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name: data-analysis-report
description: 当需要产出完整的数据分析报告时使用。数据洞察报告自动生成，整合漏斗分析、留存分析、异常检测和决策洞察数据，补充趋势解读和行动建议，输出结构化Markdown报告。关键词：数据分析报告、数据洞察报告、运营报告、数据报告、分析报告、出个数据报告、帮我写运营分析、总结下数据情况。
metadata:
  module: "产品度量运营"
  sub-module: "数据分析"
  type: "pipeline"
  version: "2.1"
  domain_tags: ["通用"]
  trigger_examples:
    - "帮我出一份本月的数据分析报告"
    - "把最近的数据情况汇总一下"
    - "生成运营周报"
  interaction_mode: "ai_suggest_human_approve"
execution_depth:
  default: standard
  quick_description: "直接输出数据洞察和关键发现"
  deep_description: "完整报告 + 多维交叉分析 + 预测模型 + 决策建议路线图"
---

# 数据洞察报告自动生成

## 核心原则

1. **数据说话，洞察驱动**——数据是起点，洞察是终点，行动是目的
2. **异常优先**——异常比常态更值得关注，异常是改进的信号
3. **归因深挖**——不只说"是什么"，更要回答"为什么"
4. **可执行结论**——每条洞察必须对应一个可执行的行动

## 交互模式

🤖→👤 AI建议人类审批

## 输入

| 输入项 | 类型 | 必填 | 来源 | 说明 |
|--------|------|------|------|------|
| 漏斗分析 | JSON | ○ | output/pm-metrics-ops/analysis-funnel/funnel_analysis.json | 漏斗健康度、转化率、流失点 |
| 留存分析 | JSON | ○ | output/pm-metrics-ops/analysis-retention/retention_analysis.json | 留存曲线、流失预警、 cohorts |
| 异常检测 | JSON | ○ | output/pm-metrics-ops/analysis-anomaly/ | 异常指标、归因、影响范围 |
| 决策洞察 | JSON | ○ | output/pm-metrics-ops/decision-dace/decision_insight.json | 数据驱动的决策建议 |
| 度量体系 | JSON | ○ | output/pm-metrics-design/metrics-system/metrics_system.json | 指标定义和基线 |
| 分析时间范围 | string | 是 | 用户提供 | 如"2025年Q1""最近30天" |
| 产品/业务信息 | string | ○ | 用户提供 | 产品名称、核心业务指标 |

## 执行步骤

### Step 1: 数据概览与核心指标 [核心]

整合度量体系和分析数据，生成数据概览：

**核心指标仪表盘**：

| 指标 | 当前值 | 环比变化 | 同比变化 | 趋势 | 状态 |
|------|--------|---------|---------|------|------|
| 北极星指标 | | | | ↑↓→ | 🟢🟡🔴 |
| 核心转化率 | | | | | |
| 留存率(D7/D30) | | | | | |
| DAU/MAU | | | | | |
| ARPU | | | | | |

**数据质量声明**：
- 数据覆盖范围
- 数据完整性评估
- 已知的数据偏差

### Step 2: 漏斗健康度分析 [核心]

整合漏斗数据，生成漏斗分析章节：

**全链路漏斗**：
```
曝光 → 点击 → 注册 → 激活 → 首次付费 → 复购
  ↓      ↓      ↓      ↓       ↓         ↓
 95%   45%   32%   68%    25%      40%
```

**关键发现**：
- 最大流失环节（流失率最高的步骤）
- 最大提升空间（转化率提升对整体影响最大的步骤）
- 环比变化最大的环节
- 异常波动点

**每个关键发现包含**：
- 数据事实（精确数字）
- 环比/同比对比
- 可能原因（至少2个假设）
- 验证建议

### Step 3: 留存与生命周期分析 [核心]

整合留存数据，生成留存分析章节：

**留存曲线描述**：
- 次日/7日/30日留存率
- 留存曲线形态（L型/下降型/稳定型）
- cohorts对比（不同批次用户的留存差异）

**生命周期阶段划分**：

| 阶段 | 定义 | 占比 | 特征 |
|------|------|------|------|
| 新手期 | 注册后0-3天 | | 高活跃、高流失风险 |
| 成长期 | 4-14天 | | 功能探索、习惯形成 |
| 成熟期 | 15-90天 | | 稳定使用、价值感知 |
| 衰退期 | 90天+活跃下降 | | 使用频率降低 |
| 流失期 | 连续N天未活跃 | | 需召回策略 |

**流失预警**：
- 高风险用户特征
- 流失前行为信号
- 召回窗口期

### Step 4: 异常归因分析 [核心]

整合异常检测数据，生成异常分析章节：

**异常事件清单**：

| 时间 | 指标 | 异常类型 | 偏离程度 | 影响范围 | 归因 | 置信度 |
|------|------|---------|---------|---------|------|--------|
| | | 突增/突降/趋势偏移 | ±X% | 用户量/收入 | 内因/外因 | 高/中/低 |

