name: 终端数据分析 description: 终端销售数据分析与报告生成技能。当用户上传终端销售相关Excel文件并需要生成销售分析报告、机型/品牌分析、销售排行或可视化图表时使用此技能。具体能分析哪些维度由用户上传数据中实际包含的字段决定。 agent_created: true

终端数据分析

快速开始

用户上传终端销售 Excel 文件后，本 skill 自动完成：数据校验 → 字段识别 → 多维分析 → HTML报告 → 图片输出。

所有工具文件（Python脚本、模板、样式）与 SKILL.md 在同一目录下，直接按文件名引用。

执行流程

步骤1：自动安装依赖

每个脚本内置 ensure_deps() 函数，首次运行时自动检测并安装缺失依赖（pandas、openpyxl）。优先使用清华镜像源，失败自动回退默认源。用户无需手动安装任何依赖。

# 直接调用脚本，依赖自动处理
python process_sales_data.py <用户上传的文件路径>

步骤2：数据校验与字段识别

脚本自动识别以下维度字段（有什么分析什么，不预设）：

步骤3：确认分析维度

根据识别出的字段，向用户列出将执行的分析维度，等待用户确认后再执行。

步骤4：生成HTML报告

7w4.net小葱技能。

AI 直接生成完整 HTML 文件（不依赖外部模板文件），使用以下规范：

报告结构：

<!-- 标题区 -->
<h1>{{由数据内容决定的标题}}</h1>
<p>数据周期：XX | 生成时间：XX</p>

<!-- KPI卡片行（4列） -->
销售总量 | 销售总额 | 活跃门店 | 环比增长

<!-- 维度区块（有字段才渲染，无字段整块跳过） -->
地区销售概览 / 品牌销售排行 / 热销机型TOP10

占位符说明（AI生成HTML时按实际数据填充）： - {{REPORT_TITLE}} → 报告标题，根据数据来源命名 - {{REGION_TITLE}} → 地区区块标题（如：9地市销售概览、各省销售对比） - {{REGION_COL}} → 地区列名（地市/省份/城市） - {{BRAND_TITLE}} → 品牌区块标题 - {{MODEL_TITLE}} → 机型区块标题 - {{KPI1_LABEL}} ~ {{KPI4_VALUE}} → KPI 卡片标签与数值

样式规范（内嵌CSS，红色系热力图）：

/* 容器 */
.report-container { width: 1200px; margin: 0 auto; padding: 16px; }

/* KPI卡片 */
.kpi-card { padding: 10px; background: #fef2f2; border-left: 3px solid #dc2626; }
.kpi-label { font-size: 12px; color: #666; }
.kpi-value { font-size: 18px; font-weight: bold; color: #dc2626; }

/* 区块标题 */
.section-title { background: #dc2626; color: #fff; padding: 6px 10px; font-size: 14px; }

/* 热力图配色（销量高→深红，低→浅色） */
.heat-up-1 { background: #fff5f5; }
.heat-up-2 { background: #fed1d1; }
.heat-up-3 { background: #fca5a5; }
.heat-up-4 { background: #f87171; color: #fff; }
.heat-up-5 { background: #dc2626; color: #fff; }
.heat-flat  { background: #fafafa; }
.heat-down-1 { background: #fefefe; }
.heat-down-2 { background: #f5f5f5; }
.heat-down-3 { background: #e5e5e5; }
.heat-down-4 { background: #d4d4d4; }

/* 表格 */
table { width: 100%; border-collapse: collapse; font-size: 12px; }
th, td { padding: 5px 8px; border: 1px solid #e5e5e5; text-align: center; }
th { background: #fef2f2; font-weight: bold; }

布局规范： - 紧凑布局，单元格内边距 4-6px，减少留白 - 主标题 18-20px 加粗；副标题 14-16px；正文 12-14px - 并列项标题字数对齐（如：销售数量/销售金额 保持4字） - 内容尽量单屏展示

步骤5：输出图片

HTML 报告生成后，用以下方式转为 PNG：

python html_to_image.py <生成的HTML文件路径>

HTML 和 PNG 均保存到桌面，命名规范：{报告类型}_{YYYYMMDD}.html

核心原则

• 不预设任何具体名称：报告标题、地区名称全部由实际数据决定，不硬编码"吉林联通""9地市"等
• 不编造数据：用户数据中没有的字段，不能出现在分析结果中
• 按需渲染区块：数据中没有某维度字段时，对应区块整块跳过
• 先确认再执行：所有分析动作开始前需用户确认

依赖说明

基础依赖（自动安装）： - pandas + openpyxl — 数据读取与分析，每个脚本启动时自动检测并安装

HTML转图片（可选）：

pip install playwright && playwright install chromium

无此依赖时，脚本跳过图片输出并给出提示，不影响数据分析核心功能。

数据源支持

• 营业厅销售串码报表：字段含营业厅、串码、机型、品牌、售价等
• 2B省分销售明细报表：字段含客户名称、串码、机型、合约金额等
• 其他自定义格式：按实际字段自适应分析，不依赖固定格式

内置脚本说明

内置资源文件

热力图色阶（内嵌参考）

{
  "heat_up": ["#fff5f5","#fed1d1","#fca5a5","#f87171","#dc2626"],
  "heat_flat": "#fafafa",
  "heat_down": ["#fefefe","#f5f5f5","#e5e5e5","#d4d4d4"]
}

规则：将数值按五档分段（0-20%, 20-40%, 40-60%, 60-80%, 80-100%），映射到对应色阶。下降数据同理反向映射。

这个 Skill 功能比较齐全，文档写得很详细规范，小白也能看懂流程。它的最大优点是自动化程度高，依赖会自动安装，数据格式能自动识别，报告也会按实际数据智能生成。该有的功能都有覆盖（销售分析、库存查询、合规检查、生成图片报告）。主要不足是缺少示例文件，实际使用前不太好验证效果，另外对一些特殊字段名的识别可能不够准确。总体来说是一个质量不错的分析工具，文档和流程设计都比较专业。