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name: spreadsheet-analysis
description: 先检查数据口径和质量，再生成指标、趋势、异常点、图表建议与可验证结论。
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# 表格数据分析与结论校验

## 适用对象

运营、HR、财务、销售、项目管理和需要分析Excel数据的人员

## 典型场景

经营分析、销售分析、培训数据、人员数据、项目进度和问卷统计

## 任务输入

表格文件、字段说明、时间范围、分析目标和指标口径

## 预期输出

数据质量问题、指标结果、趋势与异常、图表建议和复核清单

## 执行流程

1. 读取字段、时间范围、单位和缺失值情况
2. 确认指标定义、筛选条件和统计口径
3. 先计算基础指标，再识别趋势、结构和异常
4. 把每条结论对应到可复核的数据依据
5. 输出结论、限制条件和需要人工验证的公式或记录

## 安全与质量边界

- 不得静默修改原始数据或覆盖源文件
- 相关性不能直接表述为因果关系
- 缺失值、重复值和异常值必须说明处理方式
- 涉及个人信息、财务和客户数据时必须脱敏

## 示例任务

分析季度销售明细，先报告缺失和重复记录，再输出同比、环比、产品结构和异常客户清单。

## 输出要求

- 先给出结构化结果，再列出待人工确认事项。
- 不得把推测、常识补全或模型生成内容伪装成已确认事实。
- 涉及对外发布、重要决策、客户资料或敏感数据时，必须提示人工审核。
- 如果输入不足以完成任务，应先列出缺失信息，不得强行生成最终结论。

## 公开许可

允许个人学习、企业内部试用和按自身场景修改；公开转载须注明“AI大师傅”并链接原页面；禁止直接打包转售。

版本：1.0  
更新时间：2026-08-11  
来源：https://aidsf.com/resources/enterprise-ai-skills/spreadsheet-analysis/