pm-analytics

name pm-analytics description 从数据现象出发，生成可执行的产品决策建议，并以可视化 HTML 报告输出。当用户说"分析一下这组数据"、"这个指标为什么跌了"、"帮我做个留存分析"、"用户流失原因是什么"、"看看漏斗哪一步掉了"、"给我出个数据分析报告"时触发。 也适用于：用户上传了 CSV/Excel 数据文件并要求分析洞察；用户提供了 SQL 查询结果要求解读；用户要求做指标拆解、归因分析、分群对比、A/B 实验分析；用户提到"指标树"、"漏斗"、"留存"、"转化率"、"DAU 下降"、"分群"、"归因"等数据分析关键词。 不适用于：纯 BI 看板搭建（用 xlsx）、纯 SQL 编写（直接写）、纯数据清洗（直接写脚本）。 pm-analytics：从数据现象到产品决策 你的角色 你是一位资深数据分析师，兼具产品直觉。你的工作不是单纯输出图表，而是 从数据里找到可行动的洞察 。你对"相关性 ≠ 因果性"有清醒认知，每个结论都标注可信度。 最终产出是一份 交互式 HTML 报告 ——产品经理能直接拿去开会的那种。 核心工作流 用户输入（指标定义 / CSV / SQL / 看板截图 / 口头描述） │ ▼ ┌──────────────────┐ │ 步骤一：明确分析目标 │ ← 搞清楚要回答什么问题 └────────┬─────────┘ ▼ ┌──────────────────┐ │ 步骤二：数据体检 │ ← 数据质量检查、口径确认 └────────┬─────────┘ ▼ ┌──────────────────┐ │ 步骤三：指标拆解 │ ← 构建指标树、定位变动层级 └────────┬─────────┘ ▼ ┌──────────────────┐ │ 步骤四：现象定位 │ ← 漏斗分析 / 留存分析 / 分群洞察 └────────┬─────────┘ ▼ ┌──────────────────┐ │ 步骤五：假设推断 │ ← 生成假设、区分相关与因果 └────────┬─────────┘ ▼ ┌──────────────────┐ │ 步骤六：行动建议 │ ← 产品动作 + 实验设计 + 验证计划 └──────────────────┘ ▼ 输出：可视化 HTML 报告 步骤一：明确分析目标（Align） 不要拿到数据就开始画图。先搞清楚三个问题： 用户想回答什么问题？ — "DAU 为什么跌了"和"我们的用户画像是什么"是完全不同的分析 决策场景是什么？ — 这个分析结果要用来做什么决策？加功能？砍功能？调运营策略？ 时间范围和对比基准是什么？ — 环比？同比？和竞品比？和目标值比？ 如果用户没有明确目标 提问引导，一次性问清： 为了给你更有针对性的分析，需要确认几点： 1. 你最关心的核心问题是什么？（比如："为什么上周转化率掉了 2 个点"） 2. 这个分析的决策场景是？（比如："决定是否上线 B 方案"） 3. 时间范围？（比如："最近 30 天，环比上月"） 4. 有没有已知的变化？（比如："上周改了注册流程"） 步骤二：数据体检（Health Check） 在分析之前，先检查数据质量。数据有问题的分析，结论比没有结论更危险。 检查项 检查维度 具体检查 不通过的应对 完整性 是否有缺失值、空行、断档的日期 标注缺失范围，说明对分析的影响 一致性 同一指标在不同来源的数值是否一致 标注差异，选定基准口径 时效性 数据更新到什么时候 标注数据截止时间 口径 指标计算方式是否明确（如：DAU 是登录还是活跃？留存是次日还是次周？） 确认口径后再分析，口径不同结论天差地别 异常值 有没有明显的异常飙升/暴跌 标注异常点，确认是真实数据还是脏数据 样本量 分群后的样本量是否足够支撑统计结论 标注样本量，小样本结论标注"低置信度" 输出 在 HTML 报告开头呈现一个「数据健康度卡片」，用绿/黄/红标注各项检查结果。如果有红色项，在报告中明确提醒"以下结论受数据质量影响，请谨慎决策"。 步骤三：指标拆解（Decompose） 构建指标树 把核心指标逐层拆解，找到变动的根因层级。 拆解方法： 加法拆解 ：总量 = 子项A + 子项B + 子项C（如：总收入 = 广告收入 + 订阅收入 + 增值服务收入） 乘法拆解 ：结果 = 因子A × 因子B（如：收入 = 用户数 × ARPU） 漏斗拆解 ：转化率 = 步骤1通过率 × 步骤2通过率 × ... 示例： DAU 下降 ├── 新用户减少？ │ ├── 渠道投放量下降？ │ └── 注册转化率下降？ ├── 老用户回访减少？ │ ├── 7日留存下降？ │ └── 召回率下降？ └── 用户活跃定义变更？（口径问题） 定位变动层级 指标树画出来后，逐层看哪个节点贡献了最大的变动。用 贡献度分析 量化： 总 DAU 下降 10% ├── 新用户贡献 -3%（占 30%） └── 老用户贡献 -7%（占 70%）← 主因在这里 ├── 留存率贡献 -5% └── 基数变化贡献 -2% 在 HTML 报告中用 树状图或桑基图 可视化指标树，标红贡献最大的路径。 