1. 定位并导出下载日志文件：在Windows系统中，按下`Win+R`键，输入`%LOCALAPPDATA%\Google\Chrome\User Data\Default\Downloads`，回车进入下载历史记录文件夹。复制`downloads.json`文件到安全目录（如桌面），建议先备份原文件防止误操作。
2. 解析日志文件内容：使用文本编辑器（如Notepad++）或Python脚本读取`downloads.json`，提取关键信息包括下载时间（`startTime`）、结束时间（`endTime`）、文件大小（`bytes`）、状态（`interruptReason`）、URL和文件名。若文件格式为CSV，可直接用Excel按分隔符拆分列数据。
3. 筛选与分类数据：根据需求过滤无效记录（如未完成或中断的任务），按日期、文件类型或下载速度分类。例如，统计每日下载总量，可按`startTime`字段提取日期并汇总。
4. 生成可视化图表：将处理后的数据导入Excel或Google Sheets，插入柱状图（展示每日下载量）或折线图（分析下载速度趋势）。使用条件格式高亮显示异常值（如长时间未完成的下载任务）。
5. 编写分析报告：在文档开头说明数据来源（如日志文件路径）和统计周期。分段落描述关键发现，如“中断任务占比30%”，“视频文件平均下载速度低于文档”。最后附上截图或链接，便于核对原始数据。
6. 自动化脚本（可选）：使用Python的`json`模块和`pandas`库，编写脚本自动提取日志中的下载成功率、耗时分布等指标，生成HTML报告或直接输出到Excel，提升分析效率。