技能执行步骤

1. 读取并解析Excel数据

• 使用pandas或openpyxl读取 excel_path 文件。
• 自动检测列名（支持中英文别名），标准字段映射如下：
• 时间字段：申报时间 / submit_time / date
• 业务类型：业务类型 / biz_type
• 失败原因：失败原因 / fail_reason / error_msg
• 申报渠道：渠道 / channel
• 处理状态：状态 / status（仅统计“失败”记录，若存在“已修复”等状态则区分）

2. 数据清洗与预处理

• 删除全空行、重复记录。
• 将时间列统一为 datetime 类型，按天或小时聚合。
• 对失败原因进行文本标准化（如去除标点、统一大小写、提取核心错误码）。

3. 统计分析（必须输出以下内容）

3.1 总体概览

• 总申报失败笔数
• 时间范围（最早失败时间 ~ 最晚失败时间）
• 涉及业务类型数量、渠道数量

3.2 趋势分析

• 日趋势：每日失败数量折线图（用字符或文字描述，也可生成matplotlib图并嵌入Word）
• 时段热点：按小时统计失败高峰时段

3.3 多维下钻

• 按业务类型：失败数 Top 5 业务，及其主要失败原因
• 按渠道：各渠道失败率（失败数 / 该渠道总申报数，若无总量则只列失败数）
• 按失败原因：聚类统计（如“网络超时”、“参数校验失败”、“数据不存在”等），列出 Top 5 原因及占比

3.4 异常检测

• 发现同一业务/同一原因持续超过3天的“顽固错误”
• 发现短时间内（30分钟内）爆发式失败（阈值：>10笔）

4. 生成Word报告

• 使用 python-docx 库创建Word文档。
• 报告结构如下：

封面：报告标题、生成日期、数据时间范围

一、 执行摘要：200字以内，概述总失败数、最严重业务/渠道、核心问题。

二、 总体情况：总失败笔数、业务/渠道分布表格。

三、 趋势分析：日趋势描述 + 时段热点表格。

四、 问题明细：

• 按失败原因分类的表（原因、次数、占比、典型错误样例）
• Top 5 业务+渠道组合的失败详情

五、 顽固问题清单：持续超过3天的相同失败，列出业务、原因、起始日期。

六、 整改建议：基于失败原因给出可执行建议（例如：优化超时重试机制、增加参数前置校验、联系渠道方排查接口）。

• 将统计图表（如有）以图片形式插入对应章节。
• 保存文件到 output_path。

5. 输出确认

• 打印生成成功信息及文件绝对路径。
• 若Excel缺少必要字段，给出明确错误提示并建议手动映射列名。

注意事项

• 当Excel文件大于20MB时，启用分块读取。
• 如果找不到标准列名，则以交互方式让用户选择对应的列。
• 所有数值保留整数，百分比保留一位小数。
• 报告语言为简体中文，日期格式 YYYY-MM-DD。