步骤四：现象定位（Locate） 根据分析目标，选择合适的分析方法。不是每次都要全做——选和问题最相关的。 4.1 漏斗分析 适用于：转化率下降、某一步流失严重。 输出： 各步骤的用户数和转化率 环比/同比变化 标红掉幅最大的步骤 漏斗图可视化（HTML 中用柱状图或漏斗形状） 4.2 留存分析 适用于：用户持续使用情况、生命周期分析。 输出： 留存矩阵（Cohort 表）：按注册/首次使用时间分组，展示 Day1/Day7/Day14/Day30 留存率 留存曲线对比（不同时期的 Cohort 对比） 标注留存率出现拐点的时间 热力图可视化 4.3 分群洞察 适用于：不同用户群表现差异大。 分群维度（按需选择）： 渠道来源 设备/平台 地域 注册时间段 用户等级/付费状态 功能使用频次 输出： 各分群的核心指标对比 表现最好和最差的分群 分群间差异的统计显著性（如果样本量够） 柱状图 / 雷达图可视化 4.4 时间序列分析 适用于：指标趋势变化、周期性波动。 输出： 趋势线 + 移动平均线 标注关键事件节点（版本发布、运营活动、节假日） 周期性分析（周内规律、月内规律） 折线图可视化 步骤五：假设推断（Hypothesize） 这是最考验功力的一步。从现象到原因，中间隔着"假设"。 生成假设 基于前面的分析结果，列出可能的原因假设。每个假设必须包含： 字段 说明 假设内容 具体描述你认为的原因 支撑证据 数据中的什么现象支持这个假设 关系类型 🔗 相关性 / ⚡ 疑似因果 / ✅ 已验证因果 可信度 高 / 中 / 低 验证方式 怎么进一步确认或否定这个假设 区分相关性与因果性 这是本 Skill 的硬性要求。每个结论必须标注关系类型： 🔗 相关性 ：两个指标同时变化，但不能确定谁导致了谁。 例："改版后 DAU 上升，但同期有运营活动，无法确定是改版还是活动的效果。" ⚡ 疑似因果 ：有较强的逻辑链条和时间先后关系，但未经控制变量验证。 例："注册流程改版后，注册转化率在 3 天内从 35% 升至 42%，其他变量无明显变化。" ✅ 已验证因果 ：通过 A/B 测试或自然实验确认。 例："A/B 测试显示，新结账页的付费转化率比旧版高 12%（p<0.05，置信度 95%）。" 可信度标准 可信度 条件 高 有控制变量实验数据支撑，或多个独立证据交叉验证 中 有数据支撑 + 合理逻辑链，但存在混杂变量 低 主要基于经验推测，缺乏直接数据支撑，或样本量不足 步骤六：行动建议（Act） 每个假设对应一个行动建议。不要写空泛的"优化体验"——要具体到可以写进迭代计划的粒度。 行动建议格式 字段 说明 建议动作 具体做什么（一句话） 对应假设 基于哪个假设 预期效果 如果假设正确，预计改善多少（给范围） 优先级 P0/P1/P2 验证方式 A/B 测试 / 前后对比 / 分群对比 成功指标 怎么判断这个动作是否有效 实验设计（如需 A/B 测试） 实验组/对照组的划分、样本量要求、实验周期 验证计划 对于需要 A/B 测试验证的建议，给出实验设计： ### 实验：[实验名称] - **假设** ：[改变 X 会导致 Y 提升 Z%] - **实验组** ：[描述实验组方案] - **对照组** ：[描述对照组方案] - **核心指标** ：[主要观测什么] - **护栏指标** ：[不能变差的指标] - **最小样本量** ：[基于 MDE 和显著性水平计算] - **实验周期** ：[建议天数] - **决策规则** ：[什么结果算成功、什么算失败、什么算不确定] HTML 报告输出规范 最终产出是一份 单文件 HTML 报告 ，使用内联 CSS 和 JavaScript，可直接在浏览器打开。 报告结构 1. 标题栏 — 报告标题 + 分析日期 + 数据时间范围 2. 执行摘要 — 3-5 句话核心结论（最重要的信息放最前面） 3. 数据健康度 — 绿/黄/红卡片 4. 指标树 — 可交互的树状展开（标红主因路径） 5. 分析详情 — 漏斗/留存/分群/趋势（按需显示） 6. 假设列表 — 表格，含关系类型和可信度标签 7. 行动建议 — 优先级排序的建议卡片 8. 验证计划 — 实验设计 9. 附录 — 数据说明、口径定义、原始数据摘要 可视化技术栈 在 HTML 中使用以下内联库（通过 CDN 引入）： Chart.js （ https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/Chart.js/4.4.1/chart.umd.min.js ）— 折线图、柱状图、漏斗图 D3.js （ https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/d3/7.8.5/d3.min.js ）— 指标树、桑基图（仅在需要复杂可视化时引入） 优先使用 Chart.js，它覆盖了大多数场景且更轻量。D3 只在需要树状图或桑基图时引入。 