菜单
对转化执行完整的分析流程，算清楚用户转不转、转化率多少、有没有变化，含口径定义、取数、转化率计算，及可选的异常分析、维度拆分与对比/归因。触发条件：对话涉及转化率分析、转化表现评估、转化变化归因等任务时触发，如出现「分析对话转化率」「转化率表现如何」「不同群体/地区/时间的转化率对比」「分维度后转化情况」「转化率是否异常」等相似问题时触发。
默认使用会先检查来源的 Prompt；你也可以切换为直接命令，或下载本地副本。
决定是否安装前，请先阅读 SKILL.md，以及 SkillsMP 当前展示的配套文件。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/agentscope-ai/QwenPaw-Data --skill bi-conversion-analysis命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
想先保存到本地？可下载 SkillsMP 当前能够提供的文件。
正在显示 SKILL.md
| name | bi-conversion-analysis |
| description | 对转化执行完整的分析流程，算清楚用户转不转、转化率多少、有没有变化，含口径定义、取数、转化率计算，及可选的异常分析、维度拆分与对比/归因。触发条件：对话涉及转化率分析、转化表现评估、转化变化归因等任务时触发，如出现「分析对话转化率」「转化率表现如何」「不同群体/地区/时间的转化率对比」「分维度后转化情况」「转化率是否异常」等相似问题时触发。 |
对转化执行完整的分析流程，核心目标是算清楚用户转不转、转化率多少、有没有变化：定义口径 → 取数 → 计算转化率 →（可选）异常分析 →（可选）拆分维度 / 对比归因 → 解读与输出。
开始执行前，确认以下信息已就绪：
若转化漏斗或指标口径不明确，需先回到规划阶段补充，或向用户确认后再开始执行。
| 步骤 | 用途 | 是否必选 |
|---|---|---|
| 定义口径 | 确定转化漏斗与转化率指标 | 必选，见步骤 1 |
| 取数 | 按口径取分子/分母数据 | 必选，见步骤 2 |
| 计算转化率 | 计算起始行为到结束行为的转化率 | 必选，见步骤 3 |
| 异常分析 | 识别转化率时间序列中的异常波动点 | 可选，见步骤 4 |
| 拆分维度 / 对比 | 按维度分别计算并跨时间、群体对比差异 | 可选，见步骤 5 |
| 解读 & 输出 | 转化漏斗、关键节点、异常点、差异结论 | 必选，见步骤 6 |
典型产出：转化率表、转化漏斗图、转化率时间序列（含异常点标注）、分维度转化对比。
最短路径：定义口径 → 取数 → 算转化率 → 报数字 / 看趋势（即步骤 1 → 2 → 3 → 6，跳过步骤 4、5）。
本 workflow 主要提供转化率分析场景下的编排与数据衔接逻辑，各步骤的具体执行按相应分析方法的标准流程进行。
明确转化漏斗与转化率指标，这是后续取数与计算的基础：
| 要素 | 含义 | 常见取值 |
|---|---|---|
| 起始行为（分母） | 进入漏斗、接触目标行为的口径 | 访问、曝光、进入页面、加购等 |
| 结束行为（分子） | 完成目标行为的口径 | 对话、注册、下单、付费等 |
| 转化率指标 | 由分子/分母构成的比率 | 对话转化率、付费转化率、下单转化率等 |
要点：
按步骤 1 确定的口径取数，准备转化率计算所需的数据。
整理 CSV，包含转化率计算所需的列：
示例：
date,访问用户数,对话用户数,付费用户数
2025-01-01,10000,3000,300
2025-01-02,10500,3200,280
若计划在步骤 5 拆分维度，取数时一并带出维度列（如渠道、端、国家、版本），或按维度分别取数。
计算从起始行为到结束行为的转化率。
若已规划拆分维度，可在此步先算整体转化率，维度拆分在步骤 5 展开。
查看计算得到的转化率是否是时间相关的序列，若是，则对步骤 3 产出的转化率时间序列进行异常波动点识别，若否，则跳过本步骤。
基于步骤 3 的转化率结果，整理含时间序列的 CSV，至少包含：
示例：
date,对话转化率
2025-01-01,0.3000
2025-01-02,0.0952
2025-01-03,0.0095
若已拆分维度，对需要报告的各维度/cohort 及总体分别准备时间序列并执行异常检测。
根据分析要求，判断是否需要按维度分别计算转化率，或跨时间、群体、地区对比：
需要拆分/对比 → 执行后进入步骤 6 无需拆分/对比 → 跳过本步骤，直接进入步骤 6（最短路径在此跳过）
| 信号 | 示例 |
|---|---|
| 按已有维度拆分 | 「按渠道/端/国家/版本看转化」（维度已在数据中，直接分组计算） |
| 需发现未知用户子结构 | 「哪些用户群体转化更高」「用户自然分群后的转化差异」（走聚类分群） |
| 时间维度对比 | 「环比/同比变化」「最近 vs 历史」「转化率是否下降」 |
| 群体/空间维度对比 | 「不同国家/渠道/端/实验组转化差异」「A 群 vs B 群」 |
| 显式对比/差异/优劣 | 「对比」「差异」「哪个更高/更低」「是否显著」 |
| 信号 | 示例 |
|---|---|
| 仅报告整体水平 | 「当前转化率是多少」「整体转化表现如何」（步骤 3 结果已足够） |
| 单一对象无参照 | 只有一个时间点、一个群体，无对比参照物 |
示例（不同端转化对比）：
业务日期,web端转化率,app端转化率
20251101,0.7856,0.2343
20251102,0.2288,0.8822
完成以上步骤后，围绕转不转、转化率多少、有没有变化汇总并输出。
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| 执行内容 | 本步骤做了什么（含跳过的可选步骤及原因） |
| 取数文件 | 原始数据路径 |
| 中间产物 | 分群 JSON（若执行）、异常检测输入 CSV、对比用 CSV（若执行） |
| 计算结果 | 转化率、异常波动点及对比分析结果路径 |
| 结论 | 转化率水平、漏斗各环节、异常波动、变化趋势、群体差异及显著性 |
汇总结构建议：