**归因分析框架**：
- 内因：产品变更、技术故障、运营活动
- 外因：市场变化、竞品动作、季节因素
- 数据因：统计偏差、数据缺失、口径变更

### Step 5: 洞察与行动建议 [核心]

整合所有分析数据，提炼洞察和行动建议：

**洞察提炼规则**：
- 每条洞察 = 数据事实 + 业务含义 + 行动方向
- 洞察按业务影响排序

**行动建议模板**：

| 优先级 | 建议 | 目标指标 | 预期提升 | 实施难度 | 验证方式 |
|--------|------|---------|---------|---------|---------|
| P0 | | | | 低/中/高 | A/B测试/前后对比 |
| P1 | | | | | |
| P2 | | | | | |

**建议分类**：
- 速赢（Quick Win）：低难度、高影响
- 核心优化：中难度、高影响
- 长期投入：高难度、高影响
- 观察项：需更多数据验证

### Step 6: 报告组装 [核心]

**报告结构**：

```
# {产品名}数据分析报告（{时间范围}）

## 执行摘要
- 核心指标一览
- 3条关键发现
- Top1行动建议

## 1. 数据概览
### 1.1 核心指标仪表盘
### 1.2 数据质量声明

## 2. 漏斗分析
### 2.1 全链路漏斗
### 2.2 关键流失点
### 2.3 提升机会

## 3. 留存分析
### 3.1 留存曲线
### 3.2 生命周期阶段
### 3.3 流失预警

## 4. 异常分析
### 4.1 异常事件清单
### 4.2 归因分析

## 5. 洞察与行动建议
### 5.1 核心洞察
### 5.2 行动建议（按优先级）

## 附录
- 数据来源与口径
- 指标定义
- 统计方法说明
```

### 输出深度分级

| 深度级别 | 输出范围 | 说明 |
|----------|----------|------|
| quick | 数据洞察和关键发现 | 核心结论 + 最小可行产物 |
| standard | 完整产物（当前默认） | 完整产物，包含全部Step输出 |
| deep | 完整报告 + 多维交叉分析 + 预测模型 + 决策建议路线图 | 完整产物 + 扩展分析 + 深度推演 |

## 输出

**存储路径**：`output/pm-metrics-ops/data-analysis-report/`

**输出文件**：

| 文件 | 格式 | 说明 |
|------|------|------|
| data-analysis-report.md | Markdown | 完整数据分析报告 |
| data-analysis-report.json | JSON | 结构化数据（供下游Skill引用） |

**输出Schema**：

```json
{
  "type": "object",
  "required": ["report_metadata", "executive_summary", "insights", "recommendations"],
  "properties": {
    "report_metadata": {"type": "object", "description": "报告元数据，包含产品名、时间范围和数据来源"},
    "executive_summary": {"type": "object", "description": "执行摘要，包含关键指标、发现和首要建议"},
    "funnel_analysis": {"type": "object", "description": "漏斗分析，包含完整漏斗、最大流失和机会点"},
    "retention_analysis": {"type": "object", "description": "留存分析，包含关键节点和生命周期阶段"},
    "anomaly_analysis": {"type": "object", "description": "异常分析，包含事件和归因"},
    "insights": {"type": "array", "description": "洞察列表，包含数据事实、业务含义和行动方向"},
    "recommendations": {"type": "array", "description": "建议列表，包含优先级、预期提升和验证方式"}
  }
}
```

**data-analysis-report.json 结构**：

```json
{
  "report_metadata": {
    "product": "产品名", "time_range": "分析时间范围",
    "generated_at": "时间戳", "data_sources": [], "data_quality": ""
  },
  "executive_summary": {
    "key_metrics": [], "key_findings": [], "top_recommendation": ""
  },
  "funnel_analysis": {
    "full_funnel": [], "biggest_drop": {},
    "biggest_opportunity": {}, "key_findings": []
  },
  "retention_analysis": {
    "d1": 0, "d7": 0, "d30": 0, "curve_shape": "",
    "lifecycle_stages": [], "churn_warnings": []
  },
  "anomaly_analysis": { "events": [], "attributions": [] },
  "insights": [
    { "id": "INS-001", "fact": "数据事实", "implication": "业务含义", "action_direction": "行动方向" }
    // ... 同结构可扩展
  ],
  "recommendations": [
    { "id": "REC-001", "description": "建议描述", "target_metric": "目标指标",
      "expected_lift": "预期提升", "difficulty": "低/中/高",
      "category": "速赢/核心优化/长期投入/观察项", "priority": "P0/P1/P2",
      "validation_method": "验证方式" }
    // ... 同结构可扩展
  ]
}
```

