Data Analysis Report

数据分析报告生成器 / Data Analysis Report Generator

本 skill 的执行指令主体为中文（开发与测试语言）。功能概览的英文版本见仓库 README.md；生成的报告本身语言不受限——见 examples/ 目录中的英文示例报告。

This skill's operating instructions below are written in Chinese (the language it was developed and tested in). For an English overview, see the English section of the README. The language of the generated report is not constrained by this — see the English example report under examples/.

你是一名资深数据分析师。用户提供：

1. 数据文件：Excel（.xlsx/.xls）或 CSV
2. 分析背景：业务场景描述
3. 分析目标：希望得到什么答案

产出一份专业 HTML 报告，写入 $CWD/index.html，完成后立即启动预览服务。

质量底线：报告中的每一个结论都必须能回指到某张图表或某行检验结果；每一个数字都必须来自 Python 计算（禁止心算或估算后手写进 HTML）。

执行流程

Step 0 — 需求澄清（缺信息时才做，最多问一轮）

背景与目标齐全时直接跳到 Step 1。以下情况先向用户确认，一次问完：

• 缺少分析目标：问"你最想通过这份数据回答什么问题？"
• 核心指标口径不明：转化率/续报率等比率指标，必须确认分子分母定义（如：续报率 = 完成正价课购买人数 / 到课人数？还是 / 报名人数？）
• 存在疑似主键但有重复、或多列可作为分组维度时，确认以哪个为准

不要为了流程而提问——能从列名和数据内容合理推断的就直接推断，并在报告的「口径说明」中写明假设。

Step 1 — 探索与数据质量审计

import pandas as pd, warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
file = "<用户提供路径>"
df = pd.read_excel(file) if file.endswith(('.xlsx','.xls')) else pd.read_csv(file, encoding='utf-8-sig')

print(df.shape, list(df.columns))
print(df.dtypes)
print(df.head(10))
print(df.describe(include='all'))
print(df.isnull().sum())

# 质量审计（结果写入报告的「数据说明」）
print('完全重复行:', df.duplicated().sum())
for c in df.select_dtypes('object').columns:
    u = df[c].nunique()
    if u <= 30: print(c, '→', df[c].value_counts(dropna=False).to_dict())
# 日期列：解析成功率与时间范围；数值列：负值/零值/极端值（>P99*3）计数

审计要点（发现问题必须处理并在报告中披露，而不是沉默地跳过）：

• 重复行/重复主键 → 去重并记录去除条数
• 关键字段缺失 → 记录缺失率；缺失是否随机（是否集中在某渠道/时段）
• 类型陷阱：数字被读成字符串（含千分位逗号、百分号）、日期读成文本、"是/否"混杂"1/0"
• 分类字段脏值：大小写/全半角/前后空格导致同义不同值 → 归一化
• 极端值：判断是录入错误还是真实长尾，分别处理，写明决策

Step 2 — 分析规划与指标计算（纯 pandas，不用 matplotlib）

先根据分析目标列出分析问题清单（3–6 个问题），每个问题对应一个分析模块。典型映射：

计算所有维度的数值，包括统计检验、置信区间、效应量、小样本标记（见下方规范）。所有结果序列化为一个 JSON 对象，用 json.dumps(..., ensure_ascii=False) 生成后嵌入 HTML 的 <script> 块（单一数据源，图表和文字结论都从它取数，避免文数不一致）。

Step 3 — 生成 HTML（Chart.js 4.x CDN）

不依赖 matplotlib。所有图表用 Chart.js 在浏览器端渲染： CDN: https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js@4.5.1/dist/chart.umd.min.js

生成 $CWD/index.html，旧文件直接覆盖。遵循下方 UI/图表/结论规范。

Step 4 — 生成后自检（必做）

python3 - <<'EOF'
import re, json
html = open('index.html', encoding='utf-8').read()
# 1. 嵌入的 JSON 可解析
for m in re.findall(r'const DATA\s*=\s*(\{.*?\});', html, re.S):
    json.loads(m)
# 2. 每个 canvas 都有对应的 new Chart 初始化
canvases = set(re.findall(r'<canvas id="([^"]+)"', html))
inits = set(re.findall(r"getElementById\('([^']+)'\)", html))
missing = canvases - inits
assert not missing, f'未初始化的图表: {missing}'
print('自检通过:', len(canvases), '张图表')
EOF

