用途：提供 pandas 与 matplotlib 在数据分析与可视化中的常见使用模式，帮助快速完成数据检查、绘图和结果整理。
主要能力：
- 数据加载：使用 pd.read_csv() 读取 CSV 文件；建议先通过 df.info() 与 df.describe() 检查数据概况。
- 可视化：使用 matplotlib 绘制柱状图，使用 seaborn 绘制统计类图表；可用 plt.savefig("output.png", dpi=150, bbox_inches="tight") 保存图片。
- 报告：将 markdown 摘要写入 report.md，与生成的图表一起存放。
使用方式：按上述模式在分析脚本中调用相应函数；先做数据检查，再绘图，最后输出报告文件。
适用场景：需要快速完成 CSV 数据分析、基础统计可视化并产出文字与图表结果的场景。
限制：资料未提供除上述以外的功能、依赖版本、平台或收费信息；具体效果与完整用法暂未提供。