将用户的数据分析需求转化为结构化的分析计划并与用户确认。用户提出 BI 业务分析、数据探索、统计建模等需要规划的分析任务时使用。简单数据查询、公式明确的定量计算等流程简单、无需规划的任务不使用。
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将 BI 数据分析结果组织成可视化 HTML 报告。当分析完成、需要生成报告时调用。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
将分析结论和数据文件转化为读者友好的 HTML 报告。支持单主题和多主题场景。
报告生成遵循三个核心原则:
开始前确认以下事项已就绪,任一缺失应先完成前置分析流程:
基于已完成的分析过程,梳理各主题涉及的关键指标、分析维度和数据特征,为每个主题规划展示形式:
根据分析路径选择展示方式:每个主题的第一张卡片必须是数据概况卡,展示核心指标整体情况作为背景,再按分析路径展开后续内容:
| 分析路径 | 展示方式 |
|---|---|
| 基础数据观测 | KPI 卡展示核心数字,表格/图表展示数据细节 |
| 下钻/拆解/归因 | 按照「现象 → 归因 → 数据佐证」展示完整分析路径 |
| 归因类分析(含外部事件) | 数据概况卡 → 按关键数据点或异常区间分块,每块附触发原因 + 具体动作描述的归因列表 |
选择图表类型:按 references/layout-spec.md §1 中的图表类型表匹配,命中即停;标注"✦ 支持切换"的场景需同时生成图表和表格视图(详见步骤 3)。
列出每个主题需要读取的数据文件。
多主题场景下,额外确定报告的总标题(概括报告整体范围)和总摘要(提炼各主题核心结论,形成跨主题的综合性洞察,将放在报告顶部的摘要区块)。
对每个主题,依次执行步骤 2 和步骤 3:
根据步骤 1 确定的文件列表,读取该主题所需数据:
根据步骤 1 的布局规划,为该主题生成独立的 HTML 卡片:
卡片需包含标题、摘要、数据展示(表/图/KPI)、现象描述、分析解读和数据来源。
生成卡片时需严格遵循 references/layout-spec.md 中的排版规范。
图片一律用 ECharts 在 HTML 中动态绘制:从数据文件读取数值,在卡片内初始化 ECharts 实例渲染图片。禁止引用分析过程中已生成的 PNG/JPG 等静态图片(不得使用 <img> 标签嵌入图片路径、base64 或外链图片来展示图片)。
标注"✦ 支持切换"的场景必须实现图表/表格双视图:图表容器顶部右侧放"图表"/"表格"切换按钮,默认显示图表,点击切换到表格;表格视图数值列颜色规则与图表保持一致。
图表高亮重点:趋势图和折线图必须用 markPoint / markLine 标注关键数据点(异常值、大幅增长、增长停滞等),图表正下方紧跟一行小字列出具体数值和简要说明。
分块归因分析:归因类卡片按数据重点分块展示,每块对应一个关键数据点或异常区间,块内归因列表中每条归因需包含:触发原因 + 具体动作描述,禁止只写原因不写动作。
卡片写入 sections_{xxx}.json 文件(使用唯一标识区分不同报告)。每条 section 的字段说明:
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
title | string | 卡片标题 |
icon | string(可选) | Bootstrap Icon 类名,如 bi-graph-up-arrow |
type | string(可选) | 填 "timeline" 表示时间线 section,渲染在 tab 区域外部且始终可见;不填则为普通可切换卡片 |
html_fragment | string | 卡片内容 HTML |
[
{
"title": "访问趋势分析",
"icon": "bi-graph-up-arrow",
"html_fragment": "<div class='bg-white rounded-xl shadow-md p-6'>...</div>"
},
{
"title": "业务事件时间线",
"type": "timeline",
"icon": "bi-calendar-event",
"html_fragment": "<div class='bi-timeline'>...</div>"
}
]
时间线 section(可选):如果分析过程中涉及业务事件(促销活动、模型上线、策略变更等),在所有普通卡片之后追加一条 "type": "timeline" 的 section。时间线的 html_fragment 使用以下结构:
<div class="bi-timeline"><div class="bi-tl-item {类型class}"><div class="bi-tl-date">{日期}</div><div class="bi-tl-title">{事件名}</div><div class="bi-tl-desc">{描述}</div></div>tl-major(异常/突发)、tl-promo(促销/活动)、tl-product(产品发布/功能变更)、不加 class(常规事件)所有主题卡片生成后,调用 scripts/report_builder.py 将各 JSON 文件拼接成完整的 HTML 报告。
参数:
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| --sections | 主题卡片 JSON 文件路径,支持多个(必填) |
| --output / -o | 输出报告文件路径,HTML 格式(必填) |
| --report-title | 报告总标题(多主题场景使用) |
| --overall-summary | 跨主题核心结论摘要(多主题场景使用) |
调用示例:
# 多主题
python scripts/report_builder.py \
--sections sections_001.json sections_002.json \
--output report_v1.html \
--report-title "XXX 产品 2025 年 12 月数据分析报告" \
--overall-summary "<p>跨主题核心结论摘要...</p>"
# 单主题(不传 report-title 和 overall-summary,让主题卡片直接展示)
python scripts/report_builder.py \
--sections sections_001.json \
--output report_v1.html
输出命名遵循 runtime-guide §1.5 交付物版本化:首份报告输出 report_v1.html,
报告被重做时(口径修正、用户反馈驱动、依赖数据重算)输出 report_v2.html、
report_v3.html…,不原地覆盖已有版本。步骤 5 自检失败后的修正属于同一版本内的
局部修正,可复用当前版本号。
报告生成后,必须逐项检查以下内容,任一项不通过则修正后重新生成:
布局与内容:
references/layout-spec.md图表类型:
markPoint / markLine 标注关键数据点,图表正下方有具体数值小字说明归因分析:
时间线:
"type": "timeline" 的 section数据准确性:
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概要と使いどころ
将用户的数据分析需求转化为结构化的分析计划并与用户确认。用户提出 BI 业务分析、数据探索、统计建模等需要规划的分析任务时使用。简单数据查询、公式明确的定量计算等流程简单、无需规划的任务不使用。
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通过量化历史数据的自然波动幅度,自适应计算判定阈值。当需要从数据本身确定阈值(如波动阈值、影响度阈值等)、而非使用固定值时调用。仅适用于日/周粒度阈值确定。
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基于阈值检测时间序列中的显著异常波动点。当需要找出指标异常波动日期、识别数据异动时调用。
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计算各维度(组)值对指标变动的贡献度,支持可加型量值指标和加权平均型/率值指标。当需要计算贡献度、解释指标"为什么涨/跌"时调用。
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从运营周报、活动文档、对话输入或文档工具 API 中提取业务事件,与指标异常时间窗口对齐,生成有证据支撑的因果归因假设并排序。当已知指标存在异常波动、需要从外部文档证据中解释"为什么"时调用。
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对用户、产品等业务对象做分群:用波士顿矩阵法做象限分群,或用分层聚类、K-means、DBSCAN 等聚类技术分群。当需要做客群/产品分群、象限策略、画像或密度型子结构发现时调用。触发条件:当对话中出现“分群”、“分类”、“聚类”、“不同类型”、“不同场景”等体现分群分析词语时触发。
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