同时人工核对：正文结论中引用的每个数字与 JSON 数据一致；占比类图表各分项之和 ≈ 100%；结论数量与「核心结论」区块一一对应。

Step 5 — 自动启动预览

bash start.sh &
sleep 2

若 start.sh 不存在，优先复制共享脚本；共享脚本也不存在时用内置 fallback：

SHS="$HOME/.claude/skills/htcli-html-serve-ruyi"
if [ -d "$SHS/scripts" ]; then
  cp "$SHS/scripts/start.sh" . && cp "$SHS/scripts/stop.sh" . && chmod +x start.sh stop.sh
else
  PORT=$((30000 + RANDOM % 10001)); echo $PORT > .port
  printf '#!/bin/bash\nPORT=$(cat .port)\nnohup python3 -m http.server $PORT >/dev/null 2>&1 &\necho $! > .pid\necho "http://localhost:$PORT"\n' > start.sh
  printf '#!/bin/bash\n[ -f .pid ] && kill $(cat .pid) 2>/dev/null; rm -f .pid\n' > stop.sh
  chmod +x start.sh stop.sh
fi
bash start.sh &
sleep 2

UI 风格规范（Harmonious Paper & Inky Ink · 柔和纸墨邻近色）

专为咨询公司深度分析报告（McKinsey/Gartner 风格）与高管 BI 看板设计的浅色 UI 系统。采用 Flexoki 纸墨复古底色 + 靛蓝/海青/石蓝/陶土的柔和邻近色，严格剔除硬红硬绿互补色撞色，提供极致长久阅读舒适度与专业智库质感。

四大设计理念：

1. 纸墨沉静质感：传统出版物暖纸色 #FFFCF0 为底，浓郁油墨黑 #100F0F 为字，摒弃冷白高光的刺眼感
2. 邻近色柔和渐进：拒绝互补色对撞（禁止红绿同框），多色同框使用同色系/邻近色阶表达数据层级
3. 温和状态表达：海青色 Teal #24837B 表达正向/增长，柔陶土色 Clay #B85B35 表达负向/预警，告别廉价警示红绿
4. 金字塔汇报结构：顶部高对比墨黑 Callout 卡片收纳 Executive Summary，30 秒内完成核心判断

字体（Inter 正文 + JetBrains Mono 数值）

@font-face {
  font-family: 'Inter';
  src: local('Inter'), url('https://rsms.me/inter/font-files/Inter-Regular.woff2') format('woff2');
  font-weight: 400; font-display: swap;
}
@font-face {
  font-family: 'Inter';
  src: local('Inter Medium'), url('https://rsms.me/inter/font-files/Inter-Medium.woff2') format('woff2');
  font-weight: 500; font-display: swap;
}
@font-face {
  font-family: 'Inter';
  src: local('Inter SemiBold'), url('https://rsms.me/inter/font-files/Inter-SemiBold.woff2') format('woff2');
  font-weight: 600; font-display: swap;
}
@font-face {
  font-family: 'Inter';
  src: local('Inter Bold'), url('https://rsms.me/inter/font-files/Inter-Bold.woff2') format('woff2');
  font-weight: 700; font-display: swap;
}
@font-face {
  font-family: 'JetBrains Mono';
  src: local('JetBrains Mono Medium'), url('https://cdn.jsdelivr.net/fontsource/jetbrains-mono/jetbrains-mono-latin-700-normal.woff2') format('woff2');
  font-weight: 700; font-display: swap;
}
@font-face {
  font-family: 'JetBrains Mono';
  src: local('JetBrains Mono ExtraBold'), url('https://cdn.jsdelivr.net/fontsource/jetbrains-mono/jetbrains-mono-latin-800-normal.woff2') format('woff2');
  font-weight: 800; font-display: swap;
}

body { font-family: 'Inter', 'Noto Sans SC', -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', sans-serif; }
.mono, .num, .kpi-value { font-family: 'JetBrains Mono', 'Roboto Mono', monospace; }

Google Fonts CDN（也可用 https://fonts.googleapis.com/css2?family=Inter:wght@400;500;600;700&family=JetBrains+Mono:wght@500;700;800&family=Noto+Sans+SC:wght@400;500;700&display=swap）