## 输出校验规则

| 字段路径 | 类型 | 必填 | 说明 |
|----------|------|------|------|
| report_metadata | object | 是 | 报告元数据 |
| report_metadata.product | string | 是 | 产品名称 |
| report_metadata.time_range | string | 是 | 分析时间范围 |
| report_metadata.data_sources | array | 是 | 数据来源列表 |
| report_metadata.data_quality | string | 是 | 数据质量声明 |
| executive_summary | object | 是 | 执行摘要 |
| executive_summary.key_findings | array | 是 | 关键发现列表，至少3条 |
| executive_summary.top_recommendation | string | 是 | 首要建议 |
| funnel_analysis | object | 否 | 漏斗分析章节 |
| retention_analysis | object | 否 | 留存分析章节 |
| anomaly_analysis | object | 否 | 异常分析章节 |
| insights | array | 是 | 洞察列表，至少1条 |
| insights[].id | string | 是 | 洞察编号 |
| insights[].fact | string | 是 | 数据事实 |
| insights[].implication | string | 是 | 业务含义 |
| insights[].action_direction | string | 是 | 行动方向 |
| recommendations | array | 是 | 建议列表，至少3条 |
| recommendations[].id | string | 是 | 建议编号 |
| recommendations[].priority | string | 是 | 优先级，枚举值：P0/P1/P2 |
| recommendations[].validation_method | string | 是 | 验证方式 |

## 上游变更响应

当上游输入发生变更时，本Skill的响应策略：

| 上游变更 | 影响范围 | 响应策略 |
|----------|----------|----------|
| 漏斗分析数据更新 | 漏斗分析章节 | 更新漏斗数据，重新评估流失点和提升机会 |
| 留存分析数据更新 | 留存分析章节 | 更新留存数据，重新评估生命周期和流失预警 |
| 异常检测数据更新 | 异常分析章节 | 更新异常事件和归因，重新评估洞察 |
| 决策洞察更新 | 洞察和建议章节 | 更新洞察和建议，标记需人类确认 |
| 度量体系变更 | 核心指标仪表盘 | 更新指标定义和基线，重新评估数据概览 |

当分析报告自身变更时，对下游的通知机制：

| 报告变更类型 | 通知范围 | 通知方式 |
|-------------|----------|----------|
| P0建议新增 | decision-dace | 标记P0建议，触发DACE Conclude |
| 关键发现变更 | decision-culture | 标记发现变更，触发报告推送 |
| 数据质量声明变更 | 全部下游 | 标记质量变更，触发数据源检查 |

---

## 决策规则

| 条件 | 决策 |
|------|------|
| 仅有漏斗数据 | 聚焦漏斗分析，留存和异常章节标注"缺乏数据" |
| 仅有留存数据 | 聚焦留存和生命周期，漏斗章节标注"缺乏数据" |
| 无异常数据 | 跳过异常分析章节，标注"无异常检测数据" |
| 所有分析数据均缺失 | 基于产品信息和AI知识生成框架性报告，标注"缺乏实证数据" |
| 时间范围>1年 | 建议拆分为季度报告 |

## 质量检查

### P0 检查（quick/standard/deep 都必须通过）

- [ ] 执行摘要包含3条关键发现+Top1建议
- [ ] 核心指标仪表盘完整

### P1 检查（standard/deep 必须通过）

- [ ] 漏斗分析包含最大流失点和提升机会
- [ ] 留存分析包含生命周期阶段
- [ ] 每条洞察有数据事实+业务含义
- [ ] 行动建议至少3条，每条有优先级和验证方式
- [ ] 数据口径和局限性已说明

### P2 检查（仅 deep 必须通过）

- [ ] 扩展分析完整（深度推演和路线图已生成）
- [ ] 决策记录完整（关键决策有依据和替代方案）

## 降级策略

| 缺失的上游输入 | 降级方案 | 输出影响 |
|---------------|---------|---------|
| funnel-analysis缺失 | 漏斗章节标注"缺乏漏斗数据" | 缺少转化分析 |
| retention-analysis缺失 | 留存章节标注"缺乏留存数据" | 缺少生命周期分析 |
| anomaly-analysis缺失 | 跳过异常分析章节 | 缺少异常归因 |
| decision-dace缺失 | 行动建议基于数据分析推导 | 建议可能不够深入 |
| metrics-system缺失 | 核心指标基于用户提供信息 | 指标定义可能不完整 |
- 若用户未提供分析时间范围，提示用户提供或跳过该输入相关步骤
- 若用户未提供产品/业务信息，提示用户提供或跳过该输入相关步骤
