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。

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核心工作流

用户输入（指标定义 / CSV / SQL / 看板截图 / 口头描述）
    │
    ▼
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│ 步骤一：明确分析目标 │  ← 搞清楚要回答什么问题
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│ 步骤二：数据体检     │  ← 数据质量检查、口径确认
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│ 步骤三：指标拆解     │  ← 构建指标树、定位变动层级
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│ 步骤四：现象定位     │  ← 漏斗分析 / 留存分析 / 分群洞察
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│ 步骤五：假设推断     │  ← 生成假设、区分相关与因果
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│ 步骤六：行动建议     │  ← 产品动作 + 实验设计 + 验证计划
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    输出：可视化 HTML 报告

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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：

1. 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
2. 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？
3. 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"）

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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"。

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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。

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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

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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

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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]

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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。

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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：

1. 做能做的部分（比如只能做趋势，不能做分群）
2. 明确标注"以下分析基于有限数据，结论仅供参考"
3. 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"：

1. 先做数据体检和基础 EDA（探索性数据分析）
2. 找出数据中 3-5 个最值得深挖的发现
3. 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：

1. 不要回避数据结论
2. 把数据证据清晰呈现
3. 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）
4. 建议验证方式

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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

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.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; : ; : ; : ; : ; :  ; : ; : nowrap; : ; : none; : opacity ; }
  { : ; }
 { : fixed; : ; : (,,,); : ; : ; : none; : opacity ; }
 { : ; : auto; }
 { : fixed; : ; : -; : ; : ; : ; : -   (,,,); : ; : flex; : column; : right  ease; }
 { : ; }
 { : flex; : center; : space-between; :  ; :  solid ; : ; }
  { : ; : ; : ; }
 { : flex; : ; }
 { : ; :  ; : ; : ; : pointer; :  solid ; : ; : ; : all ; : inherit; }
 { : ; : ; }
 { : ; : ; : ; }
 { : ; : ; : none; : none; : pointer; : ; : flex; : center; : center; : background ; : ; : ; }
 { : ; }
 { : ; : auto; : ; }
 pre { : , Consolas, , Menlo, monospace; : ; : ; : ; : pre-wrap; : break-word; : ; }

质量检查项

• 每份报告都有右下角蓝色 FAB 按钮
• 点击 FAB 弹出右侧面板，显示 Markdown 分析文档
• "复制 Markdown" 按钮可用，点击后变绿 2 秒
• 文档内容包含：分析目标、数据健康度、指标拆解、发现、假设列表（含关系类型 + 可信度）、行动建议、验证计划、口径说明

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上下游衔接

本 Skill 是 pm-skills 工作流的一环，由 pm-master 总控统一路由。

• 上游：pm-tracking-spec-writer（埋点数据就绪后才有得分析）、pm-survey-designer（问卷回收数据）
• 下游：pm-experiment-designer（归因产生的假设交给实验验证）、pm-prioritization-engine（决策建议转需求排序）

交接规则：链路模式下，完成后输出一段「交接摘要」（≤10 行：本步结论 + 下一步所需输入），供下一个 Skill 直接使用。