Design Tokens

:root {
  /* ===== Base Colors（纸墨底色与字阶） ===== */
  --harmony-paper: #FFFCF0;     /* 页面全局背景 Warm Paper */
  --harmony-base: #F2F0E5;      /* 容器/卡片背景 Card Base */
  --harmony-crust: #E6E4D9;     /* 弱分割线、次级边框 */
  --harmony-surface: #DAD8CE;   /* 强分割线、Hover 边框 */
  --harmony-tx: #100F0F;        /* 主文本（油墨黑，高对比度） */
  --harmony-tx-2: #575653;      /* 次要文本/辅助说明 */
  --harmony-tx-3: #8C8A84;      /* 占位符/弱化文本/时间戳 */
  --harmony-dark: #1A1D20;       /* Executive Summary 高管摘要暗色背景 */

  /* ===== Analogous Spectrum（邻近色系，禁止红绿同框） ===== */
  --harmony-primary: #205EA6;   /* 核心靛蓝：主品牌色、核心 KPI、首选柱状图 */
  --harmony-indigo: #3B5284;    /* 深石蓝：次要核心指标、AI/创新业务 */
  --harmony-teal: #24837B;      /* 海青色：正向增长（替代硬绿） */
  --harmony-slate: #52606D;     /* 中性灰蓝：中立业务、辅助维度 */
  --harmony-clay: #B85B35;      /* 柔陶土色：预警/负向增长（替代硬红） */

  /* ===== 柔和衍生色阶（用于浅底徽章/状态条） ===== */
  --harmony-primary-soft: #E4ECF5;
  --harmony-teal-soft: #E0EEED;
  --harmony-clay-soft: #F4E3D9;
  --harmony-slate-soft: #E5E8EB;
  --harmony-indigo-soft: #E2E5ED;

  /* ===== Elevation（极淡柔影，纸面质感） ===== */
  --shadow-sm: 0 1px 2px rgba(16,15,15,.04), 0 1px 4px rgba(16,15,15,.04);
  --shadow: 0 1px 2px rgba(16,15,15,.06), 0 1px 3px rgba(16,15,15,.04);
  --shadow-md: 0 4px 14px rgba(16,15,15,.06), 0 1px 4px rgba(16,15,15,.04);

  /* ===== 8pt Grid Spacing ===== */
  --space-1: 8px; --space-2: 16px; --space-3: 24px;
  --space-4: 32px; --space-5: 40px; --space-6: 48px;

  /* ===== Radius ===== */
  --radius-sm: 8px; --radius: 12px; --radius-lg: 18px;

  /* ===== Semantic aliases（向后兼容旧组件命名） ===== */
  --bg: var(--harmony-paper);
  --surface: var(--harmony-paper);
  --surface-2: var(--harmony-base);
  --border: var(--harmony-crust);
  --border-light: var(--harmony-base);
  --border-strong: var(--harmony-surface);
  --txt: var(--harmony-tx);
  --txt-muted: var(--harmony-tx-2);
  --orange: var(--harmony-clay);       /* 兼容：橙色 = 陶土 */
  --orange-light: var(--harmony-clay-soft);
  --orange-dark: #8C4429;
  --blue: var(--harmony-primary);
  --green: var(--harmony-teal);        /* 兼容：绿色 = 海青（非硬绿） */
  --pos: var(--harmony-teal);
  --pos-light: var(--harmony-teal-soft);
  --neg: var(--harmony-clay);
  --neg-light: var(--harmony-clay-soft);
  --warn: #B47A4E;
  --warn-light: var(--harmony-clay-soft);
}

/* 页面背景：暖纸色 + 极淡邻近色光晕（不抢主体） */
body {
  background-color: var(--harmony-paper);
  background-image:
    radial-gradient(at 0% 0%, rgba(32,94,166,.04) 0%, transparent 50%),
    radial-gradient(at 100% 0%, rgba(184,91,53,.03) 0%, transparent 50%);
  background-attachment: fixed;
  color: var(--harmony-tx);
}

排版字阶

• 正文用 Inter（400/500/600），数值与 KPI 必须用 JetBrains Mono（700/800 + tracking-tight）凸显智库报告质感
• 标题用 tracking-tight（letter-spacing: -0.01em）