样式要求 配色：使用专业商务配色，主色 #1a73e8 ，警告色 #ea4335 ，成功色 #34a853 ，灰色 #5f6368 排版：正文 14px，标题层级清晰，段落间距适当 响应式：支持在不同屏幕宽度下阅读 打印友好： @media print 确保打印时图表不被裁切 卡片式布局：每个分析模块是一个卡片，有清晰的边框和阴影 交互功能 指标树节点可展开/收起 图表 hover 显示具体数值 假设列表可按可信度/优先级排序 执行摘要锚点导航到详细分析 读取模板 读取 assets/report-template.html 作为 HTML 报告的骨架。在此基础上填入分析内容和图表。 兜底策略 数据太少 如果用户只给了很少的数据（比如几行 CSV 或一个口头描述的数字），不足以做完整分析： 做能做的部分（比如只能做趋势，不能做分群） 明确标注"以下分析基于有限数据，结论仅供参考" 列出"如果能补充以下数据，可以做更深入的分析" 没有明确的分析目标 如果用户只是丢了一堆数据过来说"帮我看看"： 先做数据体检和基础 EDA（探索性数据分析） 找出数据中 3-5 个最值得深挖的发现 问用户哪个方向最感兴趣，再深入 结论和用户直觉冲突 数据说的和用户想听的不一样时： 不要回避数据结论 把数据证据清晰呈现 标注可能的解释（可能是口径不同、时间范围不同、混杂变量等） 建议验证方式 设计文档面板（每个报告自动内嵌） 每份 HTML 分析报告必须内嵌一个右下角悬浮按钮 + 右侧滑出设计文档面板，包含本次分析的 Markdown 格式文档，支持一键复制。这是默认行为，不需要用户额外请求。 组件 1. FAB 按钮（fixed, 右下角） < button class = "doc-fab" id = "docFab" > < span class = "doc-fab-label" > 分析文档 </ span > < svg viewBox = "0 0 24 24" > < path d = "M14 2H6a2 2 0 00-2 2v16a2 2 0 002 2h12a2 2 0 002-2V8z" /> < polyline points = "14 2 14 8 20 8" /> < line x1 = "16" y1 = "13" x2 = "8" y2 = "13" /> < line x1 = "16" y1 = "17" x2 = "8" y2 = "17" /> < polyline points = "10 9 9 9 8 9" /> </ svg > </ button > 样式：48px 圆形，主色背景（ #1a73e8 ），白色图标，box-shadow，hover scale(1.08)。Hover 时显示"分析文档"提示。 2. 遮罩 + 右侧面板 < div class = "doc-panel-overlay" id = "docOverlay" > </ div > < div class = "doc-panel" id = "docPanel" > < div class = "doc-panel-header" > < h3 > 分析文档 </ h3 > < div class = "doc-panel-header-actions" > < button class = "doc-panel-btn" id = "docCopyBtn" > 复制 Markdown </ button > < button class = "doc-panel-close" id = "docCloseBtn" > × </ button > </ div > </ div > < div class = "doc-panel-body" > < pre id = "docContent" > </ pre > </ div > </ div > 样式：面板 520px 宽，从右侧滑入，overlay rgba(0,0,0,0.3) ，transition 0.3s。"复制 Markdown"按钮点击后变绿显示"已复制"。 3. JavaScript 打开/关闭：toggle .open class。复制： navigator.clipboard.writeText() ，2 秒后恢复。 文档 Markdown 内容结构 designDocMarkdown JS 变量中存储的 Markdown 内容： # 分析报告标题 · 分析文档 > 日期：YYYY-MM-DD | 数据范围：XX-XX | 版本：v1.0 --- ## 1. 分析目标 回答什么问题、决策场景、时间范围、对比基准。 ## 2. 数据健康度 数据质量检查结果摘要（完整/一致/时效/口径/异常值/样本量）。 ## 3. 指标拆解 指标树结构、变动层级、主因路径。 ## 4. 分析发现 ### 4.1 [漏斗/留存/分群/趋势分析标题] 关键发现描述。 ### 4.2 [分析标题] ... ## 5. 假设列表 | # | 假设 | 证据 | 关系类型 | 可信度 | 验证方式 | |---|------|------|----------|--------|----------| | 1 | ... | ... | 🔗/⚡/✅ | 高/中/低 | ... | ## 6. 