对用户参与度数据执行同期群分析——留存曲线、功能采用趋势及分层洞察。适用于按同期群分析用户留存、研究功能随时间的采用情况、调查流失规律，或识别参与度趋势。
From pm-data-analyticsnpx claudepluginhub killvxk/pm-skills-zh --plugin pm-data-analyticsThis skill uses the workspace's default tool permissions.
Guides Payload CMS config (payload.config.ts), collections, fields, hooks, access control, APIs. Debugs validation errors, security, relationships, queries, transactions, hook behavior.
Designs, audits, and improves analytics tracking systems using Signal Quality Index for reliable, decision-ready data in marketing, product, and growth.
Enforces A/B test setup with gates for hypothesis locking, metrics definition, sample size calculation, assumptions checks, and execution readiness before implementation.
通过同期群分析用户参与度和留存规律，识别用户行为、功能采用及长期参与度的趋势。将定量洞察与定性研究建议相结合。
示例一：上传 CSV 数据
上传 cohort_engagement.csv，包含以下字段：cohort_month、weeks_active、
user_id、feature_x_usage、engagement_score
需求："分析留存规律，并找出 Q4 2025 同期群为何相比 Q3 表现欠佳"
示例二：描述数据格式
"我有 2025 年 1—12 月的月度用户同期群。每行包含：
同期群日期、用户 ID、购买频次和客服工单数量。
分析哪些同期群的长期留存率最高。"
示例三：功能采用分析
上传包含同期群采用数据的 feature_usage.xlsx。
需求："对比各同期群新功能的采用曲线。
哪些同期群采用速度最快？有什么规律？"
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