# 数据分析

对数据进行清洗、统计分析和趋势预测。触发关键词：数据分析、统计、数据挖掘。

## 执行步骤

### 步骤1：读取相关常识知识
使用 `read_knowledge knowledge_name='naming_conventions'`

### 步骤2：读取工作提示词
使用 `read_work work_name='data_analysis'`、`read_work work_name='data_visualization'`

### 步骤3：获取数据源
使用 `read_text` 读取待分析的数据文件。

### 步骤4：数据清洗
识别并处理缺失值、异常值和重复数据。

### 步骤5：描述性统计
计算均值、中位数、标准差等基本统计指标。

### 步骤6：相关性分析
分析变量之间的相关关系。

### 步骤7：生成分析报告
使用 `write_text` 输出数据分析报告。

## 输出成果
1. 数据分析报告

## 失败处理
- 若数据格式异常，尝试自动识别分隔符
- 若样本量不足，标注统计显著性受限

## 禁止行为
- ❌ 禁止在未清洗数据的情况下直接分析
- ❌ 禁止选择性忽略不符合预期的数据