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name: data-analysis-standard
- description: "Estructura un análisis de datos de producto, profundización en métricas, análisis de funnel o estudio de cohortes. Usa cuando se te pida analizar métricas de producto, investigar una caída en la conversión, explicar un cambio de datos a stakeholders o encontrar la causa raíz de un movimiento de métrica. Produce un análisis estructurado con pregunta, causa raíz, nivel de confianza y acción recomendada."
+ description: "Estructura un análisis de datos de producto, análisis profundo de métricas, análisis de embudo o estudio de cohortes. Úsalo cuando te pidan analizar métricas de producto, investigar una caída en conversión, explicar un cambio de datos a stakeholders o encontrar la causa raíz de un movimiento de métrica. Produce un análisis estructurado con pregunta, causa raíz, nivel de confianza y acción recomendada."
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- # Habilidad Data Analysis Standard
+ # Skill de Análisis de Datos Estándar
- Convierte números crudos en decisiones de producto. Estructura cada análisis con una pregunta clara, metodología, hallazgo y acción recomendada.
+ Convierte números en bruto en decisiones de producto. Estructura cada análisis con una pregunta clara, metodología, hallazgo y acción recomendada.
- ## Marco de Análisis: El Método de 4 Preguntas
+ ## Marco de Análisis: El Método de las 4 Preguntas
Todo análisis comienza aquí:
1. **¿Qué cambió?** (describe la métrica y su movimiento)
- 2. **¿Por qué cambió?** (causa raíz — segmento, paso del funnel, cohorte, canal)
+ 2. **¿Por qué cambió?** (causa raíz — segmento, paso de embudo, cohorte, canal)
3. **¿Y qué?** (impacto en el negocio o producto)
4. **¿Ahora qué?** (acción recomendada con nivel de confianza)
- Nunca entregues datos sin responder las cuatro preguntas. Un gráfico sin narrativa no es un análisis.
+ Nunca entregues datos sin responder las cuatro. Un gráfico sin narrativa no es un análisis.
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- ## Plantilla de Triage de Métricas
+ ## Plantilla de Triaje de Métrica
- Usa cuando una métrica se haya movido inesperadamente:
+ Úsala cuando una métrica se ha movido inesperadamente:
```
MÉTRICA: [Nombre]
- MOVIMIENTO: [X% de cambio durante Y período]
+ MOVIMIENTO: [X% de cambio en Y período]
LÍNEA BASE: [Cuál era lo normal]
- VALIDACIÓN POR SEGMENTACIÓN:
+ VERIFICACIÓN DE SEGMENTACIÓN:
- ¿Por plataforma (iOS / Android / Web)?
- - ¿Por cohorte de usuario (nuevos / recurrentes / power users)?
+ - ¿Por cohorte de usuario (nuevos / retornantes / usuarios avanzados)?
- ¿Por canal de adquisición?
- ¿Por geografía?
- ¿Por plan/tier?
HIPÓTESIS DE CAUSA RAÍZ:
- 1. [Explicación más probable] — Evidencia: [punto de dato]
- 2. [Explicación alternativa] — Evidencia: [punto de dato]
- 3. [Descartando] — Eliminada porque: [razón]
+ 1. [Explicación más probable] — Evidencia: [punto de datos]
+ 2. [Explicación alternativa] — Evidencia: [punto de datos]
+ 3. [Descartar] — Eliminado porque: [razón]
- CONCLUSIÓN: [Respuesta en una oración a "¿por qué cambió esto?"]
- CONFIANZA: [Alta / Media / Baja] — basada en [datos disponibles]
+ CONCLUSIÓN: [Respuesta de una oración a "¿por qué cambió esto?"]