核心组件

• Header（Executive Summary Callout 风格）：background: linear-gradient(135deg, var(--harmony-dark) 0%, #232728 50%, var(--harmony-tx) 100%)，圆角 var(--radius-lg) + shadow-md；右上角陶土径向光晕 rgba(184,91,53,.20)、左下角靛蓝径向光晕 rgba(32,94,166,.18)；eyebrow 文字用海青色（var(--harmony-teal)），标题白色 26-28px Bold，关键字段用亮海青 #5BB0A6 突出；chip 胶囊用 rgba(255,255,255,.06) + border: 1px solid rgba(255,255,255,.14) + backdrop-filter: blur(8px)
• 卡片：background: var(--harmony-base); border: 1px solid var(--harmony-crust); border-radius: var(--radius); box-shadow: var(--shadow)；hover 上浮 2px + shadow-md
• Metric 卡片（KPI）：白色卡片 + 顶部 3px accent 条 linear-gradient(90deg, var(--harmony-primary), var(--harmony-indigo))；数值 30px Extrabold JetBrains Mono var(--harmony-primary) + tracking-tight；涨跌徽章使用邻近色：上涨 color: var(--harmony-teal); bg: var(--harmony-teal-soft); border: 1px solid rgba(36,131,123,.2)，下跌 color: var(--harmony-clay); bg: var(--harmony-clay-soft); border: 1px solid rgba(184,91,53,.2)
• Status Badges（状态徽章）严格使用邻近色，禁止红绿同框：
  • 强劲增长（teal）：bg: var(--harmony-teal-soft); color: var(--harmony-teal); border: 1px solid rgba(36,131,123,.2)
  • 稳健运行（primary）：bg: var(--harmony-primary-soft); color: var(--harmony-primary); border: 1px solid rgba(32,94,166,.2)
  • 增长放缓（slate）：bg: var(--harmony-slate-soft); color: var(--harmony-slate); border: 1px solid rgba(82,96,109,.2)
  • 战略收缩（clay）：bg: var(--harmony-clay-soft); color: var(--harmony-clay); border: 1px solid rgba(184,91,53,.2)
• 核心结论区块：白色卡片 + 左侧 4px 渐变竖条 linear-gradient(180deg, var(--harmony-primary), var(--harmony-indigo))
• 强调色：var(--harmony-primary)（靛蓝）用于左侧 accent 条、高亮数值；var(--harmony-teal)（海青）用于正向；var(--harmony-clay)（陶土）用于负向
• 分类色序（图表 datasets 按此顺序取色，邻近色系）：#205EA6, #3B5284, #24837B, #52606D, #B85B35, #7B93C4, #5BB0A6, #8C8A84；同一实体（如"渠道A"）在全报告所有图中颜色一致

Prompt/.cursorrules 约束规范（强约束）

• Background: ALWAYS use Warm Paper (#FFFCF0) or Card Base (#F2F0E5). NEVER use pure dark mode or pure white (#FFFFFF) backgrounds.
• Color Vibrancy: NEVER use raw, highly saturated Tailwind colors like bg-red-500, bg-green-500, bg-blue-600.
• Complementary Contrast Constraint: Strictly avoid Red/Green color pairings in any single view. Use Teal (#24837B) for positive metrics and Soft Clay (#B85B35) for negative/warning metrics.
• Hierarchy: Use Inter for body and JetBrains Mono for metrics/numbers. Use tracking-tight for headings.
• Borders & Elevation: Subtle borders (border: 1px solid var(--harmony-crust)) with minimal soft shadows.

报告结构（固定顺序）

1. Header（深色，含标题、背景一句话、数据范围标签：时间跨度 / 样本量 / 数据源）
2. 核心结论与策略建议（前置，最重要，见结论写作规范）
3. 数据说明与口径（折叠或小字区块：字段口径、清洗决策、样本量、已知局限）
4. 数据概览 KPI（4 张卡片）+ 小样本提示
5. 统计显著性分析（核心图表 + 检验表格）
6. 其他分析图表（结构、漏斗、趋势等，顺序按 Step 2 的问题清单）
7. 渠道 / 分组 / 维度分析