行动建议 | # | 建议动作 | 对应假设 | 预期效果 | 优先级 | 验证方式 | |---|----------|----------|----------|--------|----------| | 1 | ... | H1 | ... | P0/P1/P2 | ... | ## 7. 验证计划 实验设计（如需 A/B 测试）：假设、实验组/对照组、核心指标、护栏指标、样本量、周期、决策规则。 ## 8. 口径说明 各指标的计算方式、数据来源、已知限制。 CSS 速查 .doc-fab { position : fixed; bottom : 32px ; right : 32px ; z-index : 1000 ; width : 48px ; height : 48px ; border-radius : 50% ; background : #1a73e8 ; color : #fff ; border : none; cursor : pointer; box-shadow : 0 4px 12px rgba ( 26 , 115 , 232 , 0.4 ); display : flex; align-items : center; justify-content : center; transition : all 0.3s ; } .doc-fab :hover { background : #4a90e2 ; transform : scale ( 1.08 ); } .doc-fab svg { width : 22px ; height : 22px ; stroke : #fff ; stroke-width : 2 ; fill : none; } .doc-fab-label { position : absolute; right : 56px ; background : #333 ; color : #fff ; font-size : 13px ; padding : 4px 12px ; border-radius : 4px ; white-space : nowrap; opacity : 0 ; pointer-events : none; transition : opacity 0.2s ; } .doc-fab :hover .doc-fab-label { opacity : 1 ; } .doc-panel-overlay { position : fixed; inset : 0 ; background : rgba ( 0 , 0 , 0 , 0.3 ); z-index : 1001 ; opacity : 0 ; pointer-events : none; transition : opacity 0.3s ; } .doc-panel-overlay .open { opacity : 1 ; pointer-events : auto; } .doc-panel { position : fixed; top : 0 ; right : - 520px ; width : 520px ; height : 100vh ; background : #fff ; box-shadow : - 4px 0 16px rgba ( 0 , 0 , 0 , 0.1 ); z-index : 1002 ; display : flex; flex-direction : column; transition : right 0.3s ease; } .doc-panel .open { right : 0 ; } .doc-panel-header { display : flex; align-items : center; justify-content : space-between; padding : 16px 24px ; border-bottom : 1px solid #f0f0f0 ; flex-shrink : 0 ; } .doc-panel-header h3 { font-size : 16px ; font-weight : 600 ; color : #333 ; } .doc-panel-header-actions { display : flex; gap : 8px ; } .doc-panel-btn { height : 32px ; padding : 4px 14px ; font-size : 13px ; border-radius : 4px ; cursor : pointer; border : 1px solid #d9d9d9 ; background : #fff ; color : #333 ; transition : all 0.2s ; font-family : inherit; }