data-analysis-standard

# machine-translated to hi from skills/data-analysis-standard/SKILL.md — review: pending. Native fixes welcome via PR.name: data-analysis-standarddescription: "प्रोडक्ट डेटा विश्लेषण, मेट्रिक डीप-डाइव, फ़नल विश्लेषण या कोहोर्ट अध्ययन की संरचना बनाएँ। जब कोई प्रोडक्ट मेट्रिक का विश्लेषण करने, कन्वर्ज़न में गिरावट की जाँच करने, हितधारकों को डेटा बदलाव समझाने या किसी मेट्रिक के हिलने का मूल कारण खोजने को कहे, तब इसका उपयोग करें। प्रश्न, मूल कारण, विश्वास स्तर और अनुशंसित कार्रवाई के साथ एक संरचित विश्लेषण तैयार करता है।"

डेटा विश्लेषण मानक स्किल

कच्ची संख्याओं को प्रोडक्ट निर्णयों में बदलें। हर विश्लेषण को स्पष्ट प्रश्न, कार्यप्रणाली, निष्कर्ष और अनुशंसित कार्रवाई के साथ संरचित करें।

विश्लेषण ढाँचा: 4-प्रश्न विधि

हर विश्लेषण यहाँ से शुरू होता है:

1. क्या बदला? (मेट्रिक और उसके हिलने का वर्णन)
2. यह क्यों बदला? (मूल कारण — खंड, फ़नल चरण, कोहोर्ट, चैनल)
3. तो क्या? (व्यवसाय या प्रोडक्ट पर प्रभाव)
4. अब क्या? (विश्वास स्तर के साथ अनुशंसित कार्रवाई)

चारों का उत्तर दिए बिना कभी डेटा न सौंपें। बिना कथा वाला चार्ट विश्लेषण नहीं है।

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मेट्रिक ट्राइएज टेम्पलेट

जब कोई मेट्रिक अप्रत्याशित रूप से हिला हो, तब उपयोग करें:

METRIC: [Name]
MOVEMENT: [X% change over Y period]
BASELINE: [What was normal]

SEGMENTATION CHECK:
- By platform (iOS / Android / Web)?
- By user cohort (new / returning / power users)?
- By acquisition channel?
- By geography?
- By plan/tier?

ROOT CAUSE HYPOTHESIS:
1. [Most likely explanation] — Evidence: [data point]
2. [Alternative explanation] — Evidence: [data point]
3. [Ruling out] — Eliminated because: [reason]

CONCLUSION: [Single sentence answer to "why did this change?"]
CONFIDENCE: [High / Medium / Low] — based on [data available]

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फ़नल विश्लेषण संरचना

सबसे बड़ा ड्रॉप-ऑफ़: [चरण X → चरण Y] — परिकल्पना: [कारण] अनुशंसित जाँच: [विशिष्ट क्वेरी या टेस्ट]

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कोहोर्ट विश्लेषण दिशानिर्देश

हमेशा परिभाषित करें:

• कोहोर्ट परिभाषा: [उपयोगकर्ताओं को क्या समूहित करता है — साइनअप सप्ताह, पहली क्रिया, प्लान प्रकार]
• रिटेंशन मेट्रिक: [बनाए रखा हुआ किसे गिना जाए — लॉगिन, मुख्य क्रिया, राजस्व]
• रिटेंशन विंडो: [D1, D7, D30, W4, M3 आदि]

कोहोर्ट रिटेंशन तालिका निकालें और टिप्पणी करें:

• हर कोहोर्ट का बेसलाइन रिटेंशन
• कौन सी कोहोर्ट बेहतर/बदतर करती हैं और क्यों (फ़ीचर लॉन्च? अभियान? मौसमी?)
• कोहोर्ट में रुझान की दिशा (सुधरता / गिरता / स्थिर)

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हितधारक विश्लेषण आउटपुट फ़ॉर्मैट

[विश्लेषण शीर्षक] — [तारीख़]

उत्तर दिया जा रहा प्रश्न: [सादी भाषा में विशिष्ट प्रश्न] समय अवधि: [तारीख़ सीमा] डेटा स्रोत: [डेटा कहाँ से आता है]

निष्कर्ष:

[डेटा क्या दिखाता है, इसका 1–2 वाक्यों में सादी भाषा का सारांश]

मुख्य चार्ट / तालिका: [शामिल करें या वर्णन करें]

मूल कारण: [साक्ष्य सहित सबसे अच्छी व्याख्या]

विश्वास स्तर: [उच्च / मध्यम / निम्न] — [कारण]

अनुशंसित कार्रवाई:

1. [तत्काल कार्रवाई — स्वामी, समयरेखा]
2. [आवश्यक जाँच — आगे क्या देखना है]
3. [निगरानी — कौन सा मेट्रिक किस आवृत्ति पर देखना है]

