用途：提供数据分析的工作流与模式，覆盖从数据理解到报告输出的过程。当需要探索和分析数据集、创建数据报告、转换或清洗数据、构建可视化，或用户提到“data analysis”“analyze data”“reporting”时使用。
主要流程：先做数据理解，明确数据来源、字段含义、数据质量和要回答的业务问题；再进行数据加载（示例包含 C#/.NET 的 CsvHelper 与 TypeScript 的 csv-parse/sync）；随后做数据探索，关注记录数、列类型、缺失值、取值分布和异常值；接着进行数据清洗，包括处理缺失值、去重、修正数据类型、统一格式、处理异常值。
主要能力：支持聚合（如按类别分组统计数量、总额、均值）、透视（如按年月汇总金额）、基础统计（均值、中位数、众数、标准差、百分位数）以及报告输出（控制台报告与导出 CSV）。
最佳实践：记录对数据的假设，分析前校验数据质量，使用合适的数据类型，处理空值、零值和负值等边界情况，对分析脚本做版本控制，构建可复现工作流，通过可视化分布理解数据，并用已知值测试计算。
限制：资料未提供具体的安装命令、依赖清单、支持的平台或收费信息，暂未提供这些内容。