 的 data_sources.sql 区块。
2、发送指令：“统计表 feedback_q2 中各角色的平均满意度评分，按角色分组排序”。
3、Agent 自动生成并执行 SQL：SELECT role, AVG(score) FROM feedback_q2 GROUP BY role ORDER BY AVG(score) DESC;。
五、启用多维度交叉分析技能
该方法激活 Hermes Agent 的模式识别能力，对多个离散字段（如“角色”+“产线”+“评分”）进行联合分布建模，自动识别显著相关性与异常组合。
1、准备含至少三列分类字段的 CSV 文件，确保无空值或格式混杂。
2、执行命令：hermes analyze --file survey_full.csv --task cross-tab --dimensions role,product_line,score。
3、Agent 输出交互式热力矩阵 HTML 文件，并高亮标注 p-value 。
