用途：面向多 Sheet Excel 数据的清洗、跨表核对与可视化分析。
主要能力：一是数据清洗，包括合并单元格向下填充（ffill）、用正则去除数字前缀与特殊字符并仅保留中英数字、RGB 颜色分量转换为数值并按条件（如黑色/无色值）筛选、异常值识别；二是跨表核对与统计分析，如核对不同 Sheet 的数值合计并输出差异、使用 crosstab 做交叉分析和占比统计、按分组求最大值等指标；三是可视化与输出，支持配置中英文字体、生成条形图等图表、输出带样式的 Excel（如对超阈值单元格标红加粗）及下载链接。
使用方式：在 Python 环境按步骤处理。清洗阶段定义 clean_data(df, target_col) 对目标列执行 ffill、正则清洗与数值转换；遍历所有 sheet 调用清洗，例如：cleaned_dfs = {name: clean_data(df, 'group_col') for name, df in df_dict.items()}。核对阶段对不同 sheet 的金额列求和并比较差异。分析阶段用 pd.concat 合并后 pd.crosstab 生成交叉表并计算占比。输出阶段设置 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'DejaVu Sans']，保存图表为 analysis_chart.png，再用 pd.ExcelWriter(output_path, engine='openpyxl') 写出 analysis_result.xlsx 并按条件设置字体。
适用场景：多表结构一致的台账或报表合并、需要跨表数值核对的财务或统计表、需要分类占比与交叉统计并输出图表和格式化 Excel 的场景。
限制：资料未提供具体环境依赖版本、安装步骤、运行平台、权限与性能上限；代码中的列名（如 group_col、amount、category_col、status_col）与阈值（>100）为示例，实际使用需按数据替换。下载链接为环境相关，资料中仅以注释形式给出，未提供确定实现。