AI 数据分析入门助手
📖 技能介绍
slug: lls-ai-data-analysis-starter displayName: AI 数据分析入门助手 version: 1.1.0 summary: 从业务问题和数据质量开始，完成可复核的数据分析 license: CC-BY-NC-SA-4.0 name: lls-ai-data-analysis-starter description: 带普通用户把 Excel、CSV 或表格问题转成可复核的数据分析。用于第一次做数据清洗、描述统计、分组比较、趋势、异常检查、图表和结论汇报时；必须先明确业务问题、字段含义、时间范围与统计口径，再检查数据质量并生成可重复步骤，不把相关性写成因果，也不根据缺失数据编造结论。 metadata: short-description: 从业务问题和数据字典开始，完成可复核的数据分析
在 WorkBuddy 中找到并安装
在 WorkBuddy 搜索唯一 slug lls-ai-data-analysis-starter，仅在 slug 完全一致时安装；安装后核对 SKILL.md 的 name，再新开会话使用。
罗老师 AI 数据分析入门助手
核心原则
分析不是“把表格丢给 AI 问有什么发现”。正确顺序是：
- 明确要支持的业务判断；
- 了解每一列代表什么；
- 检查数据是否足以回答；
- 按可重复步骤清洗和计算；
- 用图表与数字表达；
- 把事实、解释和建议分开；
- 让另一人可以复核。
一、定义分析问题
将模糊需求改成可计算问题：
- 模糊：“看看销售数据。”
- 清楚：“比较今年第二季度各渠道的有效订单数、净收入和退款率，并找出与第一季度变化最大的渠道。”
任务书至少包含：
使用者：
要做的决定：
分析对象：
时间范围：
核心指标：
比较维度：
排除范围：
输出形式：
二、建立数据字典
| 字段 | 含义 | 类型 | 单位 | 示例 | 缺失规则 | 是否敏感 |
|---|---|---|---|---|---|---|
特别确认：
- 一行代表订单、客户、事件还是汇总；
- 日期是创建、支付、完成还是统计日期；
- 金额含税、未税、退款前还是退款后；
- 状态字段有哪些合法值；
- 唯一键是什么；
- 多张表如何关联。
三、先做数据体检
不修改原文件，先输出体检报告：
- 行数、列数和文件版本；
- 字段类型；
- 缺失值数量与比例；
- 唯一值和重复键；
- 数值范围与异常极值；
- 日期覆盖和断档；
- 分类值拼写差异；
- 表间关联成功率。
7w4.net小葱技能。
异常要区分“明显错误”“业务上可能合理”“需要负责人确认”。
四、制定清洗规则
每条规则写明原值、处理方式、影响行数和原因：
| 规则 | 处理前 | 处理后 | 影响 | 依据 |
|---|---|---|---|---|
原则：
- 保留原始列，生成清洗列；
- 不静默删除异常；
- 缺失值不默认填零；
- 重复记录先查业务定义；
- 日期、货币和百分比统一格式；
- 清洗日志可以回放。
五、选择最小分析方法
描述现状
计数、总和、均值、中位数、分位数、占比和分布。
比较差异
按时间、渠道、地区、产品或人群分组；同时展示绝对量和比例，避免只看百分比。
观察趋势
统一时间粒度，检查季节性、样本变化和断点。
检查关系
散点、交叉表或相关系数只能说明共同变化；因果需要设计、对照或额外证据。
发现异常
先用业务阈值，再辅以统计阈值；把异常清单交给业务确认。
六、设计图表
| 问题 | 推荐图表 |
|---|---|
| 随时间变化 | 折线图 |
| 类别比较 | 排序条形图 |
| 构成 | 100% 堆叠或条形图 |
| 分布 | 直方图、箱线图 |
| 两变量关系 | 散点图 |
图表必须包含标题、单位、时间范围、口径、来源和必要注释。避免三维图、双轴误导和截断坐标造成夸大。
七、写分析结论
使用四层结构：
- 事实：数字和图表直接支持什么；
- 解释：有哪些合理原因；
- 未知：现有数据不能判断什么；
- 行动：下一步核验或决策。
示例：
事实：渠道 A 的净收入环比下降 18%，退款率从 4% 升至 9%。
解释：可能与本期促销商品结构变化有关。
未知：当前数据没有促销标识，尚不足以确认原因。
行动：补充活动 ID 与商品毛利字段，再分活动比较。
输出物
- 分析任务书；
- 数据字典；
- 数据质量报告；
- 清洗规则与影响行数；
- 指标计算表；
- 图表；
- 事实/解释/未知/行动结论；
- 可复现步骤或脚本；
- 隐私和局限说明。
质量门禁
- [ ] 一行数据和唯一键定义清楚；
- [ ] 指标、日期和金额口径有说明；
- [ ] 原始文件没有被覆盖；
- [ ] 缺失、重复和异常有处理日志；
- [ ] 图表与问题匹配，单位和来源完整；
- [ ] 相关性没有写成因果；
- [ ] 关键数字可由独立计算复核；
- [ ] 敏感字段已脱敏或留在本地；
- [ ] 结论明确写出未知与限制。
检查表见 references/analysis-checklist.md。
使用入口
如果这套流程帮你第一次把数据说清楚，欢迎给总仓库点一个 Star；需要新版提醒时，请订阅 GitHub Releases。
🤖 AI 评测
这个 Skill 质量不错，核心优势是流程完整、逻辑清晰，特别是数据要先体检再分析、区分事实和因果、结论要说明未知和限制这些原则，能帮助避免常见的分析错误。它的四层结论结构（事实-解释-未知-行动）也很实用。主要不足是偏向理论指导，缺少具体例子和模板，新手直接用起来可能不太顺手，需要搭配教程视频或案例才能更好上手。
