#4 数据 / 运营 data-analysis Skill

CSV → 清洗 → 可视化 → 报告

第一次跑完自动沉淀为「数据清洗技能」。

拿到一份脏 CSV，一句话让 Hermes 复现整个流程——从清洗到可视化到结构化报告，下次直接秒跑。

< 3 min单次分析
100%可复现
47沉淀数据技能
背景

为什么要做这个场景？

数据分析师 80% 时间花在「清洗」和「出报告」上，真正的洞察往往 5 分钟就能讲完。Hermes 把「清洗流程」沉淀成可复用的 Skill，下次直接秒跑——你把时间留给真正重要的事。

工作流

从触发到完成的 6 步

  1. STEP 01

    读取数据

    `/data-analysis <csv_path>` 启动，自动识别编码 / 分隔符 / 表头。

  2. STEP 02

    字段类型推断

    自动识别字段类型（数字 / 日期 / 分类 / 文本），并给出修改建议。

  3. STEP 03

    异常值检测

    检测缺失值、离群值、不一致值，标记后用中位数 / 均值等策略填充。

  4. STEP 04

    智能可视化

    按数据特征选择合适的图表（趋势线 / 饼图 / 散点 / 热力图）。

  5. STEP 05

    报告生成

    生成结构化 Markdown 报告（结论 + 图表 + 数据 + 建议）。

  6. STEP 06

    Skill 沉淀

    本次流程自动沉淀为 Skill，下次同类数据直接 `/data-analysis` 秒跑。

实际示例

它跑起来是什么样？

$ /data-analysis sales_2026q1.csv
$
✓ 读取 18,432 行销售数据（3.2 MB）
✓ 字段类型推断：日期 / 金额 / SKU / 渠道
✓ 异常检测：
   - 3 个 SKU 价格缺失（已用中位数填充）
   - 3 月 15 日单笔 ¥99,999（已标记为疑似测试单）
✓ 生成图表 4 张：
   - 月度销售趋势线
   - 渠道占比饼图
   - TOP 10 SKU 柱状图
   - 异常值标记散点图
✓ 报告：/reports/2026q1-sales.md✓
✓ ✓ 已沉淀 Skill：sales-clean-v1
关键收益

为什么值得用？

  • 单次分析 < 3 分钟（人工需 1-2 小时）
  • 报告 100% 可复现——同源数据多次跑结果一致
  • 沉淀 47 个数据技能——行业模板开箱即用
  • 非技术人员也能用——自然语言描述需求
📊 适合人群：数据分析师 / 运营 / 产品经理 / 财务。读完一份报告的时间 = 跑完 1 份新报告的时间。
涉及 Skills / 命令

核心配置项

  • data-analysis
  • csv-cleaner
  • pandas-bridge
  • chart-renderer
  • markdown-reporter