用途
CSV Analyzer 是一个综合性的 CSV 数据分析与可视化引擎，以技能（skill）形式提供。它用于分析 CSV 文件、生成数据摘要、创建可视化图表，并帮助解读结果、向用户提供洞察。
主要能力
- 运行本地 Python 脚本
analyze_csv.py对 CSV 文件进行分析。 - 生成数据质量评分（quality_score）、缺失值、重复行等质量指标。
- 计算相关性、偏度、异常值等统计信息。
- 输出多种图表，包括：
overview_dashboard.png（概览仪表盘）missing_values.png（缺失值图）numeric_distributions.png（数值分布，直方图 + KDE）categorical_distributions.png（类别分布，柱状图）time_series.png（时间序列）box_plots.png（箱线图，用于异常值分析）correlation_heatmap.png（相关性热力图）pairplot.png（散点矩阵，2-6 个数值变量）violin_plot.png（小提琴图，数值 vs 类别）
- 支持多种输出格式：默认、markdown、json、html。
- 支持大文件采样（
--sample）、指定日期列（--date-columns）、自定义输出目录（--output-dir）、无图表模式（--no-charts）等。
使用方式
快速开始：
cd ~/.claude/skills/csv-analyzer/scripts
export $(grep -v '^#' /path/to/project/.env | xargs 2>/dev/null)
python3 analyze_csv.py /path/to/data.csv
常用命令：
- 基础分析：
python3 analyze_csv.py data.csv - 完整报告（所有图表）：
python3 analyze_csv.py data.csv --format markdown --max-charts 10 - 快速分析（无图表）：
python3 analyze_csv.py data.csv --no-charts - 大文件（>100MB）：
python3 analyze_csv.py huge.csv --sample 50000 - 指定日期列：
python3 analyze_csv.py data.csv --date-columns created_at updated_at - JSON 输出（程序化使用）：
python3 analyze_csv.py data.csv --format json --no-charts - 自定义输出位置：
python3 analyze_csv.py data.csv --output-dir /path/to/project/.tmp/analysis - 生成所有可视化：
python3 analyze_csv.py data.csv --format html --max-charts 10
图表默认保存位置：~/.claude/skills/csv-analyzer/scripts/.tmp/csv_analysis/。可将图表复制到用户项目 .tmp 目录以便查看：
cp ~/.claude/skills/csv-analyzer/scripts/.tmp/csv_analysis/*.png /path/to/project/.tmp/csv_analysis/
结果解读
工具提供了质量评分、相关性、偏度、异常值的解读指南：
- 质量评分：90-100 为 A（优秀），80-89 为 B（良好），70-79 为 C（中等），60-69 为 D（较差），<60 为 F（严重问题）。
- 相关性 |r|：0.9-1.0 非常强，0.7-0.9 强，0.5-0.7 中等，0.3-0.5 弱，0.0-0.3 可忽略；正负号表示方向。
- 偏度：<-1 重左尾，-1 到 -0.5 轻度左偏，-0.5 到 0.5 对称，0.5 到 1 轻度右偏，>1 重右尾（可考虑对数变换）。
- 异常值：<1% 为少量，1-5% 为中等，>5% 为大量。
适用场景
- 快速了解 CSV 数据概况（行数、列数、数值/类别列）。
- 检查数据质量（缺失值、重复行、质量评分）。
- 探索单变量分布、变量间关系、异常值。
- 生成多图表仪表盘或综合视图。
- 为数据清洗和建模提供建议。
限制
- 依赖 pandas、matplotlib、seaborn、scipy、numpy，需通过
pip install pandas matplotlib seaborn scipy numpy安装。 - 完全在本地运行，免费。
- 其他限制暂未提供。