Complete AI Data Analysis Agent implementation with 95.7% test coverage

templates/data_analysis.md

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+# 数据分析报告模板
+
+## 1. 执行摘要
+- 数据概况
+- 分析目标
+- 关键发现（3-5条）
+- 主要建议
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+## 2. 数据概览
+### 2.1 数据基本信息
+- 数据来源
+- 数据时间范围
+- 数据规模（行数、列数）
+- 数据质量评估
+
+### 2.2 数据结构
+- 字段列表和说明
+- 数据类型分布
+- 关键字段识别
+
+### 2.3 数据质量
+- 完整性分析（缺失值）
+- 准确性分析（异常值）
+- 一致性分析
+- 质量评分
+
+## 3. 描述性统计分析
+### 3.1 数值型字段统计
+- 基本统计量（均值、中位数、标准差等）
+- 分布特征
+- 异常值识别
+
+### 3.2 分类型字段统计
+- 类别分布
+- 频率统计
+- 占比分析
+
+### 3.3 时间型字段统计
+- 时间范围
+- 时间分布
+- 时间趋势
+
+## 4. 分布分析
+### 4.1 单变量分布
+- 各字段的分布特征
+- 分布图表（直方图、饼图等）
+- 分布模式识别
+
+### 4.2 多变量分布
+- 联合分布分析
+- 交叉分组统计
+- 热力图展示
+
+## 5. 相关性分析
+### 5.1 数值字段相关性
+- 相关系数矩阵
+- 相关性热力图
+- 强相关关系识别
+
+### 5.2 分类字段关联性
+- 卡方检验
+- 关联规则挖掘
+- 依赖关系分析
+
+## 6. 趋势分析
+### 6.1 时间序列趋势
+- 整体趋势
+- 周期性分析
+- 季节性分析
+
+### 6.2 增长率分析
+- 同比增长率
+- 环比增长率
+- 增长趋势预测
+
+## 7. 分组对比分析
+### 7.1 按维度分组
+- 分组统计
+- 组间对比
+- 差异显著性检验
+
+### 7.2 细分市场分析
+- 细分维度识别
+- 各细分市场特征
+- 细分市场对比
+
+## 8. 异常检测
+### 8.1 统计异常
+- 基于统计方法的异常检测
+- 异常值列表
+- 异常原因分析
+
+### 8.2 模式异常
+- 异常模式识别
+- 异常趋势检测
+- 异常影响评估
+
+## 9. 洞察和发现
+### 9.1 关键洞察
+- 重要发现总结
+- 洞察解释
+- 业务含义
+
+### 9.2 隐藏模式
+- 非显而易见的模式
+- 深层关系发现
+- 潜在机会识别
+
+## 10. 结论和建议
+### 10.1 主要结论
+- 数据特征总结
+- 问题识别
+- 机会识别
+
+### 10.2 行动建议
+- 优先行动项
+- 改进建议
+- 进一步分析建议
+
+### 10.3 风险提示
+- 数据局限性
+- 分析假设
+- 不确定性说明
+
+## 11. 附录
+### 11.1 数据字典
+- 完整字段说明
+- 数据类型定义
+- 取值范围
+
+### 11.2 分析方法
+- 使用的分析方法
+- 工具和技术
+- 参数设置
+
+### 11.3 图表索引
+- 所有图表列表
+- 图表说明
+- 数据来源

