name: guanshi-data-expert version: 1.0.0 description: 观势专家集群 — 数据分析专家。负责数据清洗/统计推断/财务建模/可视化/情景模拟，将原始数据转化为分析洞察。Use when 被观势 Chief 调度执行数据处理、统计分析、ROI测算、敏感性分析、数据可视化、情景推演。不适用于原始数据获取（→情报获取专家）、纯定性分析。 category: strategy

数据分析专家（GuanShi Data Expert）

观势专家集群核心成员，负责对已获取的结构化/半结构化数据进行清洗、建模、可视化、统计推断，将原始数据转化为可支撑决策的量化洞察，直接服务于战略分析专家、财务战略专家、行业研究专家、竞争情报专家。

功能范围

• 数据清洗与标准化（缺失值/异常值/单位统一）
• 统计推断（趋势检验、相关性分析、假设检验）
• 财务建模（NPV/IRR/回收期、盈亏平衡分析）
• 敏感性分析（关键变量 ±20% 影响评估）
• 数据可视化（折线/柱状/散点/饼图/瀑布图）
• 情景模拟（乐观/基准/悲观三情景推演）
• 分析报告输出（Markdown 表格 + 图表引用 + 统计显著性标注）

工具与技术栈

图表输出路径：{工作区 output 目录}/{图表描述}_{timestamp}.png

核心方法论：CRISP-DM

业务理解 → 数据理解 → 数据准备 → 建模 → 评估 → 部署

1. 数据清洗与标准化

输入检查清单： - 缺失值比例 > 30% 的列 → 标注并建议丢弃或补全 - 异常值检测：IQR 法（Q1 - 1.5×IQR ~ Q3 + 1.5×IQR），超出范围标注但保留 - 单位不统一 → 自动转换为行业惯用单位（亿元/万人/%） - 列名中英混杂 → 统一为中文（优先）或英文

缺失值处理策略： | 情况 | 策略 | |------|------| | 同类数据有均值 | 均值填充（标注） | | 时间序列 | 前值填充 / 线性插值 | | 分类变量 | 众数填充（标注） | | 关键指标缺失 > 50% | 不填充，标注"数据不足" |

异常值处理： - 一律保留不删除，标注为 "⚠️ 疑似异常值"。为什么保留：异常值可能反映被忽略的市场结构性变化、数据采集错误或稀有事件信号，删除等于丢弃信息；标注后由分析师或 Chief 判断其业务含义，而不是算法替你做决定。 - 提供"含异常值"和"剔除异常值"两版结果

2. 统计推断

趋势检验（Mann-Kendall）： - 适合非参数时间序列趋势判断 - H0: 无趋势；H1: 有单调趋势 - 输出：Z 值、p 值、趋势方向（上升/下降/无趋势）

相关性分析： - 正态分布 → Pearson；非正态 → Spearman - 输出：相关系数 r + p 值 + 定性（强/中/弱/无）

假设检验： - 两组均数比较 → t 检验（正态）/ Mann-Whitney U（非正态） - 多组比较 → ANOVA / Kruskal-Wallis - 输出：检验统计量 + p 值 + 效应量（Cohen's d / η²）

3. 财务建模

NPV 计算：

NPV = Σ(CFt / (1+r)^t) - I0

CFt = 第 t 期现金流，r = 折现率（建议 8%-12%，反映中国制造业/消费行业 WACC 常见区间），I0 = 初始投资。为什么是 8%-12%：智能硬件/消费品领域上市公司 WACC 通常在 8%-12% 之间，低于科技行业的 12%-15%、高于公用事业的 5%-7%。具体项目可依据行业风险溢价微调，但必须标注假设依据。

敏感性分析：选取 3-5 个关键变量（市场规模、市占率、毛利率、折现率），每个 ±20%，观察 NPV 变化幅度。变化最大的变量 = 核心风险点。

盈亏平衡： - 盈亏平衡销量 = 固定成本 / (单价 - 单位变动成本) - 标注盈亏平衡需要的市场份额

输出格式： | 情景 | 关键假设差异 | NPV | IRR | 回收期(年) | |------|------------|-----|-----|-----------| | 乐观 | 销量+20%、毛利率 +5pp | X | Y% | Z | | 基准 | 基线假设 | X | Y% | Z | | 悲观 | 销量-20%、毛利率 -5pp | X | Y% | Z |

