Traffic Analyzer

分析网站流量和市场数据，发现商业机会、理解市场趋势、进行竞争分析。

核心能力

1. 增长分析 - 识别高增长流量来源和新兴市场
2. 市场细分 - 按类型、分类和行业垂直分析流量
3. AI工具发现 - 专门分析 AI/ML 产品机会
4. 竞争分析 - 对比类似产品的流量表现
5. 机会发现 - 发现"甜点"市场（中等流量+高增长）
6. 专业报告 - 生成图文并茂的 PDF 研究报告

快速开始

生成完整报告（推荐）

python scripts/generate_report.py <csv_file> [output_dir]

# 示例
python scripts/generate_report.py SEMrush-data.csv ./outputs

输出文件：

• report.html / report_*.pdf - 报告（艾瑞/艾媒风格）
• 01_traffic_distribution.png - 流量分布图
• 02_top20_sources.png - TOP20 来源图
• 03_ai_tools_comparison.png - AI 工具对比图
• 04_growth_quadrant.png - 增长象限图
• 05_high_growth_opportunities.png - 高增长机会图

依赖安装：

pip install pandas matplotlib seaborn jinja2 playwright
playwright install chromium

常见用户目标

脚本使用

analyze_traffic.py（数据分析）

python scripts/analyze_traffic.py <csv_file> <analysis_type>

visualize_traffic.py（可视化）

python scripts/visualize_traffic.py <csv_file> <chart_type>

数据格式要求

CSV 文件需包含以下列：

详细参考

完整的分析方法论、场景示例、代码模式和最佳实践，见 references/guide.md。

在以下情况加载该参考：

• 用户需要帮助解读结果
• 解释分析方法论
• 提供战略建议
• 自定义报告模板
• 用户是流量分析新手

重要说明

• 数据来自支付页面（Stripe），不是产品总流量
• 高流量 ≠ 高收入（需考虑转化率、定价）
• 短期峰值可能来自营销活动
• 建议结合其他数据源获得完整图景

目录结构

traffic-analyzer/
├── SKILL.md                 # 本文档
├── scripts/
│   ├── analyze_traffic.py   # 数据分析
│   ├── visualize_traffic.py # 可视化
│   └── generate_report.py   # 报告生成
├── assets/
│   └── report_template.html # HTML 报告模板
└── references/
    └── guide.md             # 完整参考指南