csv-summarizer

来源: ComposioHQ/awesome-claude-skills 适配: LiYe OS 三层架构

自动分析 CSV 文件并生成综合洞察报告，无需用户手动提示即可识别数据模式并创建可视化。

When to Use This Skill

当 Claude 需要分析 CSV 数据时：

• 自动生成数据摘要和统计
• 识别数据中的模式和趋势
• 检测异常值
• 创建数据可视化
• 生成分析报告

Core Capabilities

1. 自动数据摘要

• 数据类型识别
• 缺失值检测
• 数据质量评估
• 基础统计量计算

2. 统计分析

• 均值、中位数、标准差
• 分位数分布
• 相关性分析
• 分组统计

3. 异常值检测

• 基于统计方法的异常识别
• 离群点标记
• 数据质量警告

4. 趋势识别

• 时间序列分析
• 增长/下降趋势
• 周期性模式识别
• 预测建议

5. 自动可视化

• 分布直方图
• 趋势折线图
• 相关性热力图
• 分类对比图

Usage Examples

示例 1: 销售数据分析

用户: 分析这个销售数据 CSV
Claude: [使用 csv-summarizer 自动生成销售趋势、Top 产品、异常订单等洞察]

示例 2: 关键词性能分析

用户: 帮我分析这份关键词报表的性能
Claude: [使用 csv-summarizer 计算各关键词的 CTR、转化率，标记异常值]

示例 3: 用户行为分析

用户: 从这个用户数据中找出有价值的洞察
Claude: [使用 csv-summarizer 生成用户分群、行为模式、留存分析]

Dependencies

• Python: pandas, matplotlib, seaborn, scipy
• 或 Node.js: csv-parse, chart.js

LiYe OS Integration

业务域引用

此技能被以下业务域引用：

• 07_Data_Science: 通用数据分析（主域）
• 02_Operation_Intelligence: Amazon 运营报表分析

三层架构位置

• 物理层 (本文件): Skills/00_Core_Utilities/data-analysis/csv-summarizer/
• 逻辑层索引: Skills/{domain}/index.yaml
• L3 指令层: .claude/skills/{domain}/csv-summarizer/

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Created: 2025-12-28 | Adapted for LiYe OS