终端数据分析

快速开始

用户上传终端销售 Excel 文件后，本 skill 自动完成：数据校验 → 字段识别 → 多维分析 → HTML报告 → 图片输出。

所有工具文件（Python脚本、模板、样式）与 SKILL.md 在同一目录下，直接按文件名引用。

执行流程

步骤1：自动安装依赖

每个脚本内置 ensure_deps() 函数，首次运行时自动检测并安装缺失依赖（pandas、openpyxl）。优先使用清华镜像源，失败自动回退默认源。用户无需手动安装任何依赖。

# 直接调用脚本，依赖自动处理
python process_sales_data.py <用户上传的文件路径>

步骤2：数据校验与字段识别

脚本自动识别以下维度字段（有什么分析什么，不预设）：

| 字段类型 | 关键词匹配 | |:---|:---| | 品牌 | 品牌、brand | | 机型 | 机型、model、型号 | | 地区 | 省份、地市、地区、城市 | | 营业厅/门店 | 营业厅、门店 | | 客户 | 客户 | | 串码 | 串码、IMEI、串号 | | 日期 | 日期、date、时间 | | 金额 | 售价、金额、价格 |

步骤3：确认分析维度

根据识别出的字段，向用户列出将执行的分析维度，等待用户确认后再执行。

步骤4：生成HTML报告

AI 直接生成完整 HTML 文件（不依赖外部模板文件），使用以下规范：

报告结构：

<!-- 标题区 -->
<h1>{{由数据内容决定的标题}}</h1>
<p>数据周期：XX | 生成时间：XX</p>

<!-- KPI卡片行（4列） -->
销售总量 | 销售总额 | 活跃门店 | 环比增长

<!-- 维度区块（有字段才渲染，无字段整块跳过） -->
地区销售概览 / 品牌销售排行 / 热销机型TOP10

占位符说明（AI生成HTML时按实际数据填充）：

{{REPORT_TITLE}} → 报告标题，根据数据来源命名
{{REGION_TITLE}} → 地区区块标题（如：9地市销售概览、各省销售对比）
{{REGION_COL}} → 地区列名（地市/省份/城市）
{{BRAND_TITLE}} → 品牌区块标题
{{MODEL_TITLE}} → 机型区块标题
{{KPI1_LABEL}} ~ {{KPI4_VALUE}} → KPI 卡片标签与数值

样式规范（内嵌CSS，红色系热力图）：

/* 容器 */
.report-container { width: 1200px; margin: 0 auto; padding: 16px; }

/* KPI卡片 */
.kpi-card { padding: 10px; background: #fef2f2; border-left: 3px solid #dc2626; }
.kpi-label { font-size: 12px; color: #666; }
.kpi-value { font-size: 18px; font-weight: bold; color: #dc2626; }

/* 区块标题 */
.section-title { background: #dc2626; color: #fff; padding: 6px 10px; font-size: 14px; }

/* 热力图配色（销量高→深红，低→浅色） */
.heat-up-1 { background: #fff5f5; }
.heat-up-2 { background: #fed1d1; }
.heat-up-3 { background: #fca5a5; }
.heat-up-4 { background: #f87171; color: #fff; }
.heat-up-5 { background: #dc2626; color: #fff; }
.heat-flat  { background: #fafafa; }
.heat-down-1 { background: #fefefe; }
.heat-down-2 { background: #f5f5f5; }
.heat-down-3 { background: #e5e5e5; }
.heat-down-4 { background: #d4d4d4; }

/* 表格 */
table { width: 100%; border-collapse: collapse; font-size: 12px; }
th, td { padding: 5px 8px; border: 1px solid #e5e5e5; text-align: center; }
th { background: #fef2f2; font-weight: bold; }

布局规范：

紧凑布局，单元格内边距 4-6px，减少留白
主标题 18-20px 加粗；副标题 14-16px；正文 12-14px
并列项标题字数对齐（如：销售数量/销售金额保持4字）
内容尽量单屏展示

步骤5：输出图片

HTML 报告生成后，用以下方式转为 PNG：

python html_to_image.py <生成的HTML文件路径>

HTML 和 PNG 均保存到桌面，命名规范：{报告类型}_{YYYYMMDD}.html

核心原则

不预设任何具体名称：报告标题、地区名称全部由实际数据决定，不硬编码"吉林联通""9地市"等
不编造数据：用户数据中没有的字段，不能出现在分析结果中
按需渲染区块：数据中没有某维度字段时，对应区块整块跳过
先确认再执行：所有分析动作开始前需用户确认

依赖说明

基础依赖（自动安装）：

pandas + openpyxl — 数据读取与分析，每个脚本启动时自动检测并安装

HTML转图片（可选）：

pip install playwright && playwright install chromium

无此依赖时，脚本跳过图片输出并给出提示，不影响数据分析核心功能。

数据源支持

营业厅销售串码报表：字段含营业厅、串码、机型、品牌、售价等
2B省分销售明细报表：字段含客户名称、串码、机型、合约金额等
其他自定义格式：按实际字段自适应分析，不依赖固定格式

内置脚本说明

| 脚本文件 | 功能描述 | |:---|:---| | process_sales_data.py | 销售数据自适应分析（含 ensure_deps 自动安装依赖） | | process_inventory.py | 库存查询（省/市仓库、机型筛选、物资编码映射） | | compliance_check.py | 合规检查（销售数据 vs 合规规则比对） | | html_to_image.py | HTML转PNG（playwright 优先，wkhtmltoimage 备用） |

内置资源文件

| 资源文件 | 用途 | |:---|:---| | report_template.html | HTML报告模板（全占位符，无硬编码） | | style_guide.md | 视觉规范文档（配色/字体/布局） | | heatmap_palette.json | 热力图色阶定义 | | data_source_spec.md | 数据源字段规范 | | report_examples.md | 报告示例与占位符对照表 |

热力图色阶（内嵌参考）

{
  "heat_up": ["#fff5f5","#fed1d1","#fca5a5","#f87171","#dc2626"],
  "heat_flat": "#fafafa",
  "heat_down": ["#fefefe","#f5f5f5","#e5e5e5","#d4d4d4"]
}

规则：将数值按五档分段（0-20%, 20-40%, 40-60%, 60-80%, 80-100%），映射到对应色阶。下降数据同理反向映射。