数据自动分析与广告投放优化。用户上传Excel/CSV或提及通用数据分析、账户诊断、A/B测试、日报生成时自动触发。
数据自动分析 Skill是一项面向实际任务的技能,主要用于一体化数据分析与广告优化工具集,包含 4 个模式 ,根据用户意图选择对应模式执行;环境准备(所有模式通用);
所有生成的 HTML / TXT 文件 默认统一输出到当前工作目录下的 data-a。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。
一体化数据分析与广告优化工具集,包含 4 个模式,根据用户意图选择对应模式执行。
# 在 Skill 目录下创建虚拟环境(路径可移植,本地/云端/CI 均可) python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate pip install pandas openpyxl xlrd jinja2 scipy -q
Windows 用户激活命令为
.venvScriptsactivate。若系统已装好依赖,可跳过 venv 直接用python3运行。
所有生成的 HTML / TXT 文件默认统一输出到当前工作目录下的 data-auto-analyzer/ 文件夹(脚本会自动创建)。
export DATA_AUTO_ANALYZER_OUTDIR=/your/path,或给脚本的 --out / --out-dir 传一个带目录的完整路径(此时尊重用户指定)。--out 只写文件名即可,文件会自动落到 data-auto-analyzer/ 下。用户上传了 Excel/CSV?
├── 是
│ ├── 提到"诊断/体检/哪些要暂停/计划效果差" → 模式 B:账户诊断
│ ├── 提到"日报/汇报/对比昨日" → 模式 D:日报生成
│ ├── 提到"A/B 测试/显著性/哪个版本好" → 模式 C:A/B 测试
│ └── 其他(看报表/分析数据/趋势) → 模式 A:通用分析
└── 否
└── 用户直接描述两组数据(手工输入) → 模式 C:A/B 测试
不确定时优先询问用户,不要猜。
用途:任意 Excel/CSV 都能用,自动识别列类型(日期/维度/指标/百分比),生成一份浅色主题、交互式的 HTML 报告。
python3 scripts/analyze.py --file <输入文件> --out data_report.html # → 生成到 data-auto-analyzer/data_report.html
输出与交互能力:
> ≥ = ≤ < 条件("且"关系)。完全本地处理;HTML 在浏览器打开时从 cdnjs 加载 ECharts(如需离线,可改为本地引入 echarts.min.js)。
用途:分析任意投放/业务报表,给每个实体(账户/计划/优化师…按表自动判定)打红/黄/绿预警并给出处置建议。浅色主题 · 卡片阴影 · 可折叠 · 悬浮导航,与模式 A 风格统一。
python3 scripts/diagnose.py --file <报表.xlsx> --out diagnose_report.html # → 生成到 data-auto-analyzer/diagnose_report.html
完全动态识别(不写死任何字段名):
诊断规则摘要(完整说明见 references/diagnose_rules.md,相对整体均值判定):
若表中无任何广告指标,自动降级为通用统计离群诊断(按 z 分数标记异常实体)。报告含:诊断总览卡片 + 红/黄/绿筛选+搜索+分页明细表 + 分布饼图 + 主指标排行柱图。
用途:判断两组数据差异是否显著,给出置信度和结论。浅色主题 · 卡片阴影 · 可折叠(结论框 + 关键结果卡 + A/B 对比柱图 + 统计明细表)。
两种场景:
执行方式 1:手工输入数据
python3 scripts/ab_test.py --inline --a-success 120 --a-total 2400 --b-success 150 --b-total 2500 --out ab_result.html # → 生成到 data-auto-analyzer/ab_result.html
执行方式 2:从文件
python3 scripts/ab_test.py --file <数据.xlsx> --group-col <分组列名> --metric-col <指标列名> --metric-type--out ab_result.html
详细用法和场景示例见 references/ab_test_guide.md。
用途:上传报表,生成结构化日报。指标与实体维度完全按表格动态识别(不写死“计划”等字段)。输出钉钉/飞书可直接粘贴的纯文本版 + 浅色主题 HTML 版。
# 单文件(默认输出到 data-auto-analyzer/ 目录) python3 scripts/daily_report.py --today <今日.xlsx> # 带昨日对比(可选;若 today 文件本身含多日数据,会自动取最新一天为今日、前一天为昨日做环比并画趋势) python3 scripts/daily_report.py --today <今日.xlsx> --yesterday <昨日.xlsx>
输出两个文件:
daily_report.txt — 纯文本,直接复制到钉钉/飞书/微信daily_report.html — 浅色主题 HTML 版(卡片阴影 · 可折叠 · 悬浮导航)日报结构:核心指标卡片(含环比涨跌)+ TOP / 待优化实体(按 CPA 或主指标,每项展示 消耗/转化/CPA)+ 主指标按日趋势图 + 明日建议 + 可粘贴纯文本。实体维度(账户/计划/优化师…)与指标均按表自动判定。
详见 references/daily_report_format.md。
.py 文件执行,不支持 python3 -c 内联data-auto-analyzer/ 目录,可用 DATA_AUTO_ANALYZER_OUTDIR 覆盖_common.py:detect_columns / detect_roles / entity_dims / render_page(统一浅色页面框架)。data-auto-analyzer/,路径可移植(本地/云端/CI);移除对 /home/claude、/mnt/user-data 等沙箱专用路径的依赖。相关专题
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