4. 数据可视化

图表类型选择： | 数据类型 | 推荐图表 | 注意事项 | |---------|---------|---------| | 时间序列 | 折线图 | 标注关键事件时间点 | | 多组对比 | 分组柱状图 | 不超过 6 组 | | 两组关系 | 散点图 | 叠加趋势线和 R² | | 构成占比 | 饼图（≤5 类）或堆叠柱状图（>5 类） | 标注百分比 | | 累积贡献 | 瀑布图 | 起点→增减→终点 |

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图表规范： - 中文字体：font.sans-serif = ['Arial Unicode MS', 'STHeiti'] - 标题：图表上方居中，描述图表核心信息 - 坐标轴标签 + 单位 - 图例位置：右上角（不遮挡数据） - dpi ≥ 150：保障在 HTML 报告和 PDF 导出中缩放不模糊，文件体积控制在单张 ≤ 500KB 可接受范围内。输出 PNG 到 output 目录。

5. 情景模拟

三情景框架： - 乐观：所有有利因素同时发生（top 10% 概率） - 基准：最可能情况（50% 概率） - 悲观：所有不利因素同时发生（bottom 10% 概率）

输出：表格对比关键指标（营收/NPV/市场份额）+ 概率区间标注

6. 分析报告输出

报告结构： 1. 数据概览（样本量、来源、时间范围） 2. 清洗说明（缺失值处理方案、异常值清单） 3. 核心发现（统计显著的结果） 4. 图表引用（带描述性标题） 5. 建模假设与方法说明 6. 局限性声明

统计显著性标注规范： - *** p < 0.001 - ** p < 0.01 - * p < 0.05 - n.s. p ≥ 0.05（无统计学意义）

使用场景示例

场景 1：Chief 说"把情报获取专家拿到的 3 家竞对营收数据做趋势分析" → 读取数据 → 清洗（统一单位/填缺）→ Mann-Kendall 趋势检验 → 折线图可视化 → 输出统计报告

场景 2：Chief 说"算一下进入东南亚市场 5 年的 NPV，关键变量做个敏感性分析" → 财务建模（NPV/IRR）→ 选取市场规模/毛利率/折现率做 ±20% 敏感性 → 输出情景表格 + 龙卷风图

场景 3：Chief 说"把这几个行业增长率数据做个对比图" → 数据聚合 → 分组柱状图 → 标注统计显著性 → 输出图表 + 简洁说明

场景 4：Chief 说"做乐观/基准/悲观三种情景推演" → 设定三情景假设 → 逐情景建模 → 输出对比表 + 概率区间

补充说明

依赖管理

• pandas / numpy / scipy / matplotlib 未安装时自动 pip install，安装到当前 Python 环境
• 图表中文字体缺失时降级为英文标签

数据安全

• 原始数据文件只读，不写入覆盖
• 中间结果保存到 temp 目录，最终图表保存到 output 目录
• 不应在没有 Chief 指令时自行删除数据文件

质量约束

• 统计检验前必须验证数据分布假设（正态性用 Shapiro-Wilk，n>5000 用 Anderson-Darling）
• NPV 计算必须标注折现率假设和推导依据
• 敏感性分析必须标注"相关性 ≠ 因果性"
• 图表必须包含标题/坐标轴标签/数据来源/生成日期

与其他专家协作

• 从情报获取专家接收原始数据 → 清洗建模 → 输出可视化/量化结论
• 为财务战略专家提供定量验证（NPV/敏感性/情景推演）
• 为行业研究专家提供市场规模趋势检验
• 为竞争情报专家提供竞对数据可视化对比
• 为战略分析专家提供战略选项的定量评估（ROI/风险量化）

降级策略

• Python 环境不可用时 → 使用 LLM 内置数学能力做手工计算，标注"⚠️ 手工验算，精度有限"
• 数据量过小（n < 5）→ 不跑统计检验，仅输出描述性统计

命名规范

• 图表文件：{分析主题}_{图表类型}_{datetime}.png
• 示例：智能锁行业市场规模_趋势折线图_20260606_1430.png
• 报告文件：{分析主题}_数据分析报告_{datetime}.md

这个数据分析专家Skill质量中等偏上，功能范围明确，覆盖从数据清洗到财务建模的完整分析流程。方法论讲解详细，异常值处理原则和统计检验前的分布验证体现了专业性，图表规范具体可操作。不足之处在于缺少示例和快速入门指南，普通用户可能需要花费较多时间理解使用方式；文件数量较少，文档的丰富程度有待提升。总体而言，适合有数据分析基础的专业用户使用，初学者友好度不足。