templates/problem_analysis.md

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+# 问题分析报告模板
+
+## 1. 执行摘要
+- 问题概述
+- 影响范围
+- 严重程度评估
+- 关键发现
+
+## 2. 问题识别
+### 2.1 问题描述
+- 问题现象
+- 发现时间
+- 影响用户/系统
+
+### 2.2 问题分类
+- 问题类型
+- 问题优先级
+- 问题严重程度
+
+## 3. 数据分析
+### 3.1 问题频率分析
+- 问题发生频率
+- 时间分布
+- 频率趋势图
+
+### 3.2 问题分布分析
+- 按维度的问题分布（地区、产品、模块等）
+- 分布图表
+- 集中度分析
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+### 3.3 问题相关性分析
+- 相关因素识别
+- 相关性强度分析
+- 因果关系推断
+
+## 4. 影响评估
+### 4.1 用户影响
+- 受影响用户数量
+- 用户投诉情况
+- 用户满意度影响
+
+### 4.2 业务影响
+- 业务指标影响
+- 经济损失评估
+- 品牌影响评估
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+### 4.3 系统影响
+- 系统性能影响
+- 系统稳定性影响
+- 连锁反应分析
+
+## 5. 根因分析
+### 5.1 可能原因列举
+- 技术原因
+- 流程原因
+- 人为原因
+- 外部原因
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+### 5.2 原因验证
+- 数据验证
+- 逻辑推理
+- 实验验证
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+### 5.3 根本原因确定
+- 根因识别
+- 根因证据
+- 根因解释
+
+## 6. 趋势预测
+### 6.1 问题趋势
+- 历史趋势分析
+- 未来趋势预测
+- 趋势图表
+
+### 6.2 风险评估
+- 恶化风险
+- 扩散风险
+- 连锁风险
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+## 7. 解决方案建议
+### 7.1 短期措施
+- 应急处理方案
+- 临时缓解措施
+- 实施优先级
+
+### 7.2 长期措施
+- 根本解决方案
+- 预防措施
+- 流程改进建议
+
+### 7.3 资源需求
+- 人力资源需求
+- 技术资源需求
+- 时间和成本估算
+
+## 8. 监控和跟踪
+### 8.1 监控指标
+- 关键监控指标
+- 监控频率
+- 预警阈值
+
+### 8.2 跟踪计划
+- 跟踪周期
+- 跟踪方法
+- 责任人分配
+
+## 9. 经验总结
+### 9.1 经验教训
+- 成功经验
+- 失败教训
+- 改进方向
+
+### 9.2 知识沉淀
+- 问题模式总结
+- 解决方案库
+- 最佳实践
+
+## 10. 附录
+- 详细数据表
+- 分析方法说明
+- 参考资料

templates/ticket_analysis.md

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+# 工单分析报告模板
+
+## 1. 执行摘要
+- 分析时间范围
+- 工单总数
+- 关键发现（3-5条）
+- 健康度评分
+
+## 2. 工单状态分析
+### 2.1 状态分布
+- 各状态工单数量和占比
+- 状态分布图表
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+### 2.2 关闭率分析
+- 总体关闭率
+- 按时间趋势的关闭率变化
+
+## 3. 工单类型分析
+### 3.1 类型分布
+- 各类型工单数量和占比
+- 类型分布图表
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+### 3.2 类型趋势
+- 各类型工单的时间趋势
+- 异常类型识别
+
+## 4. 车型和模块分析
+### 4.1 车型分布
+- 各车型工单数量和占比
+- 问题车型识别
+
+### 4.2 模块分布
+- 各模块工单数量和占比
+- 问题模块识别
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+### 4.3 车型-模块交叉分析
+- 特定车型的问题模块
+- 热力图展示
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+## 5. 优先级分析
+### 5.1 优先级分布
+- 各优先级工单数量和占比
+- 高优先级工单处理情况
+
+### 5.2 优先级与处理时长关系
+- 不同优先级的平均处理时长
+- 优先级响应效率分析
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+## 6. 处理效率分析
+### 6.1 处理时长统计
+- 平均处理时长
+- 处理时长分布
+- 异常处理时长识别
+
+### 6.2 积压情况分析
+- 待处理工单数量和占比
+- 积压时长分析
+- 积压原因分析
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+### 6.3 处理人员效率
+- 各处理人员的工单数量
+- 各处理人员的平均处理时长
+- 效率对比分析
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+## 7. 时间趋势分析
+### 7.1 工单创建趋势
+- 按日/周/月的工单创建趋势
+- 趋势图表
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+### 7.2 工单关闭趋势
+- 按日/周/月的工单关闭趋势
+- 趋势图表
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+### 7.3 积压趋势
+- 待处理工单的时间趋势
+- 积压变化分析
+
+## 8. 异常和问题识别
+### 8.1 异常工单识别
+- 处理时长异常的工单
+- 长期未处理的工单
+- 反复出现的问题
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+### 8.2 系统性问题识别
+- 集中爆发的问题
+- 特定车型/模块的系统性问题
+- 根因分析
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+## 9. 结论和建议
+### 9.1 主要结论
+- 工单健康度评估
+- 主要问题总结
+- 趋势预测
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+### 9.2 改进建议
+- 优先处理建议
+- 流程优化建议
+- 资源分配建议
+
+## 10. 附录
+- 数据说明
+- 分析方法说明
+- 图表索引