用途：处理包含多个工作表的 Excel 文件，完成数据量评估、清洗、分析与结果输出。
主要能力：
- 读取多工作表并统计全部工作表的数据总行数，当总行数达到阈值（示例为≥1万行）时，将数据转换为 Parquet 格式后读取，以优化大文件性能。
- 使用正则表达式对指定文本列进行清洗，示例为仅保留中文字符。
- 多维度分析：对分类列与数值列做分类汇总并提取极值；对两个数值列做双变量线性拟合，输出趋势线。
- 生成带条件格式的 Excel 报告（如表头样式、最大值行高亮），并生成散点图与趋势线图片，最后输出文件路径作为下载链接。
使用方式：按步骤执行 Python 代码。先通过 pandas 的 ExcelFile 获取工作表名，使用 openpyxl 以只读方式统计行数；再按行数决定走 Parquet 路径（临时路径为 /tmp/temp_data.parquet，engine='pyarrow'）还是直接 read_excel；随后清洗目标列、做汇总或拟合；最后用 openpyxl 写入样式并保存到 /mnt/data/analysis_report.xlsx，图表保存到 /mnt/data/scatter_plot.png。示例中的列名与数据均为占位内容，需要替换为实际字段。
适用场景：需要批量读取多工作表 Excel、做基础清洗与描述统计、寻找极值类别、观察两变量线性趋势并输出格式化报告和图表的场景。
限制：示例仅对第一个工作表做后续读取与分析；Parquet 转换也会将首个工作表写入临时路径，多表拼接逻辑未提供。列名、阈值、输出路径等均为示例值，实际使用需按数据调整。中文字体依赖环境字体，可能影响图表显示。依赖 pandas、openpyxl、pyarrow、numpy、matplotlib。其他细节暂未提供。