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github.com/iankiku数据与数据库1842 次安装13 周前更新
代码仓库

关于 data

data 是帮助团队选择产品指标和设计事件追踪的数据分析技能，涵盖指标层级、SQL 分析、仪表盘规范和数据管道默认方案。

主要功能

  1. 01设定产品指标层级
  2. 02编写留存和漏斗分析 SQL
  3. 03设计一致的事件追踪
  4. 04应用仪表盘设计规范
  5. 05选择数据管道各层方案

适用场景

  1. 01确定每周北极星指标
  2. 02分析群组留存或转化漏斗
  3. 03定义事件名称和属性
  4. 04规划聚焦单一问题的指标仪表盘

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/iankiku/forwward-teams --skill data

安装后在 Claude Code 中输入/data确认已加载。

详细介绍

数据 — 分析与智能

衡量重要的事情。每项指标都应推动决策。如果不能，就停止追踪。

指标层级

层级指标频率
北极星定义成功的 1 项指标（例如，WAU、MRR）每周
健康度3-5 项可预测北极星指标的指标（留存率、激活率、NPS）每周
功能各功能的使用情况、转化率、价值实现时间每次发布
调试用于排查问题的细粒度事件按需

规则：

  • 北极星指标只能有一个。两个北极星指标 = 零个北极星指标。
  • 虚荣指标（页面浏览量、注册总数）不是健康度指标。
  • 每项功能发布时都要配套追踪。不要说“之后再添加分析”。

SQL 模式

队列留存率
SELECT
  DATE_TRUNC('week', u.created_at) AS cohort_week,
  DATE_TRUNC('week', e.created_at) AS activity_week,
  COUNT(DISTINCT e.user_id) AS active_users
FROM users u
JOIN events e ON e.user_id = u.id
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 1, 2;
漏斗分析
WITH steps AS (
  SELECT user_id,
    MAX(CASE WHEN event = 'signup' THEN 1 END) AS step_1,
    MAX(CASE WHEN event = 'onboard_complete' THEN 1 END) AS step_2,
    MAX(CASE WHEN event = 'first_action' THEN 1 END) AS step_3,
    MAX(CASE WHEN event = 'paid' THEN 1 END) AS step_4
  FROM events
  WHERE created_at > NOW() - INTERVAL '30 days'
  GROUP BY user_id
)
SELECT
  COUNT(*) AS total,
  SUM(step_1) AS signup,
  SUM(step_2) AS onboarded,
  SUM(step_3) AS activated,
  SUM(step_4) AS converted
FROM steps;
滚动平均值
SELECT
  date,
  value,
  AVG(value) OVER (ORDER BY date ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS rolling_7d
FROM daily_metrics;

事件追踪设计

每个事件都需要：

字段示例
event_namebutton_clicked、page_viewed、feature_used
user_id已验证身份的用户
anonymous_id验证身份前（Cookie/设备）
timestampISO 8601，始终使用 UTC
properties{ page: "/pricing", plan: "pro" }

命名规范： 名词_动词 — form_submitted、file_uploaded、subscription_cancelled

避免： click、event1、trackThis、misc

仪表板规则

  • 每个仪表板只回答一个问题。“获客情况如何？”而不是“所有内容”。
  • **左上角 = 最重要的指标。**视线首先会落在那里。
  • **始终进行对比。**本周对比上周，本月对比上月。
  • **不要使用饼图。**使用条形图。人类无法比较角度。
  • **标注变化。**在时间轴上注明“上线功能 X”。

数据管道默认配置

层工具用途
收集PostHog、Segment 或自定义方案事件接入
存储Postgres 或 BigQuery可查询的数据仓库
转换dbt 或 SQL 视图业务逻辑层
可视化Metabase、Grafana 或 PostHog仪表板

保持简单。在每天处理 10M 个事件之前，你不需要 Kafka。

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