Un skill d'analyse de données alimenté par LLM qui traduit les requêtes en langage naturel en SQL en lecture seule, analyse les résultats et génère des visualisations HTML interactives.
Installer & Télécharger
1. ClawHub CLI
Le moyen le plus rapide d'installer une compétence directement depuis le registre.
npx clawhub@latest install data-analyst-visualization
2. Installation manuelle
Copiez le dossier de la compétence dans l'un de ces emplacements
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorité : Espace de travail > Local > Intégré
3. Installation du prompt
Copiez ce prompt dans OpenClaw pour l'installer automatiquement.
Aide-moi à installer data-analyst-visualization via Clawhub. Si Clawhub n'est pas installé, installe-le d'abord (npm i -g clawhub).
Vous préférez télécharger ?
Obtenez les fichiers bruts de la compétence dans une archive ZIP.
Qu'est-ce que Intelligent Data Analysis Assistant ?
L'Intelligent Data Analysis Assistant est une fonctionnalité puissante pilotée par LLM, conçue pour démocratiser la business intelligence et les opérations sur les données. Conçu pour fonctionner de manière transparente dans l'écosystème Openclaw Skills, ce skill permet aux utilisateurs sans aucune formation technique ou SQL de requêter directement leurs bases de données en utilisant le langage naturel. En convertissant les requêtes brutes des utilisateurs en exécutions de déclarations SQL optimisées et en lecture seule sur des bases de données structurées ou des fichiers locaux, il simplifie les boucles analytiques complexes.
Que vous effectuiez des rapports ad-hoc, recherchiez les causes profondes d'une baisse de métriques ou compariez des tendances trimestrielles, ce skill comble le fossé entre le stockage de données brutes et les insights actionnables. En utilisant des Openclaw Skills comme celui-ci, les organisations peuvent automatiser les tâches analytiques répétitives, générer des graphiques interactifs instantanés et favoriser la prise de décision basée sur les données au sein de toutes les équipes.
Cas d'utilisation de Intelligent Data Analysis Assistant
- Business Intelligence Ad-hoc : Les managers non techniques posant des questions telles que "Ventes par région le mois dernier ?" et recevant des ventilations visuelles immédiates.
- Automatisation de rapports : Extraction automatique des métriques mensuelles, formatage en tableaux de tendance ASCII structurés et exportation de rapports visuels.
- Analyse de tendance interactive : Exploration des modèles historiques et des causes profondes via des raffinements en langage naturel (par ex. demander "Pourquoi les ventes ont-elles chuté ?" après avoir constaté un déclin).
- Exploration de données multi-plateformes : Requêter des jeux de données locaux Excel, CSV ou JSON parallèlement aux entrepôts cloud de production comme Snowflake et BigQuery sans préparation manuelle des données.
Comment fonctionne Intelligent Data Analysis Assistant
- Intent Parsing : Le skill analyse les requêtes en langage naturel pour comprendre les intentions analytiques, les métriques et les dimensions de filtrage.
- SQL Generation : Il traduit automatiquement l'intention validée en SQL en lecture seule, adapté au dialecte spécifique de la base de données (MySQL, PostgreSQL, Snowflake, SQLite, etc.).
- Query Execution : Se connecte à la base de données configurée ou lit des fichiers locaux (Excel/JSON/CSV) pour exécuter la requête en lecture seule en toute sécurité.
- Result Analysis : Synthétise les données récupérées, applique des masques de confidentialité et formate les chiffres bruts en métriques concises.
- Dual-Layer Visualization : Produit un résumé textuel rapide dans le chat, tout en générant simultanément une page HTML interactive complète peuplée de graphiques Chart.js.
- Multi-Turn Refinement : Permet aux utilisateurs de filtrer de manière itérative, de changer de dimension ou d'effectuer une analyse des causes profondes sur le contexte existant.
Configuration de Intelligent Data Analysis Assistant
Pour déployer cet outil dans votre espace de travail Openclaw Skills, configurez vos paramètres et installez les adaptateurs de base de données nécessaires.
# Install the data analytics visualization skill dependencies
npm install chart.js
# Or if using Python environment for local file reading
pip install pandas openpyxl
Configurez vos variables d'environnement pour la connectivité à la base de données dans votre fichier .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
Pour l'analyse de fichiers locaux, placez vos fichiers .xlsx, .csv ou .json dans votre répertoire de travail. Le skill générera automatiquement un aperçu (nombre de lignes, types, échantillons) lors de la première lecture.
Schéma de données et taxonomie de Intelligent Data Analysis Assistant
Ce composant Openclaw Skills organise et structure les actifs de sortie pour assurer une reproductibilité complète et séparer les résumés analytiques des visualisations de données brutes.
| Répertoire / Fichier | Type | Description |
|---|---|---|
{domain}_chart.html |
Fichier généré | Dashboard HTML interactif autonome rempli de visualisations Chart.js. |
references/data-sources.md |
Référence de configuration | Fichier détaillant les dialectes supportés, la lecture Excel et les chaînes de connexion. |
references/visualization-template.md |
Modèle | Blueprint de structure HTML/JS utilisé pour rendre dynamiquement les graphiques visuels. |
Structure du résumé analytique
Pour les interactions de chat en ligne, le schéma de sortie suit strictement cette taxonomie :
- Results Title : Identifie l'objectif central de la requête.
- Metrics Table : Paires clé-valeur structurées de haut niveau des métriques.
- Trend Graph : Barres de tendance ASCII pour une visualisation rapide de la croissance/déclin.
- Analysis Narrative : Liste non ordonnée résumant les principaux enseignements opérationnels.
Fonctionnalités avancées de Intelligent Data Analysis Assistant
- Raffinements interactifs multi-tours : Continuez à approfondir ("Montrer seulement la Chine de l'Est"), changez de dimension ("Grouper par mois") ou comparez des intervalles temporels ("vs trimestre dernier") dans une conversation active.
- Mappage de schéma automatisé : Inspecte automatiquement les feuilles CSV et Excel locales, générant un décompte immédiat des lignes, des types de données et des aperçus d'échantillons.
- Sécurité anti-erreurs (lecture seule) : Impose une exécution stricte des requêtes SELECT uniquement pour empêcher toute manipulation ou suppression de données non autorisée.
- Contrôle intelligent des requêtes : Invite l'opérateur à limiter la pagination sur les grands jeux de données et masque automatiquement les informations personnellement identifiables (PII) pour maintenir la conformité.
SKILL.md
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