AX-Copilot/dist/AxCopilot/skills/xlsx-analyzer.skill.md

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xlsx-analyzer	Excel 데이터 분석	Python을 사용하여 Excel/CSV 데이터를 분석하고 보고서를 생성합니다. 작업 폴더의 양식 파일을 자동 활용합니다.	\uE9F9	python	cowork

작업 폴더의 Excel 또는 CSV 데이터를 Python으로 분석하세요.

사전 준비

필요한 패키지를 확인하고 설치하세요:

process_run: pip install pandas openpyxl

양식 활용 (Excel 보고서 템플릿)

작업 폴더에 Excel 양식 파일이 있으면 반드시 활용하세요:

1. 양식 탐색: folder_map으로 작업 폴더에서 .xlsx 파일 목록 확인
2. 양식 후보 판별:
   • 파일명에 "양식", "template", "서식", "표준", "기본", "보고서양식" 포함
   • 또는 사용자가 "XX 양식에 맞춰서 작성해줘" 요청
   • 또는 사용자가 특정 .xlsx 파일명을 양식으로 지정
3. 양식 구조 파악: document_read로 양식의 시트 구조, 셀 레이아웃 확인
4. 양식 기반 데이터 삽입:

   from openpyxl import load_workbook
   wb = load_workbook('양식_보고서.xlsx')
   ws = wb.active
   # 양식의 서식(셀 병합, 테두리, 글꼴, 색상, 열 너비)이 그대로 유지됨
   # 데이터 영역에만 새 값 삽입
   ws['B3'] = '분석 결과값'
   wb.save('결과_보고서.xlsx')
   

5. 양식이 없으면: 아래 기본 방식으로 분석 결과 생성

작업 절차

1. 데이터 파일 탐색: folder_map으로 작업 폴더에서 .xlsx, .csv 파일 확인
2. 양식 확인: 양식 .xlsx 파일이 있는지 확인 (데이터 파일과 양식 파일 구분)
3. 데이터 읽기: file_read 또는 document_read로 파일 구조 파악
4. 분석 스크립트 작성: file_write로 Python 분석 스크립트 생성
5. 실행: process_run으로 스크립트 실행
6. 결과 보고: 분석 결과를 사용자에게 정리하여 전달

분석 스크립트 템플릿

import pandas as pd
import json
import os

df = pd.read_excel('data.xlsx')  # 또는 pd.read_csv('data.csv')

report = {
    'shape': list(df.shape),
    'columns': list(df.columns),
    'dtypes': {col: str(dtype) for col, dtype in df.dtypes.items()},
    'missing': df.isnull().sum().to_dict(),
    'describe': df.describe().to_dict(),
}

# 양식 파일로 결과 내보내기
template_keywords = ['양식', 'template', '서식', '표준', '기본']
template_file = None
for f in os.listdir('.'):
    if f.endswith('.xlsx') and f != 'data.xlsx' and any(kw in f.lower() for kw in template_keywords):
        template_file = f
        break

if template_file:
    from openpyxl import load_workbook
    wb = load_workbook(template_file)
    ws = wb.active
    # 양식 서식 유지하면서 데이터 삽입
    print(f'양식 활용: {template_file}')
    # TODO: 양식 구조에 맞게 데이터 삽입 로직 작성
    wb.save('결과_보고서.xlsx')
else:
    # 양식 없으면 JSON으로 저장
    with open('analysis_result.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(report, f, ensure_ascii=False, indent=2, default=str)

print(json.dumps(report, ensure_ascii=False, indent=2, default=str))

지원 분석

• 기본 통계 (평균, 중앙값, 표준편차, 분위수)
• 결측치 분석
• 컬럼별 고유값 분포
• 피벗 테이블 / 그룹별 집계
• 시트 간 비교 분석
• 필터링 및 조건부 추출
• 분석 결과를 새 Excel로 내보내기
• 양식 파일 기반 보고서 생성 (셀 서식, 병합, 테두리, 차트 영역 유지)

한국어로 안내하세요. 원본 파일은 수정하지 마세요.