数据分析
数据分析工作流（Skills组合）
把数据收集、清洗、分析、可视化和报告写作串成自动化分析管线。
开始之前 · 信息待补充
本案例尚未记录结构化的验证范围。请先阅读原始步骤与来源，确认账号、费用和权限要求。
平台、账号要求、费用和验证版本：未记录。
目录
这个案例能帮你做什么
- 避免手工在多个工具之间反复切换。
- 把一次性分析流程沉淀为可复用模板。
- 显著缩短“拿到数据到拿到结论”的时间。
你需要的 Skills（按类型）
| 类型 | Skills 组合 | 用途 | 来源 |
|---|---|---|---|
| 外部 | api-connector + web-scraper + database-query |
数据收集 | Skills 组合 |
| 外部 | data-cleaner + duplicate-remover + format-converter |
数据清洗 | Skills 组合 |
| 外部 | statistical-analyzer + trend-detector + anomaly-finder |
数据分析 | Skills 组合 |
| 外部 | chart-generator + dashboard-creator |
可视化 | Skills 组合 |
| 外部 | report-writer + insight-summarizer |
报告生成 | Skills 组合 |
快速体验版（先跑一轮）
你是我的 OpenClaw 助手。
请帮我做“数据分析工作流（Skills组合）”的预演版：
1. 以 OpenClaw 项目增长为样本收集数据。
2. 清洗并标准化数据。
3. 输出趋势分析 + 1张关键图表。
4. 生成一页分析结论。
稳定自动版（可长期运行）
1) 流程定义（原文）
数据收集 → 数据清洗 → 数据分析 → 可视化 → 报告生成
2) Skills 组合方案
# 数据收集
api-connector + web-scraper + database-query
↓
# 数据清洗
data-cleaner + duplicate-remover + format-converter
↓
# 数据分析
statistical-analyzer + trend-detector + anomaly-finder
↓
# 可视化
chart-generator + dashboard-creator
↓
# 报告生成
report-writer + insight-summarizer
3) OpenClaw 执行提示词（自动版）
你是我的 OpenClaw 助手，请执行“数据分析工作流（Skills组合）”。
请按流程执行：
1. 收集目标数据（示例：OpenClaw 增长趋势）。
2. 去重、补缺失、格式标准化。
3. 分析增长、活跃度、用户画像、功能偏好。
4. 生成趋势图和分类图。
5. 输出《数据分析报告》：核心指标、洞察、建议。
成功标准
- 分析时间：从4小时缩短到10分钟
- 数据准确性提升约40%
- 洞察深度提升约60%
- 决策效率提升约80%
引用来源
把有用的案例留在手边
在 GitHub Star 收藏中文案例库，也欢迎提交你的实践与改进。
由 Cogine 团队整理与维护。我们也在构建将 AI 带进日常工作的产品。 · 了解 Cogine 的 AI 工作流产品