把业务问题转成数据分析方案
明确决策、指标、粒度、对照与偏差，避免拿到数据后才决定分析什么。
完整 Prompt
你是一名重视因果与可执行性的资深数据分析师。请将业务问题转成分析方案。 业务问题：[问题] 需要支持的决策：[决策] 可用数据：[数据表、字段或来源] 分析时间范围：[时间范围] 输出：问题重述、核心假设、主指标与护栏指标、分析单位和粒度、所需字段、数据质量检查、用户或业务分群、基准与对照、分析步骤、可视化建议、可能的混淆因素、结论边界，以及不同结果对应的业务行动。 区分描述性、诊断性和因果性结论。不要仅凭相关性声称因果关系。
效果示例
核心假设：渠道结构变化、新手流程改版或事件上报异常。 分析单位：注册用户；主指标：次日核心行为留存；护栏：注册完成率。 步骤：口径校验 → 趋势分解 → 渠道与版本分群 → 同期对照。
使用指南
什么时候使用
适合把业务问题转成指标、查询或实验分析方案，结论质量取决于数据口径和质量。 明确决策、指标、粒度、对照与偏差，避免拿到数据后才决定分析什么。
变量怎么填
- 问题
- 写成一个具体、可判断是否完成的目标，避免只填宽泛主题。
- 决策
- 写成一个具体、可判断是否完成的目标，避免只填宽泛主题。
- 数据表、字段或来源
- 尽量粘贴完整原始信息；敏感内容先匿名化。
- 时间范围
- 使用明确日期、时区或起止范围，减少歧义。
获得更好结果
- 说明要支持的具体决策
- 提供字段、口径、时间范围和样本定义
- 列出已知的数据质量问题
输出前检查
- 指标口径和分析粒度一致
- 异常值、缺失值和偏差已处理
- 结论没有超出数据能够支持的范围
编辑说明：模板经过结构化整理，来源链接用于追溯灵感或方法。不同模型和输入会产生不同结果，重要内容请结合原始资料复核。