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保险Excel自动数据分析工具

by wwbwin · GitHub ↗ · v1.0.1 · MIT-0
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/install basic-data-analysis
Description
保险Excel自动数据分析工具,是基于保险从业人员常用的excel数据字段进行筛选和分析的AI自动数据分析skills。 触发词:数据分析、分析数据、生成图表、制作图表、数据报告、EDA、探索性分析、可视化分析、统计报告。 当用户提供数据文件并要求分析、生成图表、制作报告时,自动触发本 Skill。
README (SKILL.md)

保险Excel自动数据分析工具 V1.0.1

作者: WuWenBin-BeiJing-ST

2026 年,保险行业的数据分析涉及到数据清洗和数据整理,这些工作应该交给 Skills 自动完成。本 Skill 专为保险从业人员设计,针对保险Excel数据字段进行智能分析,从原始数据到专业报告,一键搞定。

前言

保险行业的数据分析涉及到数据清洗和数据整理,2026 年,这些基础工作应该交给 Skills。本 Skill 专为保险从业人员设计,能够自动识别保险常用字段(如保单号、险种、保费、理赔金额、客户信息等),自动制作图表(柱状图、饼状图、带数据标记的折线图、条形图),数据分析能力具备:

  1. 标准数据分析流程(EDA → 清洗 → 分析 → 可视化 → 洞察 → 输出)执行,同时处理常见文件格式(CSV、Excel、JSON)
  2. Agent 在 Skill 里自动调用 Kimi/DeepSeek 生成自然语言洞察部分
  3. 具备导出 Word 报告的能力

能力概览

本 Skill 提供端到端数据分析能力,涵盖从原始数据到专业报告的完整流程:

  1. 数据加载 — 支持 CSV、Excel (.xlsx/.xls)、JSON 格式,自动识别编码
  2. EDA 探索 — 数据概览、缺失值分析、类型推断、描述性统计
  3. 数据清洗 — 删除空行/重复行、缺失值填充、异常值标记
  4. 统计分析 — 数值列统计、分类列频次、相关性分析
  5. 可视化 — 自动生成柱状图、饼状图、折线图、条形图(PNG 格式)
  6. AI 洞察 — 调用 Kimi/DeepSeek 生成自然语言业务洞察
  7. 报告导出 — 一键生成专业 Word 分析报告

快速开始

# Step 1: 执行数据分析(EDA + 清洗 + 统计 + 图表)
python3 scripts/analyze.py \x3C数据文件路径> --output-dir ./output

# Step 2: 生成 Word 报告(洞察文本由 Agent 调用 Kimi/DeepSeek 生成)
python3 scripts/export_report.py ./output/summary.json "\x3CAI洞察文本>" --output ./报告.docx

标准工作流

用户上传数据文件
       ↓
[1] 加载数据(CSV/Excel/JSON)
       ↓
[2] EDA 探索性分析
       ↓
[3] 数据清洗(自动 + 日志记录)
       ↓
[4] 统计分析(数值 + 分类)
       ↓
[5] 可视化(自动生成四类图表)
       ↓
[6] AI 洞察生成(调用 Kimi/DeepSeek)
       ↓
[7] 导出 Word 报告
       ↓
返回报告文件给用户

详细流程说明见 references/workflow.md

脚本说明

scripts/analyze.py

功能: 数据分析核心脚本,执行 EDA、清洗、统计、图表生成。

用法:

python3 scripts/analyze.py \x3C数据文件> [--output-dir \x3C输出目录>]

输出:

  • summary.json — 完整分析结果(EDA、清洗日志、统计、图表路径)
  • charts/*.png — 自动生成的可视化图表

依赖: pandas, matplotlib, numpy, openpyxl

scripts/export_report.py

功能: 生成 Word 格式数据分析报告。

用法:

python3 scripts/export_report.py \x3Csummary.json路径> "\x3C洞察文本>" [--output \x3C报告路径>]

输出: 专业排版的 Word 文档,包含封面、数据概览、清洗记录、统计分析、图表、AI 洞察、结论建议。

依赖: python-docx

AI 洞察生成

本 Skill 需 Agent 调用外部大模型(Kimi 或 DeepSeek)生成自然语言洞察。

详细调用方式、Prompt 模板、环境变量配置见 references/insight_generation.md

关键配置:

# Kimi API Key
export KIMI_API_KEY="your-kimi-api-key"

# DeepSeek API Key
export DEEPSEEK_API_KEY="your-deepseek-api-key"

图表类型

图表类型 适用场景 自动生成条件
柱状图 数值分布、分类频次 数值列最多 3,分类列最多 2
饼状图 分类占比 分类列唯一值 ≥ 2,最多 2 列
折线图 数值趋势(带数据标记) 数值列数据点 ≥ 2,最多 3 列
条形图 分类排名(水平) 分类列唯一值 ≥ 2,最多 2 列

所有图表自动适配中文字体(PingFang SC / SimHei / Microsoft YaHei 等)。

支持的数据格式

格式 扩展名 编码处理
CSV .csv 自动尝试 utf-8 / utf-8-sig / gbk
Excel .xlsx, .xls 自动读取,支持多 Sheet(默认第一个)
JSON .json 支持数组格式、对象数组、键值对映射

Agent 执行指南

当用户触发本 Skill 时,按以下步骤执行:

  1. 确认数据文件路径 — 用户上传或指定路径
  2. 执行 analyze.py — 生成 summary.json 和图表
  3. 读取 summary.json — 提取关键信息构建 Prompt
  4. 调用 Kimi/DeepSeek — 生成自然语言洞察
  5. 执行 export_report.py — 生成 Word 报告
  6. 返回报告文件 — 提供下载路径或直接发送给用户

错误处理:

  • 缺少依赖 → 提示用户运行 pip3 install pandas matplotlib numpy openpyxl python-docx
  • 缺少 API Key → 提示配置环境变量
  • 数据格式错误 → 提示用户检查文件格式

参考文档

Usage Guidance
This skill will run local Python scripts to analyze your uploaded Excel/CSV/JSON and will (if used as described) send the analysis summary and chart descriptions to third‑party LLM endpoints (https://api.moonshot.cn and https://api.deepseek.com) using KIMI_API_KEY / DEEPSEEK_API_KEY. Before installing or using it: (1) recognize that summary.json can include sensitive insurance data (PII, policy numbers, claim amounts); consider redacting or minimizing fields before sending; (2) verify and trust the external LLM providers' data retention/privacy policies; (3) prefer configuring API keys with least privilege and not in shared shells; (4) expect that registry metadata currently does NOT declare these env vars — ask the publisher to update requires.env to document credential needs; (5) run the scripts in an isolated environment or sandbox first and inspect summary.json output to confirm what would be sent. If you cannot trust the external LLM endpoints or need to keep data fully on-premise, avoid providing API keys or modify the workflow to use a local model or skip the external-insight step.
Capability Analysis
Type: OpenClaw Skill Name: basic-data-analysis Version: 1.0.1 The skill bundle provides a legitimate automated data analysis tool for Excel, CSV, and JSON files, specifically tailored for insurance industry workflows. It contains well-structured Python scripts (analyze.py and export_report.py) that perform exploratory data analysis, data cleaning, and visualization using standard libraries like pandas and matplotlib. The instructions in SKILL.md and documentation in the references directory correctly guide the AI agent through a standard data science workflow, including the use of external APIs (Kimi/DeepSeek) for generating natural language insights. No evidence of malicious intent, data exfiltration, or unauthorized execution was found.
Capability Tags
requires-sensitive-credentials
Capability Assessment
Purpose & Capability
The name/description, scripts, and behavior align: analyze Excel/CSV/JSON, produce EDA, charts, and a Word report. However, the SKILL.md and references require KIMI_API_KEY / DEEPSEEK_API_KEY to produce AI insights, yet the registry metadata lists no required environment variables or primary credential — an inconsistency between claimed runtime requirements and the declared manifest.
Instruction Scope
Runtime instructions explicitly require the agent to (1) run local analysis scripts (analyze.py/export_report.py) and (2) call external APIs (Kimi/DeepSeek) with the generated summary and chart descriptions. Sending summary.json (which may contain PII/claims/customer data) to third‑party endpoints is outside simple local analysis and creates an exfiltration risk; the instructions do not include safeguards (redaction, minimization, or an explicit opt-in) before pushing data externally.
Install Mechanism
No install spec (instruction-only plus bundled scripts). The included Python scripts use only standard, well-known libraries (pandas, matplotlib, python-docx). Nothing is downloaded from remote URLs or installed automatically by the skill.
Credentials
The skill requires third-party LLM API keys (KIMI_API_KEY, DEEPSEEK_API_KEY) to generate AI insights — these are proportionate to the declared AI-insight feature. But the registry metadata declares no required env vars/credentials, so the manifest underreports sensitive credential needs. Requiring API keys to send potentially sensitive summary data externally should be clearly declared and justified.
Persistence & Privilege
always is false and the skill is user-invocable; it does not request permanent platform presence or modify other skills. The scripts operate on local files and produce output files; no privileged or persistent system modifications are present.
How to Use
  1. Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
  2. Run the install command in chat: /install basic-data-analysis
  3. After installation, invoke the skill by name or use /basic-data-analysis
  4. Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
Version History
v1.0.1
更新名称和简介,聚焦保险行业数据分析场景
v1.0.0
V1.0.0 初始版本 - 标准数据分析全流程(EDA → 清洗 → 分析 → 可视化 → 洞察 → 输出)- 支持CSV/Excel/JSON - 四类图表自动生成(柱状图/饼状图/折线图/条形图)- Kimi/DeepSeek AI洞察 - Word报告导出
Metadata
Slug basic-data-analysis
Version 1.0.1
License MIT-0
All-time Installs 0
Active Installs 0
Total Versions 2
Frequently Asked Questions

What is 保险Excel自动数据分析工具?

保险Excel自动数据分析工具,是基于保险从业人员常用的excel数据字段进行筛选和分析的AI自动数据分析skills。 触发词:数据分析、分析数据、生成图表、制作图表、数据报告、EDA、探索性分析、可视化分析、统计报告。 当用户提供数据文件并要求分析、生成图表、制作报告时,自动触发本 Skill。 It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 129 downloads so far.

How do I install 保险Excel自动数据分析工具?

Run "/install basic-data-analysis" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.

Is 保险Excel自动数据分析工具 free?

Yes, 保险Excel自动数据分析工具 is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.

Which platforms does 保险Excel自动数据分析工具 support?

保险Excel自动数据分析工具 is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).

Who created 保险Excel自动数据分析工具?

It is built and maintained by wwbwin (@wwbwin); the current version is v1.0.1.

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