+ CONFIANZA: [Alta / Media / Baja] — basado en [datos disponibles]
```
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- ## Estructura de Análisis de Funnel
+ ## Estructura de Análisis de Embudo
- | Etapa | Métrica | Actual | Benchmark/Meta | Caída % | Notas |
+ | Etapa | Métrica | Actual | Referencia/Objetivo | Caída % | Notas |
|---|---|---|---|---|---|
- | [Inicio del funnel] | [Usuarios] | [N] | [N] | — | |
+ | [Parte superior del embudo] | [Usuarios] | [N] | [N] | — | |
| [Paso 2] | [Usuarios] | [N] | [N] | [X%] | |
| [Paso 3] | [Usuarios] | [N] | [N] | [X%] | |
| [Conversión] | [Usuarios] | [N] | [N] | [X%] | |
**Mayor caída:** [Paso X → Paso Y] — Hipótesis: [razón]
**Investigación recomendada:** [consulta específica o test]
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## Directrices de Análisis de Cohortes
Siempre define:
- - **Definición de cohorte:** [Qué agrupa usuarios — semana de registro, primera acción, tipo de plan]
- - **Métrica de retención:** [Qué cuenta como retención — login, acción principal, revenue]
+ - **Definición de cohorte:** [Lo que agrupa a usuarios — semana de signup, primera acción, tipo de plan]
+ - **Métrica de retención:** [Qué cuenta como retención — login, acción principal, ingresos]
- **Ventana de retención:** [D1, D7, D30, W4, M3, etc.]
- Entrega una tabla de retención de cohortes y anota:
- - Retención base para cada cohorte
- - Cohortes que funcionan mejor/peor y por qué (lanzamiento de feature, campaña, estacional)
- - Dirección de tendencia entre cohortes (mejorando / empeorando / estable)
+ Produce una tabla de retención de cohortes y anota:
+ - Retención de línea base para cada cohorte
+ - Cohortes que sobre/bajo rendimiento y por qué (lanzamiento de feature? campaña? estacional?)
+ - Dirección de tendencia entre cohortes (mejorando / declinando / estable)
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- ## Formato de Output de Análisis para Stakeholders
+ ## Formato de Salida de Análisis para Stakeholders
### [Título del Análisis] — [Fecha]
**Pregunta que se responde:** [Pregunta específica en lenguaje claro]
**Período de tiempo:** [Rango de fechas]
**Fuente de datos:** [De dónde vienen los datos]
**Hallazgo:**
- > [Resumen de 1–2 oraciones en lenguaje claro de qué muestran los datos]
+ > [Resumen de 1-2 oraciones en lenguaje claro de lo que muestran los datos]
- **Gráfico/tabla clave:** [Incluir o describir]
+ **Gráfico / tabla clave:** [Incluir o describir]
**Causa raíz:** [Mejor explicación con evidencia]
**Nivel de confianza:** [Alto / Medio / Bajo] — [razón]
**Acción recomendada:**
- 1. [Acción inmediata — propietario, timeline]
- 2. [Investigación necesaria — qué verificar después]
- 3. [Monitoreo — qué métrica observar y a qué frecuencia]
+ 1. [Acción inmediata — responsable, plazo]
+ 2. [Investigación necesaria — qué revisar a continuación]
+ 3. [Monitoreo — qué métrica revisar y con qué cadencia]
- **Qué este análisis NO nos dice:** [Salvedad importante — qué datos faltan o qué no se puede concluir]
+ **Lo que este análisis NO nos dice:** [Caveat importante — qué datos faltan o qué no puede concluirse]
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- ## Inputs Requeridos
+ ## Entradas Requeridas
- Pregunta al usuario por esto si no está proporcionado:
- - **Métrica o pregunta** bajo investigación
+ Trabaja con lo que se te da. Si falta alguna de estas, aun así produce la salida completa: completa cada brecha con una suposición razonable marcada *(asumido, confirmar)* y lista esas suposiciones al final. Haz una pregunta solo cuando el tema central mismo esté ausente (no hay nada sobre lo que escribir).