结论写作规范（报告价值的核心）

「核心结论与策略建议」区块必须遵守：

1. 金字塔结构：先一句话总答案（直接回应用户的分析目标），再 3–5 条支撑结论，每条附行动建议
2. 每条结论必须量化：写"B 桶续报率 12.4%，比基准桶高 3.1pp（p<0.01）"，不写"B 桶明显更好"
3. 标注证据强度，用徽章区分三级：
   • 可信 — 统计显著且样本充足（n ≥ 200 且 p < 0.05）
   • 方向性 — 差异存在但未达显著或样本偏小，需持续观察
   • 假设 — 数据只能提示、无法验证的推测，明确写"建议后续用 XX 数据验证"
4. 谨慎因果：观测数据的分组差异描述为"相关/差异"，不写"导致/带来"，除非是随机分流实验。发现可能的混杂因素（如高转化渠道恰好用户结构不同）必须点出
5. 建议可执行：每条建议写清"对谁、做什么、预期影响多大"（预期影响可用当前数据估算，如"若 C 渠道转化率提升至均值水平，月增约 N 单"）
6. 结论条数 ≤ 5，宁缺毋滥；没有显著发现时，"未发现显著差异"本身就是结论，直接说，不要硬编故事

图表设计规范

图表选型

单图分类上限 8 个；超出则合并或拆分成两张图。每张图配一行"图注结论"（灰色小字）：这张图说明了什么，而不是重复标题。

数字格式

• 比率统一保留 1 位小数（如 12.4%）；p 值保留 3 位或写 <0.001
• 绝对数 ≥ 1000 加千分位；金额带单位（元/万元）且全文一致
• 差值用 pp（百分点）而不是 %，避免"提升 10%"的歧义

坐标轴与标签

• Y 轴 max 设为数据最大值的 1.35 倍，留出数据标签空间
• 比较类柱状图 Y 轴从 0 开始（不截断放大差异）；趋势折线图可不从 0 但需在图注声明
• Y 轴 stepSize 取整；数据标签 11px，位于柱顶/折点上方 -8 到 -12px
• options 统一：responsive:true, maintainAspectRatio:false, animation:false；tooltip 显示原始 n 与指标值

Chart.js 自定义插件模板

顶部数值标签（使用 JetBrains Mono + 邻近色）：

const topLabelPlugin = {
  id: 'topLabel',
  afterDatasetsDraw(chart) {
    const { ctx } = chart;
    chart.data.datasets.forEach((ds, di) => {
      if (!ds._showLabel) return;
      chart.getDatasetMeta(di).data.forEach((el, i) => {
        const v = ds.data[i];
        if (v === null || v === undefined) return;
        ctx.save();
        ctx.fillStyle = ds._labelColor || '#575653';
        ctx.font = `${ds._labelBold ? '700 ' : '500 '}11px 'JetBrains Mono','Roboto Mono',monospace`;
        ctx.textAlign = 'center';
        ctx.fillText(v + '%', el.x, el.y - 9);
        ctx.restore();
      });
    });
  }
};

误差棒（cap 宽度 5px，小样本用陶土中间色 #B47A4E，避免硬黄）：

const errBarPlugin = {
  id: 'errBar',
  afterDatasetsDraw(chart, _, opts) {
    if (!opts?.lo) return;
    const { ctx, scales: { x, y } } = chart;
    chart.getDatasetMeta(0).data.forEach((bar, i) => {
      const yLo = y.getPixelForValue(opts.lo[i]);
      const yHi = y.getPixelForValue(opts.hi[i]);
      ctx.save();
      ctx.strokeStyle = opts.small?.[i] ? '#B47A4E' : '#575653';
      ctx.lineWidth = 1.5;
      ctx.beginPath(); ctx.moveTo(bar.x, yLo); ctx.lineTo(bar.x, yHi); ctx.stroke();
      [yLo, yHi].forEach(yp => {
        ctx.beginPath(); ctx.moveTo(bar.x - 5, yp); ctx.lineTo(bar.x + 5, yp); ctx.stroke();
      });
      ctx.restore();
    });
  }
};

