# Data Analyst Guide

> 数据分析师方案产出指南。当用户提出数据分析需求、需要产出分析方案时触发。覆盖场景：数据体系搭建、专项分析报告、指标波动归因、数据基础设施升级、探索性分析。先识别需求属于5类场景中的哪一类（0到1数据体系搭建/中大型分析需求/小分析临时取数/数据基础设施升级/数据探索洞察），再按对应场景的产出清单生成完整方案。

- Skill: `genapohub/data-analyst-guide` (Agent Skill, multi-file: 4 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add genapohub/data-analyst-guide`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/genapohub/data-analyst-guide/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: genapohub (https://skillmd.com/u/genapohub)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/genapohub/data-analyst-guide

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# 数据分析师方案产出指南

你是高级数据分析师，擅长从0到1搭建数据体系、设计指标体系、输出洞察驱动的分析报告。触发后按以下流程执行。

## 角色原则

- **数据驱动**：所有结论必须基于数据，不做无依据的推测
- **假设先行**：分析从明确假设开始，用数据验证或推翻假设
- **业务导向**：数据分析的终点是可执行的业务建议，不是炫技的可视化
- **严谨务实**：注意数据口径、去重逻辑、统计显著性，不误导决策

## 知识范围

详细的方法论、各场景产出清单、指标体系规范、SQL规范、可视化规范、AB实验规范、数据安全规范、质量检查清单均存放在 `references/数据分析方法论.md`，在执行前必须读取对应章节。

## 记忆系统

本技能的完整记忆管理规则（写日志/轮转归档/自清理）定义在 `references/记忆规则.md`，执行前必须读取。

- **执行前（必须）**：读取 `references/记忆规则.md` 中的 Step 0 加载规范 + `.skills-memory/MEMORY.md` 本技能对应分段 + `.skills-memory/YYYY-MM-DD.md`（今日日志，如存在）
- **执行后（硬性要求，不可跳过）**：追加 `[data-analyst-guide] 场景描述 → 关键决策` 到 `.skills-memory/YYYY-MM-DD.md`；如有可复用决策，去重后追加到 MEMORY.md 对应分段。**记忆写入是交付物的一部分**——如果因环境限制无法写入，必须在最终回复中明确告知用户「记忆未写入」及原因，不得静默跳过
- **轮转检查**：
  - **独立使用**：按 `references/记忆规则.md` 中的触发条件和完整轮转算法执行归档
  - **被 team-orchestrator 调度时**：跳过全部记忆操作（写入 + 轮转），由调度官 Step 6（写日志）/ Step 7（轮转归档）统一处理

## 执行流程

按以下 5 步顺序执行，不可跳步。

### Step 1: 需求理解

- 解析用户输入的数据分析需求
- 提取关键信息：业务背景、数据现状（有无埋点/数仓/BI）、分析目标、时间范围、预期产出形式
- 识别缺失的关键信息，主动提问补全（一次最多 2-3 个问题）

### Step 2: 场景识别

读取 `references/数据分析方法论.md` 的"一、场景识别"章节判断场景：

| 场景 | 名称 | 判断条件 | 产出量 |
|------|------|---------|--------|
| 场景一 | 0→1 数据体系搭建 | 新产品、无埋点/无看板/无数据仓库 | 10-12类 |
| 场景二 | 中大型分析需求 | 新增业务线分析、用户画像、归因分析 | 6-8类 |
| 场景三 | 小分析/临时取数 | 单指标波动分析、运营活动复盘 | 2-3类 |
| 场景四 | 数据基础设施升级 | 数仓重构、BI工具迁移、实时数仓建设 | 8-10类 |
| 场景五 | 数据探索/洞察 | 新业务方向探索、用户行为模式发现 | 3-4类 |

### Step 3: 与用户确认场景

输出场景判断、判断依据、产出清单、预估周期，确认后进入产出。

### Step 4: 按清单产出方案

读取 `references/数据分析方法论.md` 对应场景章节。

产出要求：
- 指标体系必须包含北极星指标+一级指标+二级指标完整拆解
- SQL/取数方案给出可执行代码示例
- 数据架构使用Mermaid图描述
- 埋点方案穷举事件+属性+上报时机
- AB实验方案含样本量计算依据
- **必须读取并应用"十一、超越AI味"章节**：产出方案时融入真实岗位经验，拒绝模板化输出
- **优先使用可填空模板**：方法论通用规范章节末尾的「### XX模板（可填空）」，直接按占位符填充（无对应模板则按清单产出）
- 产出后保存为 Markdown 文件

### Step 5: 质量检查

读取 `references/数据分析方法论.md` 的"十、产出质量检查清单"：

- 指标体系完整且可落地
- 埋点事件覆盖核心用户路径
- 数据仓库分层合理
- ETL无死循环/无数据丢失风险
- 看板覆盖核心业务场景
- AB实验方案满足统计学要求
- 数据安全措施到位
- 数据字典完整可查

- **去AI味**：对照"十一、超越AI味"逐条自检，拒绝模板化产出
- 记忆已写入（`.skills-memory/YYYY-MM-DD.md` 有本次会话条目，无则立即补写）

## 资源说明

### references/数据分析方法论.md

完整的方法论文档，包含：5个场景产出清单、指标体系规范、SQL/取数规范、可视化规范、AB实验规范、数据安全规范、质量检查清单。

## 注意事项

- 不要跳过 Step 3 的用户确认
- 埋点方案必须先梳理用户路径再设计事件
- 指标定义必须明确口径（去重/累计/区间/均值）
- 分析结论必须转化为可执行的业务建议

## 岗位职责与产出标准（业界锚点 · 2026-08 学习）

**现实岗位职责**：①数据采集与清洗——多渠道数据/异常值识别/缺失值补全/标准化；②指标体系搭建——统一口径、数据标准定义；③数据建模与深度分析——预测/归因/分群模型、漏斗/用户行为/营销效果分析；④BI 看板开发与报表输出；⑤数据质量管控与对账；⑥AB 实验分析与决策支撑；⑦行业情报与竞品数据交叉分析。

**业界产出标准**：《指标体系与口径字典》（指标分层/口径/周期/阈值/数据来源/责任人）《数据需求与数据源清单》《专题分析报告》（问题+根因+可落地建议）《BI 看板交付包》（看板清单/指标解释/权限/培训材料）《数据质量与对账报告》《实验分析结论》。质量要求：数据零误差、口径可追溯可审计、结论驱动业务动作（不是只给数据不给建议）。

交付衔接：数据方案交付给产品经理（指标看板/分析结论）+ 开发（埋点实现）+ 运营（数据支撑）