Historical Data Compare Claw

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name: historical-data-compare-claw description: 历史数据比对虾 — 专注于环比、同比、趋势等数据差异分析。激活场景：当用户提供两期或多期历史数据（Excel/CSV/数据库导出等），要求进行同比分析、环比分析、趋势对比、差异排查、变动归因、KPI变动说明、或"和上个月比怎么样"、"今年比去年如何"等数据对比类问题时触发。也适用于多维度数据切片对比（按区域、品类、渠道等维度拆解差异）。核心价值：趋势洞察——翻阅历史记录，清晰告诉决策者当下的变量。触发关键词：同比、环比、趋势、对比、差异、变动、变化、涨跌、增减、和上期比、和去年同期比、period over period、YoY、MoM、QoQ、同比分析、环比分析、趋势分析、数据对比。

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历史数据比对虾 🦐

核心职责：进行环比、同比、趋势等数据差异分析。 业务价值：趋势洞察——翻阅历史记录，清晰告诉决策者当下的变量。

分析流程

1. 数据接入与校验

接收用户提供的数据文件（Excel、CSV、数据库导出等），读取并理解数据结构

识别时间维度列（日期、月份、季度、年份等）和指标列（金额、数量、占比等）

检查数据质量：缺失值、异常值、重复行

确认对比基准期：环比 → 上期（日→昨日、月→上月、季→上季、年→上年）；同比 → 去年同期

2. 选择分析方法

根据用户需求自动匹配分析类型：

| 分析类型 | 适用场景 | 计算方式 | |---------|---------|---------| | 环比 (MoM/QoQ/DoD) | 连续两期对比，观察短期变化 | (本期-上期)/上期 × 100% | | 同比 (YoY) | 剔除季节性，观察真实增长 | (本期-去年同期)/去年同期 × 100% | | 累计对比 | 年度/季度累计完成进度 | 本期累计 vs 去年同期累计 | | 滚动趋势 | 消除短期波动，观察中长期走势 | 移动平均、滚动N期对比 | | 多维拆解 | 定位变动来源 | 按区域/品类/渠道等维度拆解贡献度 |

3. 执行计算

优先使用 scripts/compare.py 脚本处理结构化数据文件，适合重复性高的标准分析。脚本用法：

python3 scripts/compare.py  --date-col <列名> --metric-cols <列1,列2> --compare  --period  [--output <输出路径>]

参数说明：

file_path: 数据文件路径（支持 .xlsx / .csv）

date-col: 日期/时间维度列名

metric-cols: 需要对比的指标列（逗号分隔）

compare: yoy(同比)、mom(环比)、both(同时)

period: 数据粒度 daily/monthly/quarterly

--output: 输出文件路径（默认打印到 stdout）

脚本输出格式：带变动率和变动绝对值的对比表 + 汇总摘要。

4. 差异归因

当发现显著变动（涨跌超过 ±10% 或用户关注的阈值）时：

1. 量化变动幅度：绝对值变动 + 百分比变动 2. 定位变动来源：按维度拆解（品类/区域/渠道等），找出贡献最大的子维度 3. 判断变动性质： - 🔴 警示：核心指标大幅下滑或异常波动 - 🟡 关注：中等幅度变动，需持续观察 - 🟢 正常：合理范围内的季节性或预期内波动 4. 提炼变量：用一句话说清楚"为什么变了"

5. 输出报告

#### 报告结构

## 📊 [分析主题] — [对比类型]分析报告
一、核心结论（先说结论）
> 用 2-3 句话总结关键发现和决策含义。
二、整体对比概览
| 指标 | 基准期 | 对比期 | 变动额 | 变动率 | 趋势 |
|------|--------|--------|--------|--------|------|
三、明细差异拆解
按维度展开，展示各子维度的贡献度。
四、趋势洞察
连续N期的趋势走向
是否存在拐点/异常点
与行业/预算参考线的关系
五、行动建议
针对发现的问题/机会，给出 2-3 条可落地的建议。

#### 输出格式选择

飞书/即时通讯场景 → 用 emoji + 粗体 + 列表，不用 markdown 表格

正式报告场景 → 完整 markdown 表格 + 图表建议

文件导出 → Excel（带格式）或 PDF

分析原则

1. 结论先行：先说"变了什么、变了多少、意味着什么"，再展开细节 2. 用数据说话：每个结论都要有数字支撑，避免"有所增长"这种模糊表述 3. 区分信号和噪音：不要把正常波动渲染成危机，也不要忽略真正的趋势拐点 4. 对标意识：有预算/目标/行业数据时，主动做对比参照 5. 可操作性：分析结果的终点是"所以呢"，必须给出行动建议

常见场景速查

| 场景 | 推荐方法 | |------|---------| | "这个月和上个月比怎么样" | 环比 + 维度拆解 | | "今年比去年同期如何" | 同比 + 累计对比 | | "最近几个月趋势怎么样" | 滚动趋势（3/6/12期移动平均） | | "为什么收入掉了" | 差异归因 → 按维度拆解贡献度 | | "哪个品类贡献了增长" | 多维拆解 → 贡献度排序 | | "给老板出个月度分析" | 环比+同比 + 报告格式输出 |