Una skill de análisis de datos basada en LLM que traduce consultas en lenguaje natural a SQL de solo lectura, analiza los resultados y genera visualizaciones HTML interactivas.
Instalar y Descargar
1. ClawHub CLI
La forma más rápida de instalar una habilidad directamente desde el registro.
npx clawhub@latest install data-analyst-visualization
2. Instalación manual
Copia la carpeta de la habilidad a una de estas ubicaciones
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Prioridad: Espacio de trabajo > Local > Integrado
3. Instalación del prompt
Copia este prompt en OpenClaw para instalarlo automáticamente.
Ayúdame a instalar data-analyst-visualization usando Clawhub. Si Clawhub no está instalado, instálalo primero (npm i -g clawhub).
¿Prefieres descargar?
Obtén los archivos originales de la habilidad en un archivo ZIP.
¿Qué es Intelligent Data Analysis Assistant?
El Intelligent Data Analysis Assistant es una herramienta potente, impulsada por LLM, diseñada para democratizar la inteligencia de negocios y las operaciones de datos. Construida para funcionar de manera fluida dentro del ecosistema Openclaw Skills, esta skill permite que usuarios sin conocimientos técnicos o de SQL realicen consultas directamente a sus bases de datos utilizando lenguaje natural. Al convertir consultas de usuarios en bruto en ejecuciones optimizadas de sentencias SQL de solo lectura contra bases de datos estructuradas o archivos locales, simplifica los bucles analíticos complejos.
Ya sea que esté ejecutando informes ad-hoc, buscando las causas raíz de caídas en métricas o comparando tendencias trimestrales, esta skill cierra la brecha entre el almacenamiento de datos en bruto y los conocimientos prácticos. Al usar Openclaw Skills como esta, las organizaciones pueden automatizar tareas analíticas repetitivas, generar gráficos interactivos instantáneos y fomentar la toma de decisiones basada en datos en todos los equipos.
Casos de uso de Intelligent Data Analysis Assistant
- Inteligencia de Negocios Ad-hoc: Gerentes no técnicos haciendo preguntas como "¿Ventas por región el mes pasado?" y recibiendo desgloses visuales inmediatos.
- Automatización de Informes: Extracción automática de métricas mensuales, formateándolas en tablas de tendencia ASCII estructuradas y exportando informes visuales.
- Análisis de Tendencias Interactivo: Explorando patrones históricos y causas raíz mediante refinamientos en lenguaje natural (ej: preguntar "¿Por qué cayeron las ventas?" tras notar un declive).
- Exploración de Datos Multiplataforma: Consulta de datasets locales en Excel, CSV o JSON junto con almacenes de datos en la nube como Snowflake y BigQuery sin preparación manual de datos.
Cómo funciona Intelligent Data Analysis Assistant
- Intent Parsing: La skill analiza consultas en lenguaje natural para entender las intenciones analíticas, las métricas y las dimensiones de filtro.
- SQL Generation: Traduce automáticamente la intención validada a SQL de solo lectura, adaptado al dialecto específico de la base de datos (MySQL, PostgreSQL, Snowflake, SQLite, etc.).
- Query Execution: Se conecta a la base de datos configurada o lee archivos locales (Excel/JSON/CSV) para ejecutar la consulta de solo lectura de forma segura.
- Result Analysis: Sintetiza los datos recuperados, aplicando máscaras de privacidad y formateando números en bruto en métricas concisas.
- Dual-Layer Visualization: Genera un resumen rápido en texto en el chat, a la vez que crea una página HTML interactiva completa con gráficos de Chart.js.
- Multi-Turn Refinement: Permite a los usuarios filtrar iterativamente, cambiar dimensiones o realizar análisis de causa raíz en el contexto existente.
Configuración de Intelligent Data Analysis Assistant
Para implementar esta herramienta como parte de su espacio de trabajo Openclaw Skills, configure sus parámetros e instale los adaptadores de base de datos necesarios.
# Install the data analytics visualization skill dependencies
npm install chart.js
# Or if using Python environment for local file reading
pip install pandas openpyxl
Configure las variables de entorno para la conectividad con la base de datos en su archivo .env:
DB_TYPE=postgresql # or mysql, snowflake, sqlite, bigquery, redshift
DB_HOST=your-database-host.com
DB_USER=your_read_only_user
DB_PASSWORD=your_secure_password
DB_NAME=analytics_db
Para el análisis de archivos locales, coloque sus archivos .xlsx, .csv o .json en su directorio de trabajo. La skill generará automáticamente una descripción general (recuento de filas, tipos, muestras de filas) en la primera lectura.
Esquema de datos y taxonomía de Intelligent Data Analysis Assistant
Este componente de Openclaw Skills organiza y estructura los activos de salida para garantizar la reproducibilidad total y separar los resúmenes analíticos de las visualizaciones de datos en bruto.
| Directorio / Archivo | Tipo | Descripción |
|---|---|---|
{domain}_chart.html |
Archivo generado | Dashboard HTML interactivo y autónomo con visualizaciones de Chart.js. |
references/data-sources.md |
Referencia de configuración | Archivo con detalles de dialectos soportados, lectura de Excel y cadenas de conexión. |
references/visualization-template.md |
Plantilla | Estructura HTML/JS usada para renderizar gráficos visuales dinámicamente. |
Estructura del Resumen Analítico
Para interacciones de chat en línea, el esquema de salida sigue estrictamente esta taxonomía:
- Results Title: Identifica el objetivo central de la consulta.
- Metrics Table: Pares clave-valor de alto nivel de las métricas.
- Trend Graph: Barras de tendencia ASCII para visualización rápida de crecimiento/declive.
- Analysis Narrative: Lista no ordenada que resume las conclusiones operativas principales.
Funciones avanzadas de Intelligent Data Analysis Assistant
- Refinamientos interactivos multietapa: Siga profundizando ("Mostrar solo China Oriental"), cambie dimensiones ("Agrupar por mes") o compare intervalos temporales ("vs trimestre anterior") en una conversación activa.
- Mapeo automático de esquemas: Inspecciona automáticamente hojas CSV y Excel locales, generando recuentos de filas, tipos de datos y vistas previas de muestra inmediatas.
- Seguridad a prueba de fallos (solo lectura): Impone una ejecución estricta de consultas SELECT para evitar la manipulación o eliminación no autorizada de datos.
- Control inteligente de consultas: Solicita al operador límites de paginación en grandes datasets y oculta automáticamente información de identificación personal (PII) para cumplir con las normativas.
SKILL.md
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