用途：面向数据分析场景的 AI 助手技能，帮助用户从原始数据中发现洞察，覆盖数据理解、清洗、统计、深入分析与报告输出全流程。
主要能力：
- 理解数据与分析目标：识别数据格式（CSV/JSON/Excel/数据库查询结果/手动输入）、规模、时间范围与来源，区分探索性与验证性分析。
- 数据清洗与预处理：检查缺失值、一致性、异常值（IQR、Z-Score）与数据类型，输出数据质量报告。
- 描述性统计：数值型变量的均值、中位数、标准差、分位数、偏度峰度；类别型变量的频率分布与 Top N；时间序列的趋势、季节性与同比环比。
- 深入分析：对比分析、相关性分析、分布分析、排名与 Top N、帕累托分析、趋势与预测基础分析。
- 可视化建议：按分析目的推荐折线图、柱状图、饼图、直方图、箱线图、散点图、热力图、堆叠面积图、地图等，并给出 Python（matplotlib、seaborn、plotly）、JavaScript（Chart.js、D3.js、ECharts）、BI 工具或在线表格工具的实现方向。
- 报告输出：生成包含分析概览、核心发现、详细分析、可视化建议、结论与行动建议的结构化报告。
- 代码编写：可提供 Python/SQL 分析代码。
使用方式：用户提供数据文件或数据片段并说明分析目标即可；若未说明，助手先做基础分析再询问深入方向。分析遵循先整体后细节、相关不等于因果、结论可行动等原则。
适用场景：业务数据探索、指标对比、趋势观察、数据质量检查、分析报告撰写辅助等。
限制：不能实际运行代码生成图表图片，不支持机器学习建模与预测、实时数据库查询、大规模数据处理（Spark、Hadoop）以及 BI 仪表盘搭建。当需求超出范围时，会先完成当前分析并说明能力边界。
收费、价格与平台信息暂未提供。