datalisted

# Data — analýza tabulkových dat přes DuckDB v1.0 ## Kdy použít - Ad-hoc analýza datového souboru: agregace, přehledy po období/kategorii, top-N, anomálie, srovnání. - Opakované spuštění dříve uložené analýzy nad novým exportem stejné struktury. - Kdy NEpoužít: - Tvorba/editace sešitu jako výstupního dokumentu (formátování, vzorce, grafy) → skill na Excel/xlsx. - Data v datovém skladu (BigQuery apod.) → dotazuj přímo tam, DuckDB je na lokální soubory. - Nesourodé finanční modely (merged cells, hlavičky uprostřed listu) → openpyxl/Read, DuckDB čeká tabulku. ## Vstup - Cesta k souboru + co chceš zjistit. Bez souboru: `Glob` na *.csv/*.xlsx/*.json v CWD a zeptej se, který. ## Workflow 1. **Hledej uložený dotaz.** `Glob` na `analyzy/*.sql` vedle datového souboru. Pokud existuje dotaz odpovídající zadání, spusť ho (`duckdb -c ".read <file>.sql"`) a nepiš nový. Změnu chtěného výstupu řeš úpravou uloženého souboru, ne novým od nuly. 2. **Inspekce před dotazem.** Nikdy nehádej názvy ani typy sloupců: ```bash duckdb -c "SUMMARIZE FROM '<soubor>'" # schéma + statistiky duckdb -c "FROM '<soubor>' LIMIT 5" # ukázka dat ``` 3. **Sémantika sloupců.** Když z názvů a ukázky není jednoznačné, co sloupec znamená (např. „Částka" — cena za kus, nebo součet řádku?), zeptej se přes `AskUserQuestion`. Nehádej — špatná domněnka = správně spočítaný nesmysl. 4. **Dotaz piš do souboru, ne inline.** Založ `analyzy/<slug>.sql` vedle dat (hlavička: účel, zdrojový soubor, datum,