CSV Data 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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/
Created: 2025-12-28 | Adapted for LiYe OS