用途：帮助用户分析和处理 Excel/CSV 文件，适用于「帮我分析这个表格」「这个 Excel 里有多少条数据」等请求，以及筛选、汇总、透视、生成图表或报告的场景。
主要能力：通过 Python 脚本使用 pandas 处理 Excel/CSV，可读取指定工作表或 CSV，查看行数列名列名与前几行，做基本统计（describe）、按列分组聚合（groupby + agg）、条件与多条件筛选，并将结果导出为 Excel 或 CSV。
使用方式：首次使用时自动安装依赖，命令为 pip install pandas openpyxl。读取示例：pd.read_excel("/path/to/file.xlsx", sheet_name=0) 或 pd.read_csv("/path/to/file.csv")。导出示例：result.to_excel("/path/to/output.xlsx", index=False)、result.to_csv("/path/to/output.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")。
数据校验：分析前后均需校验。清洗后打印清洗前后行数，检查分类列唯一值并合并近似重复值（如「华东」与「华东地区」），并做聚合一致性校验，确保各分组 sum 等于总 sum。报告中的数字须与清洗后数据一致，排名或占比之和应约等于 100%，并明确告知用户做了哪些清洗。
输出规范：先展示数据概览，说明清洗步骤，结果用表格展示，大数据集只展示前 10 行加汇总统计，导出时告知保存路径。
限制：资料未提供具体图表生成代码、透视表实现细节、支持的文件大小上限及错误处理方式，暂未提供。