用途：面向单个 Excel 工作表的读取、清洗、交叉分析与可视化，帮助从单表中提取关键指标、完成分级评分并输出图表与分析结果。
主要能力：按六个步骤组织。Step1 导入 pandas、numpy、matplotlib、seaborn 等依赖并配置中英文字体，避免图表乱码；Step2 加载数据与基础清洗，包含合并单元格向前填充、列名标准化（去空格与换行）、正则提取数值、去除全空行；Step3 分类映射与多维度评分/分级算法骨架；Step4 交叉分析与统计汇总，输出频数、占比及总计行，并用 crosstab/pivot 做交叉表；Step5 图表美化与高分辨率输出，默认 dpi=300，含标题、坐标轴标签、数据标签与颜色方案；Step6 大文件转 Parquet，并用 base64 生成 CSV 下载链接。
使用方式：以 Python 环境运行，传入 Excel 文件路径与工作表名（sheet_name 默认 0），依次调用 load_and_clean_data、categorize_and_score、analyze_data、visualize_results、export_and_generate_link。关键依赖命令与代码保持原样，示例中阈值、权重和列名均为占位，需要按实际数据结构替换。
适用场景：单表口径的数据清洗、分类统计、交叉分析与图表报告生成。
限制：资料仅针对单个工作表；合并单元格处理、正则规则、分类阈值与评分权重示例未给出真实业务参数；字体依赖本机是否安装 SimHei、WenQuanYi Zen Hei 等；Parquet 导出需相应依赖支持。其他运行环境、收费与平台信息暂未提供。