trend-analysis

用途：对分组数据做分级评估与趋势预测，适用于绩效评估、目标设定等场景。\n\n主要能力：读取 Excel 数据，按分组列汇总目标数值并排序；按前 30% 为高、后 30% 为低、其余为中等的规则划分等级；为不同等级设定差异化增长率，按“预测值 = 当前值 × (1 + 增长率)”计算预测值；汇总当前总计、预测总计与整体增长率并给出趋势结论；最后用横向柱状图对比当前值与预测值，并标注等级和数值。\n\n使用方式：需在 Python 环境安装 pandas、numpy、matplotlib，先加载数据文件并设置中文字体（示例优先 WenQuanYi Zen Hei，备选 SimHei、DejaVu Sans），再依次完成等级划分、增长率映射、预测计算与可视化。示例中读取文件的语句为 df = pd.read_excel(file_path)，需将 file_path 替换为实际数据文件路径；分组列名与目标数值列名也需按实际数据替换。\n\n限制：增长率阈值（高 10%、中等 8%、低 15%）与等级划分比例（30%/70%）为示例设定，需按实际业务调整；数据文件路径、列名等占位内容需替换后才能运行；资料未说明运行平台、依赖版本及是否支持其他数据格式。