一個高性能的在地數據分析引擎，使用 SQL 和 Python 處理複雜數據集，同時保證絕對隱私。
安裝與下載
1. ClawHub CLI
從來源直接安裝技能的最快方式。
npx clawhub@latest install data-skill
2. 手動安裝
將技能資料夾複製到以下位置之一
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 優先級：工作區 > 本地 > 內建
3. 提示詞安裝
將此提示詞複製到 OpenClaw 即可自動安裝。
請幫我使用 Clawhub 安裝 data-skill。如果尚未安裝 Clawhub，請先安裝（npm i -g clawhub）。
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什麼是 數據分析助手？
數據分析助手是 Openclaw Skills 的高級整合組件，旨在處理日常辦公場景中高頻且複雜的數據任務。與難以處理大文件的傳統 AI 工具不同，此技能採用「在地代碼執行」模式。它不再將數據讀入上下文窗口，而是利用 Python 腳本和 SQLite 直接在您的機器上進行重度計算。
通過利用此 Openclaw Skills 擴充功能，開發人員和分析師可以在保持嚴格數據隱私的同時執行數據清洗、跨表查詢和語義提取。該系統專為可靠性而設計，使用非破壞性操作和復原機制，確保在您嘗試數據操作和報告生成時，原始數據集保持不變。
數據分析助手 應用場景
- 處理海量 Excel、CSV 或 WPS (.et) 文件，不受 LLM token 限制。
- 在在地數據庫上執行跨表 SQL 連接和複雜的聚合運算。
- 生成交互式 ECharts 可視化圖表，包括 3D 圖表和地理地圖。
- 自動化數據清洗任務，如去重和缺失值處理。
- 對不匹配的數據字符串執行模糊連接和語義提取。
數據分析助手 運作原理
- 數據攝取：代理識別上傳的文件，並使用在地導入腳本將其轉換為結構化的 SQLite 數據庫。
- 架構分析：自動執行 PRAGMA 檢查以理解數據表結構和元數據，無需手動輸入。
- 在地計算：根據用戶請求，代理通過 RunCommand 接口在在地生成並執行 SQL 或 Python 代碼。
- 視覺化與渲染：對於圖表，該技能利用基於模板的引擎生成通過在地 HTTP 伺服器提供的交互式 HTML 報告。
- 導出與報告：完成的數據集將導出回 Excel 或 CSV 格式，並附帶 Markdown 摘要報告。
數據分析助手 設定指南
要開始使用 Openclaw Skills 的此組件，請確保您的工作區已安裝 Python 和 SQLite，然後初始化環境：
# 安裝所需依賴項
pip install pandas sqlite3 thefuzz openpyxl
# 導入您的第一個數據集以初始化工作區數據庫
python scripts/data_importer.py "your_data.xlsx" --db workspace.db
數據分析助手 資料結構與分類體系
該技能通過結構化的在地層級管理數據，以確保一致性並易於清理：
| 目錄/文件 | 用途 |
|---|---|
workspace.db |
存儲所有導入表和視圖的核心 SQLite 數據庫。 |
outputs/html/ |
生成的交互式圖表和視覺報告的存儲位置。 |
outputs/configs/ |
圖表生成引擎使用的 JSON 配置。 |
references/metrics.md |
業務定義和指標計算邏輯的持久存儲。 |
references/prompts/ |
ECharts 配置和數據結構的模板。 |
數據分析助手 進階特性
- 復原機制：為所有結構更改自動創建版本化表（v2, v3），以便輕鬆回退。
- 指標管理：持久化的指標存儲確保未來的 SQL 生成與既定的業務邏輯保持一致。
- 自動地理編碼：內建對地理視覺化中座標映射的支持。
- 智能去重：MD5 哈希防止重複導入相同文件，節省存儲和處理時間。
- 自動化數據維護：包含一個清理腳本，用於修剪超過 30 天的元數據和數據表。
SKILL.md
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