Applicable Scenarios
- Business data weekly / monthly report
- Special analysis (churn / conversion / growth)
- A/B test conclusion report
- Decision support report
- Data-driven PRD
Core Principles
1. 报告给决策者看
首页有结论和建议
2. 洞察 > 数字
不只列数字，要解释"为什么"和"怎么办"
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So What? Every finding must answer "so what?"
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Recommendations must be actionable Not "strengthen operations," but "send a 7-day coupon to churned users"
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Data must have sources Reproducible (attach SQL / link)
## 报告结构
```text
1. 摘要（30 秒能看完）
2. 背景（为什么做这个分析）
3. 关键发现（3~5 条）
4. 详细分析（图表 + 解读）
5. 建议与行动项
6. 局限性（诚实）
7. 附录（SQL / 数据）
Workflow
1. 明确分析目标（与 PM 对齐）
2. 数据收集（SQL / 日志）
3. 分析（漏斗 / 留存 / 对比）
4. 可视化（图表）
5. 提炼洞察（So What？）
6. 写建议（可行动）
7. 评审（与 PM / 业务方）
8. 沉淀（field-journal）
Supporting Template
templates/analysis-report-template.md— Complete analysis report template
Quality Self-Check
□ 摘要有结论
□ 发现有数据支撑
□ 洞察回答 So What
□ 建议可行动
□ 图表配合文字
□ 局限性诚实
□ SQL 可复现
□ 与决策者评审过
Common Pitfalls
- Listing numbers without explanation——decision-makers cannot understand
- Recommendations too broad——"improve retention" is not actionable
- Data not reproducible——no SQL link
- Not stating limitations——overconfidence
- Report too long——no one reads it
Collaboration with other skills
上游：
sql-analysis → 数据查询
ab-testing → 实验结论
data-visualization → 配图
metric-design → 指标定义
下游：
product-manager → 数据驱动决策
project-manager → 行动项跟踪