AlphaMoatによると、2026-09時点でData Analysis Proのダウンロード数は2,590、スター数は1で、AIスキル全体5,078件中4,030位、データ分析では399件中306位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 37 | 1400 | - | 1 |
| SkillHub ↗ | 121 | 2590 | 1 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
主文では Text2SQL、Text2Data、Text2Code に対応し、ChartGen API を使って Markdown 分析結果、チャート設定、任意の HTML チャートを返すと説明しています。CHARTGEN_API_KEY が必要で、ツール呼び出しはクレジットを消費し、提供データは ChartGen に送信されます。そのサービスへの送信が許可されたファイルだけを使い、機微情報や規制対象データを避け、権限を限定したキーを使ってください。生成 HTML は確認するまで信頼できないものとして扱います。
資料公開日 2026-10-29
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 2590 | — | 1 |
| 2026-08 | 2218 | +10.5% | 1 |
| 2026-07 | 2007 | +12.4% | 1 |
| 2026-06 | 1786 | +10.0% | 1 |
| 2026-05 | 1623 | — | 1 |
| 2026-03 | 646 | — | - |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: data-analysis-pro description: | Data analysis pro skill providing three core functions: data analysis, data interpretation, and data visualization. **Use Cases**: (1) Data Analysis - Statistics, filtering, aggregation, calculation (e.g., "Calculate total sales", "Filter data greater than 100") (2) Data Interpretation - Trend analysis, pattern discovery, report generation (e.g., "Analyze sales trends", "Interpret data changes") (3) Data Visualization - Chart generation, data display (e.g., "Draw a bar chart", "Generate a pie chart")
**Trigger Keywords**: analyze data, statistics, calculate, interpret trends, generate chart, visualize, plot
**Prerequisites**: Set environment variable CHARTGEN_API_KEY (obtain from chartgen.ai)
metadata:
openclaw:
requires:
env:
- CHARTGEN_API_KEY
---
# ChartGen Data Analysis
Data analysis skill based on ChartGen API, supporting natural language-based data analysis, interpretation, and visualization.
## Overview
This skill enables codeless data analysis through natural language interaction. It supports Text2SQL, Text2Data, and Text2Code analysis. Simply provide Excel/CSV files or JSON data to automatically execute data queries, data interpretation, and data visualization (ChatBI).
The skill will intelligently parse time, metrics, and analytical dimensions through conversational queries, then generate SQL queries for data, create interactive BI charts, structured analysis reports. Optimized for standardized vertical datasets, powered by enterprise-grade analytics engine for reliable results.
**API Service**: This skill uses the ChartGen API service hosted at [chartgen.ai](https://chartgen.ai). All data is sent to `https://chartgen.ai/api/platform_api/` for processing.
---
## Quick Start
### 1. Apply for an API Key
You can easily create and manage your API Key at [chartgen.ai](https://chartgen.ai). To begin with, you need to register for an account.
**Steps:**
1. Visit [chartgen.ai](https://chartgen.ai) and sign up for an account
2. Access the API management dashboard
3. Create a new API and set the credit consumption limit
4. Copy the API Key for use
### 2. Configure Environment Variable
```bash
export CHARTGEN_API_KEY="your-api-key-here"
```
### 3. Run Scripts
```bash
# Data Analysis
python scripts/data_analysis.py --query "Calculate total sales by region" --file sales.xlsx
# Data Interpretation
python scripts/data_interpretation.py --query "Analyze sales trends" --file sales.xlsx
# Data Visualization
python scripts/data_visualization.py --query "Draw a bar chart of sales by region" --file sales.xlsx
```
---
## Credit Rules
- Calling a single tool consumes 20 credits
- You get 200 free credits per month for free accounts
- When credits run out, you can purchase more or upgrade your account on the [chartgen.ai Billing page](https://chartgen.ai/billing)
---
## Scripts Reference
| Script | Function | Use Case |
|--------|----------|----------|
| `data_analysis.py` | Data Analysis | Statistics, filtering, aggregation, calculation |
| `data_interpretation.py` | Data Interpretation | Trend analysis, pattern discovery, report generation |
| `data_visualization.py` | Data Visualization | Chart generation, data display |
---
## Parameters
### Common Parameters
| Parameter | Required | Description |
|-----------|----------|-------------|
| `--query` | ✅ | Natural language query statement |
| `--file` | ❌ | Local file path (.xlsx/.xls/.csv), mutually exclusive with --json |
| `--json` | ❌ | JSON data (string or file path), mutually exclusive with --file |
### Visualization Specific Parameters
| Parameter | Description |
|-----------|-------------|
| `--output, -o` | Output HTML file path (defaults to /tmp/openclaw/charts/) |
---
## Data Format
### File Format
Supports `.xlsx`, `.xls`, `.csv` Excel and CSV files.
