Excel2Insights는 구조화된 파일을 통계 프로필, 데이터 품질 검사, 시각화 및 공유 가능한 인사이트 보고서로 변환합니다.
설치 및 다운로드
1. ClawHub CLI
레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.
npx clawhub@latest install excel2insights-pro
2. 수동 설치
스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들
3. 프롬프트 설치
이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.
Clawhub를 사용해서 excel2insights-pro 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).
다운로드를 원하시나요?
ZIP 아카이브 형태의 원본 스킬 파일을 받으세요.
Excel2Insights란 무엇인가요?
Excel2Insights는 CSV, XLSX, XLS, TSV 파일을 구조화된 프로필, 통계 요약, 품질 진단, 차트 및 공유 가능한 보고서로 변환하는 Openclaw Skills 데이터 분석 워크플로우입니다.
이는 빠른 1차 이해 및 보다 심층적인 탐색적 분석을 위해 구축되었습니다. Quick Scan을 사용하여 형상, dtypes, 미리보기 및 결측값을 검사하거나, Deep Analysis를 실행하여 프로필 작성, 정제, 분석, 시각화 및 Markdown 보고서를 게시할 수 있습니다. 그 결과 원시 테이블 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환하는 반복 가능하고 에이전트 친화적인 방법이 제공됩니다.
Excel2Insights 활용 사례
- 쿼리나 변환을 작성하기 전에 CSV 또는 XLSX 파일을 이해해야 합니다.
- 결측값, 중복값, 이상치 및 유형 문제를 보여주는 데이터 품질 보고서가 필요합니다.
- 판매, 운영, 재무 또는 제품 데이터세트에 대한 차트와 요약이 필요합니다.
- 두 개의 테이블 내보내기를 비교하거나 파일 버전 간의 이상치를 확인하고 있습니다.
- Openclaw Skills가 원시 스프레드시트를 이해관계자를 위한 간결한 인사이트 보고서로 변환하기를 원합니다.
Excel2Insights 작동 원리
excel-reader.py로 파일을 로드하고 검사하여 메타데이터, 열 이름, dtypes, 미리보기, 결측값 및 기본 품질 플래그를 캡처합니다.data-analyzer.py로 데이터세트 프로필을 작성하여 숫자형, 범주형 및 날짜형 열에 대한 유형별 통계를 계산하고, 해당되는 경우 상관관계 및 교차 분석을 수행합니다.- 내장된 품질 검사를 실행하여 결측값 비율, 중복 행, IQR 방법을 통한 이상치, 데이터 유형 불일치 및 값 범위 위반을 감지합니다.
- 히스토그램, 박스플롯, 막대형, 꺾은선형, 원형, 히트맵, 산점도 및 페어플롯과 같이 데이터 유형 및 분석 목표에 따라
chart-generator.py로 차트를 생성합니다. - 분석 JSON과 차트 이미지를 인사이트 및 권장 사항이 포함된 구조화된 Markdown 문서로 결합하여
report-generator.py로 최종 보고서를 렌더링합니다. - 엔드투엔드 자동화를 위해 단일 명령으로 전체 시퀀스를 실행하려면
auto-pipeline.py를 사용합니다.
Excel2Insights 설정 가이드
- Python 3.9+가 설치되어 있는지 확인합니다.
- 격리된 환경을 생성하고 프로젝트 종속성을 설치합니다.
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
- 샘플 파일로 리더가 작동하는지 확인합니다.
python3 scripts/excel-reader.py --file data.csv
- 분석, 차트 및 보고서를 한 번에 처리하려면 전체 파이프라인을 실행합니다.
python3 scripts/auto-pipeline.py --file data/sales_2024.csv --charts histogram,bar,line,heatmap
- XLSX 통합 문서의 경우 필요에 따라 시트를 지정하고 인코딩을 설정할 수 있습니다.
python3 scripts/excel-reader.py --file workbook.xlsx --sheet Sheet1 --encoding utf-8
Excel2Insights 데이터 스키마 및 분류 체계
Excel2Insights는 데이터베이스 스키마 대신 파일 기반의 JSON 우선 데이터 모델을 사용합니다. 각 단계는 다운스트림 스크립트가 사용하는 구조화된 메타데이터를 내보냅니다.
| 아티팩트 | 생성 도구 | 위치 / 형식 | 목적 |
|---|---|---|---|
| 파일 메타데이터 | excel-reader.py |
JSON 출력 | 행, 열, 파일 크기, 시트 선택, 인코딩, 열 이름, dtypes, 미리보기 및 결측값을 캡처합니다. |
| 분석 페이로드 | data-analyzer.py |
JSON 출력 | 숫자 통계, 범주형 빈도 데이터, 날짜 범위, 상관관계, 교차 표 및 품질 플래그를 저장합니다. |
| 차트 에셋 | chart-generator.py |
output/charts/*.png |
보고서 임베딩을 위해 히스토그램, 박스플롯, 막대형, 꺾은선형, 원형, 히트맵, 산점도 및 페어플롯을 저장합니다. |
| 인사이트 보고서 | report-generator.py 또는 auto-pipeline.py |
기본값 output/report.md |
데이터세트 개요, 열 분석, 차트 갤러리, 이상치 및 권장 사항을 결합합니다. |
| 선택적 대체 보고서 | report-generator.py |
HTML 또는 PDF | --format html 또는 --format pdf가 선택된 경우 비 Markdown 결과를 생성합니다. |
메타데이터 분류
- 데이터세트 메타데이터: 행 수, 열 수, 파일 크기, 파일 형식, 시트 이름 및 인코딩.
- 열 프로필 메타데이터: 열 이름, dtype, non-null 개수, 결측 비율, 고유 개수 및 유형별 통계.
- 품질 메타데이터: 중복, 이상치, 일치하지 않는 유형, 범위 위반 및 기타 데이터 무결성 플래그.
- 관계 메타데이터: 숫자형 필드의 상관관계 및 범주형 필드의 교차 분석.
- 시각화 메타데이터: 차트 유형, 원본 열, 생성된 파일 이름 및 테마.
- 보고서 메타데이터: 요약 보고서, 데이터세트 개요, 핵심 결과, 이상치, 권장 사항 및 부록 정보.
Excel2Insights 고급 기능
- 전체 파이프라인을 실행하지 않고 즉각적으로 파일을 분류하는 Quick Scan 모드.
- 엔드투엔드 프로필 작성, 품질 검사, 시각화 및 보고를 위한 Deep Analysis 모드.
- IQR 기반 이상치 감지, 중복 감지, 결측값 비율 및 데이터 유형 일치성 검사.
- 더 풍부한 맥락을 제공하는 숫자형 상관관계 매트릭스, 범주형 교차 분석 및 날짜 범위 분석.
- 열 지정, 출력 디렉토리 제어 및 테마 사용자 정의를 통한 유연한 차트 선택.
- Markdown, HTML 및 PDF 산출물을 위한 다중 형식 보고 지원.
- 반복 가능한 배치 분석 작업을 위해
auto-pipeline.py를 통한 단일 명령 자동화. - Openclaw Skills를 더 큰 에이전트 워크플로우 및 다운스트림 자동화에 쉽게 연결할 수 있도록 하는 구조화된 JSON 출력.
SKILL.md
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