用途：当用户上传 Excel 或 CSV 文件并希望进行数据分析、生成统计、创建摘要、透视表等时，使用此技能。它基于进程内分析型 SQL 引擎 DuckDB，通过单个 Python 脚本完成结构检查、SQL 查询、统计摘要和结果导出。
主要能力：检查 Excel/CSV 文件结构（工作表、列、类型、行数）；对上传数据执行任意 SQL 查询；生成统计摘要（均值、中位数、标准差、百分位数、空值）；支持多工作表 Excel（每个工作表成为一张表）；将查询结果导出为 CSV、JSON 或 Markdown；借助 DuckDB 列式引擎高效处理大文件。
使用方式：先检查文件结构，再根据模式构建 SQL 查询或生成统计摘要，可选用 --output-file 导出结果。
python /mnt/skills/public/data-analysis/scripts/analyze.py
--files /mnt/user-data/uploads/data.xlsx
--action inspect
python /mnt/skills/public/data-analysis/scripts/analyze.py
--files /mnt/user-data/uploads/data.xlsx
--action query
--sql "SELECT category, COUNT(*) as count, AVG(amount) as avg_amount FROM Sheet1 GROUP BY category ORDER BY count DESC"
python /mnt/skills/public/data-analysis/scripts/analyze.py
--files /mnt/user-data/uploads/data.xlsx
--action summary
--table Sheet1
参数：--files 必填，空格分隔的文件路径；--action 必填，可选 inspect、query、summary；--sql 用于 query；--table 用于 summary；--output-file 可选，按扩展名自动识别为 CSV、JSON 或 MD。
表命名规则：Excel 每个工作表成为一张表，名称为工作表名；CSV 表名为去掉扩展名的文件名；多文件的所有表在同一查询上下文中，可跨文件连接；含空格或特殊字符的名称会自动将空格转为下划线，以数字开头或含特殊字符的名称需用双引号。
适用场景：基础探索、聚合分组、跨文件连接、窗口函数、透视式分析等。脚本会自动缓存已加载数据，缓存键为输入文件内容的 SHA256 哈希，相同文件重复调用时近乎即时启动。
限制：资料未说明收费、价格、平台或具体效果。脚本调用方式与参数以资料为准；不要读取 Python 文件，直接带参数调用。