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数据分析是 Hermes Agent 的强项之一。不管你是运营、产品、销售还是财务，只要把数据文件扔给它，AI 就能自动完成从数据清洗到可视化报告的全流程。
数据分析流程
# 标准数据分析流程：
1. 数据读取（CSV、Excel、JSON 等）
2. 数据清洗（去重、填充空值、格式统一）
3. 数据探索（描述性统计、分布情况）
4. 分析建模（相关性、趋势、对比）
5. 可视化（图表生成）
6. 报告输出（文字结论 + 图表）常见分析场景
场景一：销售数据分析
/hermes 分析 ~/sales.csv，给我一份完整的销售分析报告：
数据包含：日期、地区、产品、销量、单价、用户类型
请分析：
1. 整体销售概况（总额、均值、同比/环比）
2. 各地区销售贡献占比
3. 产品销量排行 TOP10
4. 用户类型分布
5. 销量趋势（按周/按月）
6. 问题诊断（异常数据、下降原因）
7. 改进建议
输出：完整的分析报告，包含文字结论和数据图表描述场景二：用户行为分析
/hermes 分析 ~/user_behavior.csv：
数据包含：user_id、行为类型（浏览/加购/下单/支付）、时间戳、商品ID、金额
请分析：
1. 整体转化漏斗（浏览→加购→下单→支付）
2. 各环节转化率
3. 用户路径分析（最常见的行为序列）
4. 高价值用户特征
5. 流失点识别
6. 提升转化率的具体建议场景三：网站流量分析
/hermes 分析 ~/traffic.csv：
数据包含：日期、UV、PV、跳出率、平均停留时长、来源渠道
请分析：
1. 流量趋势（日/周/月）
2. 各渠道流量贡献
3. 用户参与度（PV/UV比、停留时长）
4. 跳出率分析（高跳出率页面识别）
5. 最佳内容识别
6. 优化建议场景四：竞品对比分析
/hermes 对比分析 ~/competitor_a.csv 和 ~/competitor_b.csv：
数据包含：月份、产品类型、销量、市场份额、价格、评分
请分析：
1. 整体市场份额对比
2. 各产品线优劣势对比
3. 价格策略分析
4. 用户评价对比
5. 竞争差距
6. 我方应该采取的策略建议自动生成数据报告
# 定期自动生成分析报告
/hermes 设置每周自动任务：
每周一早上9点，分析 ~/data/weekly_sales.csv，
生成周报 ~/reports/weekly_report.md 和周报图表 ~/reports/weekly_chart.png，
发送周报到邮箱图表生成
# 要求生成图表
/hermes 读取 ~/sales.csv，用 Python 生成以下图表：
1. 月度销售额趋势折线图
2. 各地区销售额占比饼图
3. 产品销量 TOP10 柱状图
4. 用户类型转化漏斗图
要求：
- 图片保存到 ~/charts/
- 每张图 1920x1080 像素
- 配色专业商务
- 图上有数据标签Python 分析脚本
# 如果需要生成可复用的脚本
/hermes 写一个 Python 数据分析脚本：
功能：读取 ~/data/sales.csv，自动生成完整的分析报告
输出：
- ~/reports/analysis_report.txt（文字报告）
- ~/reports/sales_trend.png（趋势图）
- ~/reports/regional_breakdown.png（地区占比图）
使用的库：pandas, matplotlib, seaborn
要求：
- 有异常值检测和处理
- 有中文字体支持
- 代码有注释常用分析方法
| 分析方法 | 适用场景 |
|---|---|
| 描述性统计 | 了解数据基本情况 |
| 对比分析 | 对比不同时期/渠道/产品 |
| 趋势分析 | 看数据随时间变化 |
| 漏斗分析 | 分析转化路径 |
| 相关性分析 | 找影响因素 |
| RFM分析 | 用户价值分层 |
常见问题排查
# 数据量太大分析慢
/hermes 读取数据时先采样分析，给我整体概况，
再针对重点部分深入分析
# 数据有缺失
/hermes 先检测 ~/data/sales.csv 的数据质量，
统计各列的空值比例，给出清洗建议效率提升
| 任务 | 手工 | AI辅助 |
|---|---|---|
| 基础数据分析 | 2-3小时 | 5分钟 |
| 生成图表 | 1小时 | 1分钟 |
| 周报/月报 | 2小时 | 3分钟 |
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