Excel/CSV 字段分析器

概述

智能分析 Excel 与 CSV 文件，自动生成中英文字段映射、统计报告与 HTML 可视化。

核心能力：

• 字段统计分析（空值率、唯一值、分布）
• AI 字段映射（内置 50+ 车险领域字段）
• 映射质量自动校验
• HTML 可视化报告

快速开始

对话式调用（推荐）

直接与 Claude 对话：

"帮我分析这个 Excel 文件的字段"
"分析 ./data/insurance_data.xlsx 的字段映射"

命令行

# 基础分析
python scripts/analyzer.py <file_path> [output_dir] [topn]

# 示例
python scripts/analyzer.py data.xlsx ./output 10

# 支持格式：.xlsx, .xls, .csv, .txt

核心特性

1. 预置映射库

• 车险领域：内置 50+ 字段映射
• 覆盖范围：财务、车辆、机构、产品、时间
• 示例：

  • 商业险保费

    →

    commercial_premium

    （finance/number）

  • 三级机构

    →

    org_level_3

    （organization/string）

  • 确认时间

    →

    time_confirm

    （time/datetime）

2. AI 批量学习

• 零人工：自动为未知字段生成映射
• 智能分析：语义分析 + 数据样本推断
• 自动保存：结果保存至

  custom.json

  便于复用
• 高准确率：70 字段测试集准确率 100%

示例：

🔍 Found 70 unknown fields
💡 Using AI to generate mappings...
✅ Generated 70 mappings and saved to custom.json

- 刷新时间 → time_refresh [time/datetime]
- 交叉销售标识 → flag_cross_sales [flag/string]
- 签单保费 → premium_signing [finance/number]

3. 质量校验

• 自动检查：4 个维度（命名、分组、语义、类型）
• 质量评分：优秀（≥90）/ 良好（75-89）/ 一般（60-74）/ 较差（<60）
• 详细报告：Markdown，附改进建议

4. 交互式学习

• 手动模式：可选，精确控制字段映射
• 引导流程：逐步选择英文字段名、分组、类型
• 持久存储：全部学习映射保存至

  custom.json

输出文件

1. HTML 可视化报告

• 文件元信息与生成时间
• 每个工作表的完整统计表
• 数值统计与 Top 值分布
• 交互式探索

2. JSON 字段映射表

{
  "field_name": "commercial_premium",
  "cn_name": "商业险保费",
  "group": "finance",
  "dtype": "number",
  "role": "measure",
  "aggregation": "sum",
  "is_mapped": true
}

3. 质量校验报告（Markdown）

• 总体质量统计
• 需复审字段与建议
• 优秀映射示例
• 质量分布可视化

业务分组

分组	描述	示例
finance	财务数据	保费、赔款、费用
organization	机构信息	三级机构、四级机构
vehicle	车辆相关	车牌、车型
product	产品信息	险类、险种
time	时间字段	确认时间、起保日期
flag	状态标识	续保标识、新能源标识
partner	合作方信息	4S 集团、经销商
general	通用字段	业务类型、客户类别

文档

• reference.md - 完整技术文档、配置细节、API 参考
• examples.md - 代码示例、使用场景、集成指南

版本历史

v2.3 (2025-11-23) - 质量保障

• 🔍 映射质量校验体系
• 4 个校验维度与质量评分
• 自动生成质量报告

v2.2 (2025-11-23) - AI 批量学习

• 🤖 AI 驱动的自动字段映射
• 语义分析 + 数据样本推断
• 测试数据集准确率 100%

v2.1 (2025-11-23)

• ✨ 支持 CSV 文件
• 统一 Excel 与 CSV 接口

v2.0 (2025-11-23)

• ✨ Claude Code Skill 架构
• 多源配置系统
• 交互式字段学习

依赖

pip install pandas openpyxl numpy

许可证

MIT 许可证