# Data Analysis

> 通用的 6 阶段数据分析助手：数据质量→探索性分析→假设生成→可视化→代码生成→综合报告。提供完整的方法论和模板！

- Skill: `liangdabiao/data-analysis` (Agent Skill, multi-file: 14 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add liangdabiao/data-analysis`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/liangdabiao/data-analysis/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: liangdabiao (https://skillmd.com/u/liangdabiao)
- Updated: 2026-09-10
- Page: https://skillmd.com/skills/liangdabiao/data-analysis

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# Data Analysis Skill - 通用 6 阶段数据分析指南

此 skill 提供专业的数据分析方法论，采用标准的 6 阶段工作流，适用于任何数据集。

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## 🚀 核心：6 阶段工作流（通用）

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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Stage 1: 数据质量检查 (Data Quality)                         │
│   - 完整性、唯一性、有效性检查                               │
│   - 问题诊断和改进建议                                       │
└─────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
                          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Stage 2: 探索性数据分析 (Exploratory Data Analysis)         │
│   - 描述性统计（均值、中位数、标准差）                       │
│   - 相关性分析、模式发现                                     │
│   - 异常检测                                                 │
└─────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
                          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Stage 3: 研究假设生成 (Hypothesis Generation)                │
│   - 基于数据发现生成可检验假设                               │
│   - A/B 测试设计、实验方法论                                 │
└─────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
                          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Stage 4: 数据可视化 (Visualization)                          │
│   - 统计图表、分布图、热力图                                 │
│   - 交互式仪表板                                             │
└─────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
                          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Stage 5: 可复用代码生成 (Code Generation)                    │
│   - 数据处理管道、分析函数库                                 │
│   - 机器学习代码（如需要）                                   │
└─────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
                          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Stage 6: 综合报告生成 (Report Generation)                    │
│   - 综合分析报告 + 执行摘要                                  │
│   - 业务洞察和建议                                           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

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## 📂 Skill 目录结构（所有内容都在这里）

```
.trae/skills/data-analysis/
├── SKILL.md                           # 本文档
├── templates/                         # 📋 模板目录
│   ├── stage1_quality_template.md    # Stage 1: 数据质量报告模板
│   ├── stage2_eda_template.md        # Stage 2: 探索性分析报告模板
│   ├── stage3_hypothesis_template.md # Stage 3: 假设生成模板
│   ├── stage4_visualization_template.md # Stage 4: 可视化模板
│   ├── stage5_code_template.md       # Stage 5: 代码生成模板
│   └── stage6_report_template.md     # Stage 6: 综合报告模板
├── examples/                          # 📊 示例目录
│   └── olist/                        # Olist 数据集分析示例（仅供参考）
│       ├── README.md
│       └── sample_outputs/
└── guide/                            # 📖 详细指南
    ├── stage1_quality_guide.md
    ├── stage2_eda_guide.md
    ├── stage3_hypothesis_guide.md
    ├── stage4_visualization_guide.md
    ├── stage5_code_guide.md
    └── stage6_report_guide.md
```

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## 🎯 使用指南

### Step 1: 开始分析

当用户需要分析数据时，按照以下 6 个阶段进行：

```
1. Stage 1: 数据质量检查
2. Stage 2: 探索性数据分析
3. Stage 3: 研究假设生成
4. Stage 4: 数据可视化
5. Stage 5: 代码生成（如需要）
6. Stage 6: 综合报告生成
```

### Step 2: 输出组织

创建以下输出目录结构（可自定义名称）：

```
analysis_results/
├── stage1_quality_report/
├── stage2_eda_report/
├── stage3_hypothesis_report/
├── stage4_visualizations/
├── stage5_generated_code/
└── stage6_final_report/
```

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## 📋 各阶段详细指导

### Stage 1: 数据质量检查

**目标**: 评估数据质量，识别问题并提出改进建议

**检查要点**:
- **完整性**: 缺失值统计
- **唯一性**: 重复记录检查
- **有效性**: 数据类型、范围、格式验证
- **一致性**: 数据逻辑一致性检查

**输出**:
- 质量评估报告
- 问题日志
- 改进建议

**参考模板**: `templates/stage1_quality_template.md`

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### Stage 2: 探索性数据分析

**目标**: 理解数据结构，发现模式和洞察

**分析内容**:
- **描述性统计**: 均值、中位数、标准差、分位数
- **相关性分析**: Pearson/Spearman 相关系数
- **模式发现**: 时间趋势、分布模式、异常值
- **可视化**: 直方图、箱线图、散点图

**输出**:
- 统计摘要
- 模式发现报告
- 相关性分析

**参考模板**: `templates/stage2_eda_template.md`

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### Stage 3: 研究假设生成

**目标**: 基于数据发现生成可检验的假设

**假设类型**:
- 相关性假设: A 是否与 B 相关？
- 比较性假设: A 组是否显著不同于 B 组？
- 因果性假设: A 是否导致 B？

**输出**:
- 研究假设列表（带优先级）
- 实验设计方案
- 验证计划

**参考模板**: `templates/stage3_hypothesis_template.md`

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### Stage 4: 数据可视化

**目标**: 用图表讲述数据故事

**图表类型**:
- **趋势分析**: 折线图、面积图
- **分布分析**: 直方图、密度图、箱线图
- **相关性**: 散点图、热力图
- **比较**: 柱状图、分组图
- **构成**: 饼图、堆叠图

**输出**:
- 可交互式 HTML 仪表板（推荐）
- 静态图表（PNG/SVG）
- 可视化代码

**参考模板**: `templates/stage4_visualization_template.md`

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### Stage 5: 代码生成

**目标**: 生成可复用的分析代码

**代码类型**:
- 数据预处理和清洗
- 质量检查函数
- 分析管道
- 可视化函数
- 机器学习代码（如需要）

**输出**:
- 完整的分析脚本
- 可复用的函数库
- 使用说明

**参考模板**: `templates/stage5_code_template.md`

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### Stage 6: 综合报告生成

**目标**: 汇总所有分析，提供业务洞察

**报告结构**:
1. 执行摘要
2. 数据概述
3. 深度分析
4. 研究假设
5. 业务建议
6. 实验设计
7. 结论

**输出**:
- 综合分析报告（Markdown/PDF）
- 执行摘要（给管理层）
- 技术附录

**参考模板**: `templates/stage6_report_template.md`

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## 🔧 快速参考

### 常用分析方法

| 分析类型 | 方法 |
|---------|------|
| 描述统计 | 均值、中位数、标准差、分位数 |
| 相关性 | Pearson/Spearman 相关系数 |
| 假设检验 | t 检验、ANOVA、卡方检验 |
| 异常检测 | IQR、Z-score、DBSCAN |
| 客户分群 | RFM 分析、K-means 聚类 |
| 预测模型 | 线性回归、随机森林、XGBoost |

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## 🏷️ 语言要求

所有分析输出、报告和可视化使用**中文**，除非用户另有说明。

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## � 详细指南

每个阶段的详细操作指南，请参考 `guide/` 目录下的文档。

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## ✅ Skill 特点

✅ **通用化**: 适用于任何数据集，不绑定特定数据  
✅ **指导性**: 提供方法论和模板，而非写死的脚本  
✅ **完整**: 标准 6 阶段工作流  
✅ **本地化**: 所有内容放在 skill 目录下  
✅ **可扩展**: 可根据需要添加新模板和指南