用途：对 CSV、Excel、PDF、DOCX、MD 及 PNG/JPG 等来源的数据进行从读入、质量检查、分析、可视化到报告输出的完整处理。
主要能力：采用分阶段工作流。数据读入阶段按类型选择方式，CSV 用 pandas，XLSX 用 pandas 或 \xlsx 工具，DOCX 用 \docx 工具，PDF 用 \pdf 工具，MD 直接读取，图片用视觉工具，非表格数据提取后保存为 CSV。探查阶段只读取列名、类型与少量样本（推荐 n=5），多文件逐一探查并记录关联方式。质量体检覆盖完整性（缺失值、伪缺失值、记录缺失、截断）、唯一性（完全重复、主键重复、业务实体重复）、准确性与有效性（类型、取值范围）、一致性（单位、枚举值、跨表）、关联性（外键、孤儿数据）。分析阶段可按需选择统计分析、模式发现、商业智能、探索性技术及相应可视化方法。代码生成遵循需求分析、结构设计、实施与错误处理，支持 Python、R、SQL、JavaScript 相关库。结果需经完整性、格式一致性自检后交付，默认输出 Markdown 报告。
使用方式：由智能体按该技能定义的五步流程执行，先探查后分析，禁止全量加载。报告类型可为执行摘要、商业数据分析报告或仪表盘文档，格式支持 markdown、pdf、docx。
适用场景：结构化销售与运营数据分析、多文件关联分析、文档与图片中数据的提取分析、需要可视化与可落地结论的报告任务。
限制：资料未提供具体安装方式、收费与平台信息。须遵循安全探查原则，避免 Token 溢出；缺失或无法确认的信息暂未提供。