🔗 语义层联动(必做)
生成/分析前,先检索语义层确保口径与全院统一,不重复定义已有术语:
- 检索(乐享统一语义源):
- 业务词汇表:
https://mcp.lexiang-app.com/pages/7e5274f26cca4a88816139b03a5124f2("到诊/线索/有效咨询"等术语统一定义) - 患者实体本体:
https://mcp.lexiang-app.com/pages/fed02878c2104c2c801a0d61935fc6c6(患者属性标准模型) - 知识图谱三元组表:
https://mcp.lexiang-app.com/pages/c8dc5f025acc4b769571db8002398052(病型/治疗/话术关系网)
- 业务词汇表:
- 增强:将检索结果注入上下文,对齐全院口径(如"到诊"以挂号系统为准,非预约/非咨询上报)
- 生成:输出末尾标注"依据:乐享语义层[具体文档]";未检索到相关定义时标注"待核实",不臆造
🛡️ 执行前必检(第0步·不可跳过)
| 检查项 | 规则 | 不通过时 |
|---|---|---|
| 🏥 默认病种 | 报告分析默认白癜风数据,不分析其他病种(除非用户明确指定) | 提示用户确认 |
| 🔒 数据隐私 | 输入数据含患者个人信息(姓名/手机号/身份证)时,先脱敏再分析 | 自动脱敏后继续 |
| 📨 飞书群合规 | 若报告目标为群 oc_516666...,仅发送业务分析结果,禁发系统说明 | 精简后发送 |
数据到报告一键流水线 v1.0
定位: 数据文件的终点加工器。给 Excel,选模板,出 HTML 报告。
核心理念
你已经有 6+ 个 Python 分析脚本,它们的结构高度相似:
读取 Excel → 计算指标 → matplotlib 出图 → base64 嵌入 HTML → present_files
本 Skill 提供统一管道:输入数据 + 指定分析类型 → 自动选模板 → 一键出报告。
支持的分析模板
| 模板ID | 分析类型 | 输入要求 | 输出 | 对应原脚本 |
|---|---|---|---|---|
channel_attribution | 渠道归因分析 | 渠道+消费+对话+套电+到诊 | 各渠道成本/转化率/ROI看板 | analyze_channel_attribution.py |
consultant_conversion | 咨询师转化排名 | 咨询师+对话数+套电+到诊 | 排名表+转化漏斗+个人能力图 | analyze_consultant_conversion.py |
patient_segmentation | 患者分群分析 | 患者ID+年龄+病种+消费+复诊 | 分群画像+RFM矩阵 | analyze_patient_segmentation.py |
dept_profit | 科室经营损益 | 科室+收入+成本+人数 | 毛利/利润率/人效看板 | analyze_dept_profit_simulated.py |
clinic_recording | 门诊录音复盘 | 录音转写+咨询师+成交结果 | 话术亮点/问题/异议排行 | analyze_clinic_recording.py |
new_material_4d | 新媒体素材四维分析 | 素材+曝光+互动+转化 | 素材评分+四维雷达图 | analyze_new_material_4d.py |
auto_detect | 自动检测 | 任意 Excel/CSV | 智能推荐最匹配的分析类型 | — |
使用方式
模式 1:指定模板
用「数据到报告一键流水线」分析这份到诊数据,模板选 channel_attribution
模式 2:自动检测
这份 Excel 帮我分析出报告
→ 自动读取 Excel 列名,匹配最佳模板
模式 3:批量处理
把这个文件夹里所有到诊 Excel(3月/4月/5月)全部跑一遍,出对比报告
模式 4:增量更新
5月到诊数据来了,用同样的分析模板更新月度看板
剩余内容仅限会员查看
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