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开发权限需确认github未标认证来源可访问许可证需确认审计通过

data-report-generator数据报告生成器

Agent Skill

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

总安装

374

周安装

15

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

121
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:data-report-generator(数据报告生成器)
来源仓库:https://github.com/eoash/ash-skills
仓库路径:skills/data-report-generator
安装命令:
npx skills add https://github.com/eoash/ash-skills --skill data-report-generator
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/eoash/ash-skills --skill data-report-generator

简介

data-report-generator 将 Excel/CSV 数据转化为符合韩国企业习惯的 PowerPoint 与 Word 报告。

  • 适用于 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要生成销售分析、KPI 仪表盘或业绩总结的场景。
  • 支持 1 页 executive summary 与详细分析,自动提取趋势、对比与异常值并格式化呈现。
  • 使用前请确认数据字段含义与时间范围,敏感信息建议脱敏处理,输出文件需人工复核关键数字准确性。
  • 适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

SKILL.md

데이터 분석 리포트 생성기

Overview

엑셀/CSV 데이터를 분석하여 한국 기업에서 통용되는 보고서 양식의 리포트를 자동 생성합니다. 경영진 대상 1페이지 요약부터 상세 분석 보고서까지 지원합니다.

지원 분석 유형

분석 유형설명출력 형식
매출 분석기간별/품목별/채널별 매출 분석.pptx,.docx,.xlsx
KPI 대시보드핵심 지표 현황 요약.html,.pptx
비교 분석전기대비, 목표대비, 경쟁사대비.docx,.pptx
트렌드 분석시계열 추세, 예측.docx,.xlsx
고객 분석고객 세그먼트, RFM 분석.docx,.xlsx
성과 보고서프로젝트/부서 성과 종합.docx,.pptx

리포트 구조 (경영진 보고용)

1페이지 요약 (Executive Summary)

[리포트 제목]
보고 기간: ____년 __월 ~ ____년 __월
작성일: ____년 __월 __일
작성자: ________

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

[핵심 지표 (KPI)]
┌──────────┬──────────┬──────────┬──────────┐
│  매출액   │ 영업이익  │ 고객 수   │ 만족도   │
│  00억원   │  00억원  │  0,000명  │  0.0점   │
│  ▲15%    │  ▲8%    │  ▲20%    │  ▼0.2   │
└──────────┴──────────┴──────────┴──────────┘

[주요 인사이트] (3줄 이내)
1. (가장 중요한 발견)
2. (두 번째 중요한 발견)
3. (세 번째 중요한 발견)

[차트/그래프 영역]
(월별 매출 추이, 카테고리별 비중 등)

[제안/액션 아이템]
- (데이터 기반 제안 1)
- (데이터 기반 제안 2)

상세 분석 보고서

1. 분석 개요
   - 분석 목적
   - 데이터 범위 (기간, 출처)
   - 분석 방법론

2. 현황 분석
   - 전체 현황 (KPI 대시보드)
   - 기간별 추이 (차트)
   - 구성비 분석 (파이/바 차트)

3. 비교 분석
   - 전기 대비 (전월/전년)
   - 목표 대비 (달성률)
   - 벤치마크 대비 (있을 경우)

4. 심층 분석
   - 상위/하위 항목 분석
   - 이상치/특이사항
   - 상관관계/패턴

5. 인사이트 및 제언
   - 핵심 발견 사항 (3~5개)
   - 원인 분석
   - 개선 제안 (데이터 근거)

6. 부록
   - 원본 데이터 요약
   - 분석 방법론 상세

분석 워크플로우

Step 1: 데이터 탐색

# 데이터 로드 및 기본 탐색
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx')  # 또는 pd.read_csv('data.csv')
print(df.shape)          # 행/열 수
print(df.dtypes)         # 데이터 타입
print(df.describe())     # 기술 통계
print(df.isnull().sum()) # 결측치 확인

Step 2: 데이터 정제

# 날짜 변환, 결측치 처리, 이상치 제거
df['날짜'] = pd.to_datetime(df['날짜'])
df['금액'] = df['금액'].fillna(0)

Step 3: 분석 수행

# 기간별 집계
monthly = df.groupby(df['날짜'].dt.to_period('M')).agg({'금액': 'sum', '건수': 'count'})

# 전기대비 증감
monthly['전월대비'] = monthly['금액'].pct_change() * 100

# 카테고리별 비중
category = df.groupby('카테고리')['금액'].sum()
category_pct = category / category.sum() * 100

Step 4: 시각화

차트 생성에는 matplotlib/seaborn 또는 HTML/React를 활용합니다.

Step 5: 리포트 생성

분석 결과를 docx/pptx/html로 리포트화합니다.

차트 유형 가이드

데이터 유형추천 차트용도
시계열 추이꺾은선(Line)매출/고객 추이
구성비파이(Pie)/도넛카테고리별 비중
비교막대(Bar)품목별/채널별 비교
분포히스토그램가격대별 분포
상관관계산점도(Scatter)변수 간 관계
순위가로 막대TOP 10 등

한국식 보고서 숫자 표기

항목표기법예시
금액 (억 이상)억원 단위12.5억원
금액 (만 이상)만원 단위3,500만원
비율소수 1자리15.3%
인원1,234명
증감▲/▼ + 수치▲15.3%

출력 형식

  • .pptx: 경영진 보고용 슬라이드 (기본값)
  • .docx: 상세 분석 보고서
  • .html: 인터랙티브 대시보드 (React)
  • .xlsx: 분석 결과 데이터 + 차트
  • .pdf: 최종 제출용

워크플로우

데이터 업로드 → 데이터 탐색 → 정제 → 분석
→ 인사이트 도출 → 시각화 → 리포트 생성 → 전달

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

36.11%
按下载量换算44

Claude

30.49%
按下载量换算37

Cursor

16.71%
按下载量换算20

Gemini CLI

9.45%
按下载量换算11

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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