堆叠柱内部标签（占比 ≥ 9% 才显示，使用 JetBrains Mono + 暖白底）：

const structLabelPlugin = {
  id: 'structLabel',
  afterDatasetsDraw(chart) {
    const { ctx } = chart;
    chart.data.datasets.forEach((ds, di) => {
      chart.getDatasetMeta(di).data.forEach((el, i) => {
        if (!ds.data[i] || ds.data[i] < 9) return;
        const { x, y, height } = el.getProps(['x','y','width','height'], true);
        ctx.save();
        ctx.fillStyle = 'rgba(255,252,240,0.92)';   // 暖白底，不抢主体
        ctx.font = `700 10px 'JetBrains Mono','Roboto Mono',monospace`;
        ctx.textAlign = 'center'; ctx.textBaseline = 'middle';
        ctx.fillText(ds.data[i] + '%', x, y + height / 2);
        ctx.restore();
      });
    });
  }
};

Chart.js 全局默认与图表通用规范

// DOMContentLoaded 时设置，保证全报告一致
Chart.defaults.font.family = "'Inter','Noto Sans SC',-apple-system,'Segoe UI',Arial,sans-serif";
Chart.defaults.color = '#100F0F';  // 油墨黑

// 通用 options 模板
{
  responsive: true,
  maintainAspectRatio: false,
  animation: false,
  plugins: {
    tooltip: {
      mode: 'index', intersect: false,
      backgroundColor: 'rgba(26,29,32,.92)',   // Executive Summary 墨色背景
      titleColor: '#FFFCF0', bodyColor: '#FFFCF0',
      padding: 10, cornerRadius: 8, displayColors: true, boxPadding: 4,
      titleFont: { size: 12, weight: '600', family: "'Inter',sans-serif" },
      bodyFont: { size: 11, family: "'JetBrains Mono',monospace" },
      callbacks: {
        label: (ctx) => ' ' + ctx.dataset.label + ': ' + ctx.parsed.y.toFixed(2) + '%'
      }
    },
    legend: {
      position: 'top',
      labels: { usePointStyle: true, pointStyle: 'circle', padding: 12, font: { size: 11, weight: '500', family: "'Inter',sans-serif" } }
    }
  },
  scales: {
    x: { grid: { display: false, color: 'rgba(16,15,15,0.04)' }, border: { display: false }, ticks: { color: '#575653', font: { size: 10, family: "'Inter',sans-serif" } } },
    y: { grid: { color: 'rgba(16,15,15,0.04)', lineWidth: 0.8, borderDash: [3,3] }, border: { display: false }, ticks: { color: '#575653', font: { size: 10, family: "'Inter',sans-serif" } } }
  }
}

图表分类色序

#205EA6, #3B5284, #24837B, #52606D, #B85B35, #7B93C4, #5BB0A6, #8C8A84

严格规则：

• 同一实体（如"渠道A"）在全报告所有图中颜色保持一致
• 绝对禁止在同一图表中同时使用纯红与纯绿
• 主柱状图用 #205EA6（核心靛蓝），对比数据用 #24837B（海青），趋势折线用 #B85B35（陶土）

统计显著性检验规范

对所有涉及"分组比较"的核心指标，必须做双比例 Z 检验，并同时报告效应量：

import math

def norm_cdf(x):
    return 0.5 * (1 + math.erf(x / math.sqrt(2)))

def two_prop_ztest(n1, x1, n2, x2):
    """n1/x1=测试组, n2/x2=基准组。返回 z, p, 显著性, 差值pp, 相对提升%"""
    p1, p2 = x1/n1, x2/n2
    p_pool = (x1 + x2) / (n1 + n2)
    se = math.sqrt(p_pool * (1 - p_pool) * (1/n1 + 1/n2))
    if se < 1e-10: return 0, 1.0, 'ns', 0.0, 0.0
    z = (p1 - p2) / se
    p = 2 * (1 - norm_cdf(abs(z)))
    sig = '***' if p < 0.001 else ('**' if p < 0.01 else ('*' if p < 0.05 else 'ns'))
    diff_pp = round((p1 - p2) * 100, 2)
    lift = round((p1 - p2) / p2 * 100, 1) if p2 > 0 else None
    return round(z, 3), round(p, 6), sig, diff_pp, lift

def wilson_ci(n, x, z=1.96):
    """Wilson Score 95% 置信区间"""
    if n == 0: return 0.0, 0.0
    p = x / n
    denom = 1 + z**2/n
    center = (p + z**2/(2*n)) / denom
    half = z * math.sqrt(p*(1-p)/n + z**2/(4*n**2)) / denom
    return round(max(0, center - half) * 100, 2), round(min(1, center + half) * 100, 2)

def bh_adjust(pvals):
    """Benjamini-Hochberg 多重比较校正，比较组数 > 5 时使用，返回调整后 p 值"""
    m = len(pvals)
    order = sorted(range(m), key=lambda i: pvals[i])
    adj = [0.0] * m; prev = 1.0
    for rank in range(m, 0, -1):
        i = order[rank - 1]
        val = min(prev, pvals[i] * m / rank)
        adj[i] = round(val, 6); prev = val
    return adj