Note: Only one of --file or --json is needed. If both are provided, --file takes precedence. File types support both row-metric-column data files and column-metric-row data files.
### JSON Format
JSON data should be an array format, where each element is a row of data:
```json
[
{"name": "Product A", "sales": 1000, "region": "East"},
{"name": "Product B", "sales": 1500, "region": "North"},
{"name": "Product C", "sales": 800, "region": "South"}
]
```
Or pass via file:
```bash
python scripts/data_analysis.py --query "Analyze the data" --json data.json
```
---
## Usage Examples
### Data Analysis
```bash
# Statistical calculation
python scripts/data_analysis.py --query "Calculate total and average sales by region" --file sales.xlsx
# Data filtering
python scripts/data_analysis.py --query "Filter products with sales greater than 1000" --file sales.xlsx
# Sorting
python scripts/data_analysis.py --query "Sort by sales in descending order" --file sales.xlsx
```
### Data Interpretation
```bash
# Trend analysis
python scripts/data_interpretation.py --query "Analyze monthly sales trends" --file monthly_sales.xlsx
# Anomaly detection
python scripts/data_interpretation.py --query "Find and explain anomalies in the data" --file data.xlsx
# Comprehensive interpretation
python scripts/data_interpretation.py --query "Provide a comprehensive analysis of this data with key insights" --file report.xlsx
```
### Data Visualization
```bash
# Bar chart
python scripts/data_visualization.py --query "Draw a bar chart of sales by product" --file sales.xlsx
# Line chart
python scripts/data_visualization.py --query "Draw a line chart of sales trends" --file trends.xlsx
# Pie chart
python scripts/data_visualization.py --query "Draw a pie chart of sales by region" --file sales.xlsx
# Save to specific path
python scripts/data_visualization.py --query "Draw a scatter plot" --file data.xlsx -o /path/to/chart.html
```
---
## Output Description
### Data Analysis & Data Interpretation
Returns Markdown format text results, including analysis conclusions, data tables, etc.
### Data Visualization
1. **Console Output**: ECharts configuration JSON
2. **HTML File**: Can be opened in browser to view the chart
---
## Error Handling
Common errors and solutions:
| Error Message | Cause | Solution |
|---------------|-------|----------|
| `CHARTGEN_API_KEY not set` | Environment variable not set | `export CHARTGEN_API_KEY="your-key"` |
| `API request timeout` | Request timeout | Check network connection and retry |
| `File not found` | File does not exist | Check if file path is correct |
| `credits are insufficient` | Insufficient credits | Recharge or contact administrator |
---
## Technical Details
- **API Base URL**: `https://chartgen.ai/api/platform_api/`
- **Authentication**: Header `Authorization: <api-key>`
- **Request Format**: JSON
- **Timeout**: 60 seconds
- **Required Environment Variable**: `CHARTGEN_API_KEY`
See `scripts/chartgen_api.py` for implementation details.
---
## Privacy Notice
**Data sent to remote API**: This skill reads your provided data files (CSV/XLSX/JSON), base64-encodes them, and sends them to the ChartGen API at `https://chartgen.ai/api/platform_api/` for analysis and chart generation. Your data will leave your machine.
**Recommendations**:
- Do not upload sensitive or regulated data
- Use a dedicated API key with limited scope/credits
- Review the privacy practices at [chartgen.ai](https://chartgen.ai) before use
AdMapix のデータ取得層で、広告やアプリの問い合わせを API 呼び出しに変え、生の JSON だけを返します。
Tavily 経由で公開ウェブを検索し、リンクと抜粋付きの構造化結果を返します。
データベースや表計算、書き出した生データを意思決定に使える結論へ変えるデータ分析スキルです。
Yahoo Finance のデータで株式と暗号資産を分析し、ポートフォリオを追跡するスキルです。
ローカルのウォッチリストを管理し、銘柄コードごとに同花順の相場と足元の値動きを要約するスキルです。
知了标讯:入札、落札、サプライヤー、調達市場の情報を検索・分析します。
ブログと RSS/Atom フィードの更新をコマンドラインで追跡します。
Codex や Claude のモデル別の利用コストを集計するスキルです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。