用途：对Excel数据进行自定义分类统计、交叉分析与可视化，并基于多维度指标进行文本难度或质量评分与分级。
主要能力：
- 加载数据与配置环境：使用pandas读取Excel，matplotlib绘图，并配置中文字体（SimHei、DejaVu Sans、WenQuanYi Zen Hei）与负号显示。load_excel_data(file_path, skip_rows=2)可跳过标题行读取原始数据。
- 自定义分类映射：categorize_data(item)按规则把具体项归入大类，空值返回“未知”。
- 统一分析与可视化：analyze_and_visualize(df, category_col, group_col, output_path, top_n, custom_categorize)生成柱状图、饼图，并在提供分组列时生成交叉分析堆叠柱状图，输出PNG图片。
- 多维度评分分级：analyze_content_difficulty(content)依据文本长度、技术术语关键词匹配、数值正则匹配（\d+）、复杂概念关键词等计算综合评分，并按阈值70/40分为高、中、低三级。
- 综合评分可视化：generate_comprehensive_analysis(df, content_col, output_path)生成评级分布横向条形图与长度-评分散点趋势图，并返回含综合评分、评级列的数据。
使用方式：准备input_data.xlsx，设置输出目录，按需填写目标列A、分组列B、文本内容列等参数，运行主流程即可得到分类分布图、交叉分析图与评分图表。
适用场景：多类别数据分布统计、文本内容难度或质量评估、分类与分组交叉分析。
限制：示例中的类别名、术语、复杂概念为占位内容，需按实际数据替换；未提供具体依赖版本、安装命令、性能与平台兼容性信息；正则与评分权重为示例逻辑，效果取决于实际配置。