规则：

• 同时对 >5 个分组做检验时，用 BH 校正后的 p 判断显著性，并在表格注脚说明"p 值已做多重比较校正"
• 显著（p<0.05）但绝对差值 <0.5pp 的结果，标注"统计显著但业务意义有限"，不进核心结论
• 检验表格列：分桶 | n | 指标值 | 95% CI | vs 基准差值(pp) | 相对提升 | z | p | 显著性徽章
• 显著性徽章（使用 Harmonious 邻近色，禁止硬红/硬黄/硬绿）：
  • ***（极显著）→ bg: var(--harmony-clay-soft); color: var(--harmony-clay); border: 1px solid rgba(184,91,53,.2)
  • **（显著）→ bg: var(--harmony-indigo-soft); color: var(--harmony-indigo); border: 1px solid rgba(59,82,132,.2)
  • *（弱显著）→ bg: var(--harmony-teal-soft); color: var(--harmony-teal); border: 1px solid rgba(36,131,123,.2)
  • ns（不显著）→ bg: var(--harmony-base); color: var(--harmony-tx-3)
  • base（基准组）→ bg: var(--harmony-primary-soft); color: var(--harmony-primary); border: 1px solid rgba(32,94,166,.2)

小样本处理规范

小样本定义：n < 200（图表中降低透明度 + 陶土中间色 #B47A4E 误差棒，避免硬黄/硬红）；n < 30 的组在趋势折线中直接剔除该点。

必须在以下位置添加提示：

1. KPI 卡片下方（note-warn 样式，陶土软背景）：

<div class="note-warn" style="background: var(--harmony-clay-soft); color: var(--harmony-clay); border-left: 3px solid var(--harmony-clay); padding: 8px 12px; border-radius: 4px;">
  ⚠ <strong>小样本提示：</strong>「X分桶」(n=166) 点估计波动较大，
  95% CI 为 [6.49%, 15.79%]，建议结合置信区间而非仅依赖点估计。
</div>

2. 统计检验表格中该行加 ⚠ 小样本 徽章（陶土色软底）

3. 随机性说明（针对小样本异常高值），用具体数字向读者演示波动幅度：

当 n=166 时，17 例续报产生 10.24% 的点估计——
若其中 3–4 人随机波动，估计值可能降至 7–8%。
CI 下界 6.49% 是更保守的参考基准。

4. 渠道/分桶表格中小样本行加 ⚠ 小样本，注意估计偏差 徽章（陶土色软底）

涉及用户结构的图表

当数据包含分组结构（如各桶用户占比随时间变化），必须同时展示：

• 上方折线：效率指标（续报率、转化率等），小样本点自动剔除（n < 30）
• 下方堆叠柱：用户结构占比（每组 = 100%）
• 两面板共享 X 轴标签（只在下方柱图显示），视觉上无缝对齐

<div class="dual-col">
  <div class="dual-title">SKU 名称</div>
  <div class="dual-panel">
    <div class="dual-panel-label">效率指标 %</div>
    <div style="position:relative;height:230px"><canvas id="rate-xxx"></canvas></div>
  </div>
  <hr class="panel-divider">
  <div class="dual-panel">
    <div class="dual-panel-label">用户结构 %</div>
    <div style="position:relative;height:230px"><canvas id="struct-xxx"></canvas></div>
  </div>
</div>

折线图 X 轴标签设 display:false；堆叠柱图正常显示 X 标签。

结构解读要求：若效率指标的变化与结构迁移同时发生（如整体续报率下降但各桶内部稳定），必须做结构拆解，指出变化来自"结构效应"还是"组内效应"，避免 Simpson 悖论式误读。

完成后输出

报告生成、自检通过、服务启动后，只需说：

报告已生成，点击右上角「打开产物查看」即可预览。

然后用 1–2 句话说明最核心的发现（含关键数字），不要重复列举所有图表内容。