यह विश्लेषण हमें क्या नहीं बताता: [महत्वपूर्ण चेतावनी — कौन सा डेटा गायब है या क्या निष्कर्ष नहीं निकाला जा सकता]

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आवश्यक इनपुट

जो दिया गया है उसी से काम करें। इनमें से कुछ न हो तो भी पूरा आउटपुट बनाएँ: हर खाली जगह को (माना गया, पुष्टि करें) चिह्नित एक उचित धारणा से भरें और अंत में उन धारणाओं की सूची दें। सवाल पहले सिर्फ़ तब पूछें जब मुख्य विषय ही न हो (लिखने के लिए कुछ हो ही नहीं)।

• जाँचा जा रहा मेट्रिक या प्रश्न
• समय अवधि (क्या बदला, कब से कब तक)
• उपलब्ध डेटा (किन खंडों, स्रोतों या क्वेरी तक आपकी पहुँच है)
• व्यावसायिक संदर्भ (यह विश्लेषण किस निर्णय को सूचित करता है)
• श्रोता (इसे कौन पढ़ेगा — एग्ज़िक्यूटिव / टीम / डेटा टीम)

गहरी सामग्री

यह स्किल सहायक फ़ाइलों के साथ आती है — उपलब्ध हों तो उनका उपयोग करें:

• references/analysis-integrity.md — विश्लेषण की अखंडता: क्वेरी और निष्कर्ष के बीच की जाँचें। आउटपुट बनाते समय इसे लागू करें; इसमें वह कैलिब्रेशन और निर्णय-विवेक है जिसे ऊपर का संक्षिप्त तरीका संकुचित कर देता है।
• templates/analysis-writeup.md — डिलिवरेबल का भरने योग्य संस्करण, गुणवत्ता-जाँच इनलाइन सहित। जब उपयोगकर्ता दस्तावेज़ खुद बनाना चाहे, उसे जनरेट करवाने के बजाय, तब यह पेश करें।

स्कोरिंग रूब्रिक (0–40)

इस स्किल का कोई भी आउटपुट सौंपने से पहले स्कोर करें; 32+ शिप-गुणवत्ता है।

गुणवत्ता जाँच

• विश्लेषण चारों प्रश्नों का उत्तर देता है: क्या बदला, क्यों, तो क्या, अब क्या
• मूल कारण के पास साक्ष्य है (सिर्फ़ परिकल्पना नहीं)
• विश्वास स्तर बताया और उचित ठहराया गया है
• डेटा हमें क्या नहीं बता सकता, स्पष्ट रूप से नामित है
• अनुशंसित कार्रवाई में स्वामी और समयरेखा शामिल है

एंटी-पैटर्न

• सहसंबंध को कार्य-कारण की तरह पेश न करें — भेद हमेशा स्पष्ट रूप से बताएँ
• समय विंडो और तुलना बेसलाइन बताए बिना मेट्रिक के हिलने की रिपोर्ट न करें
• "तो क्या" न छोड़ें — बिना अनुशंसित कार्रवाई के कच्चे अवलोकन अधूरा विश्लेषण हैं
• विश्वास को बढ़ा-चढ़ाकर न बताएँ — परिकल्पनाओं को स्पष्ट लेबल करें और बताएँ कि पुष्टि के लिए कौन सा डेटा चाहिए
• खंड विभाजन की अनदेखी न करें — समग्र मेट्रिक उप-खंडों के विपरीत रुझान छिपा सकते हैं

दिशानिर्देश

• हमेशा बताएँ कि डेटा आपको क्या नहीं बता सकता — विश्वास को कभी बढ़ा-चढ़ाकर न बेचें
• सहसंबंध कार्य-कारण नहीं है — हर बार यह चिह्नित करें
• अगर उपयोगकर्ता के पास बेसलाइन नहीं है, तो निष्कर्ष निकालने से पहले एक बनाने की सिफ़ारिश करें
• हर निष्कर्ष के लिए सबसे सरल चार्ट सुझाएँ: तुलना के लिए बार, रुझान के लिए लाइन, सहसंबंध के लिए स्कैटर, विस्तृत विभाजन के लिए तालिका
• हमेशा समय विंडो बताएँ — "कन्वर्ज़न गिरा" बिना "X से Y तक Z अवधि में" के अर्थहीन है

उदाहरण ट्रिगर वाक्य

• "प्रोडक्ट मेट्रिक का विश्लेषण करो।"
• "कन्वर्ज़न में गिरावट की जाँच करो।"
• "हितधारकों को डेटा बदलाव समझाओ।"
• "किसी मेट्रिक के हिलने का मूल कारण खोजो।"

इस स्किल को अपने ब्राउज़र में चलाएँ: https://mohitagw15856.github.io/pm-claude-skills/skill/data-analysis-standard.html