name: data-analysis-partner description: 智能数据分析 Skill,输入 CSV/Excel 文件和分析需求,输出带交互式 ECharts 图表的 HTML 自包含分析报告 metadata: { "openclaw": { "emoji": "📊", "requires": { "bins": ["python3"] } } }
本 Skill 提供 analyze_data 工具,能够:
当用户出现以下意图时,应主动调用 analyze_data 工具:
analyze_data(
file_path: "<文件绝对路径>",
requirements: "<自然语言分析需求>",
output_dir: "<输出目录,可选>"
)
示例 1:
用户说「帮我分析一下这个销售数据,各区域表现怎么样?」
→ 调用 analyze_data(file_path="/path/to/sales.csv", requirements="分析各区域销售额差异,找出表现最好和最差的区域,给出改善建议")
示例 2:
用户说「分析用户行为数据,找出流失节点」
→ 调用 analyze_data(file_path="/path/to/users.xlsx", requirements="对用户行为数据做漏斗分析,找出主要流失节点,分析流失原因")
示例 3:
用户说「分析产品退货率的影响因素」
→ 调用 analyze_data(file_path="/path/to/orders.csv", requirements="分析产品退货率,找出与退货率相关的主要因素,给出降低退货率的建议")
工具返回一个对象,包含:
| 字段 | 说明 |
|---|---|
report_path |
HTML 报告文件路径,可直接在浏览器打开 |
summary |
结构化摘要数据(行列数、字段信息、关键洞察列表) |
charts_count |
生成的图表数量 |
insights |
规则引擎提取的关键洞察列表 |
open_command |
打开报告的命令(如 open /path/to/report.html) |
生成的 HTML 报告包含以下模块:
如果用户上传了文件但未提供路径,使用以下方式获取:
# OpenClaw 上传文件后,路径通常在 ~/Downloads/ 或临时目录
# 可以用 list_files 工具确认
list_files("~/Downloads")
本 Skill 在首次调用时会自动尝试创建隔离的 Python 环境并安装依赖。如果自动安装失败,请手动执行:
# 在 Skill 目录下创建虚拟环境
python3 -m venv ~/.openclaw/skills/data-analysis-partner/.venv
# 安装依赖
~/.openclaw/skills/data-analysis-partner/.venv/bin/pip install pandas numpy openpyxl xlrd
依赖安装优先级:
1. Skill 目录内置 .venv(隔离环境,推荐)
2. 系统 python3(需已安装 pandas/numpy)
3. 自动创建 .venv 并安装(首次运行时尝试)
生成的 HTML 报告通过 CDN 加载 ECharts 图表库:
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@5/dist/echarts.min.js"></script>
这意味着:
- 用浏览器打开报告时会向 cdn.jsdelivr.net 发出网络请求
- CDN 服务器可能记录访问 IP、时间等基础日志
- 报告本身的数据内容不会上传,仅加载图表渲染库
如需完全离线查看,可在有网络时打开一次报告(ECharts 会被浏览器缓存),后续即可离线使用。
这是一个功能完整、体验良好的数据分析工具,能够快速将 CSV/Excel 文件转化为带交互图表的专业报告。它最大的优点是操作简单、图表丰富、报告美观,文档清晰易懂。不足之处是生成的报告在打开时会连接外部网络加载图表库,对隐私敏感的场景不太友好;另外对于复杂数据分析场景,自动生成的洞察和建议相对基础。总体来说质量不错,适合日常数据分析使用,但在处理敏感数据时需注意网络连接问题。