+ - **Métrica o pregunta** siendo investigada
- **Período de tiempo** (qué cambió, de cuándo a cuándo)
- - **Datos disponibles** (qué segmentos, fuentes o queries tienes disponibles)
+ - **Datos disponibles** (qué segmentos, fuentes o consultas tienes acceso)
- **Contexto de negocio** (qué decisión informa este análisis)
- **Audiencia** (quién leerá esto — ejecutivo / equipo / equipo de datos)
- ## Validaciones de Calidad
+ ## Materiales Más Profundos
+ Este skill incluye archivos de apoyo — úsalos cuando estén disponibles:
+
+ - **`references/analysis-integrity.md`** — Integridad del Análisis: las Verificaciones Entre Consulta y Conclusión. Aplícalo mientras produces la salida; contiene la calibración y juicios que el resumen del método anterior comprime.
+ - **`templates/analysis-writeup.md`** — una versión rellenable del entregable con las puertas de calidad inline. Ofrecela cuando el usuario quiera trabajar el documento él mismo en lugar de que sea generado.
+
+ ## Rúbrica de Puntuación (0–40)
+
+ Puntúa cualquier salida de este skill antes de entregarla; 32+ es de calidad para envío.
+
+ | Dimensión | 0 | 5 | 10 |
+ |---|---|---|---|
+ | Completitud de las cuatro preguntas | Describe qué cambió y se detiene | Cubre qué/por qué pero "y qué / ahora qué" son débiles | Las cuatro respondidas con profundidad proporcional; el "ahora qué" está listo para decisión |
+ | Evidencia detrás de la causa raíz | Causa raíz afirmada desde intuición | Un punto de datos de apoyo, alternativas sin examinar | Causa raíz probada contra al menos una explicación rival, con la evidencia discriminante mostrada |
+ | Honestidad sobre la incertidumbre | Se lee como cierto; sin declaración de confianza | Confianza declarada pero no justificada | Nivel de confianza justificado, y "lo que los datos no pueden decirnos" nombra los puntos ciegos reales, no los simbólicos |
+ | Accionabilidad | Hallazgos sin acción | Acción nombrada pero sin dueño o fecha | Acción recomendada tiene dueño, plazo y efecto esperado declarado digno de revisar después |
+
+ ## Verificaciones de Calidad
+
- [ ] El análisis responde las 4 preguntas: qué cambió, por qué, y qué, ahora qué
- [ ] La causa raíz tiene evidencia (no solo hipótesis)
- - [ ] El nivel de confianza está establecido y justificado
- - [ ] Lo que los datos no pueden decirnos está nombrado explícitamente
- - [ ] La acción recomendada incluye propietario y timeline
+ - [ ] El nivel de confianza está declarado y justificado
+ - [ ] Lo que los datos no pueden decirnos está explícitamente nombrado
+ - [ ] La acción recomendada incluye un dueño y plazo
## Antipatrones
- - [ ] No presentes correlaciones como causalidad — siempre establece la distinción explícitamente
- - [ ] No reportes un movimiento de métrica sin indicar la ventana de tiempo y línea base de comparación
- - [ ] No saltes el "y qué" — observaciones crudas sin acciones recomendadas son análisis incompleto
- - [ ] No exageres la confianza — etiqueta hipótesis claramente y anota qué datos serían necesarios para confirmarlas
- - [ ] No ignores breakdowns por segmento — métricas agregadas pueden enmascarar tendencias opuestas en subsegmentos
+ - [ ] No presentes correlaciones como causalidad — siempre declara la distinción explícitamente
+ - [ ] No reportes un movimiento de métrica sin declarar la ventana de tiempo y la línea base de comparación
+ - [ ] No saltes el "y qué" — observaciones en bruto sin acciones recomendadas son análisis incompleto
+ - [ ] No exageres la confianza — etiqueta hipótesis claramente y nota qué datos serían necesarios para confirmarlas
+ - [ ] No ignores los desgloces de segmento — las métricas agregadas pueden enmascarar tendencias opuestas en subsegmentos
## Directrices
- - Siempre indica qué los datos *no pueden* decirte — nunca sobrevenda confianza
- - Las correlaciones no son causalidad — marca esto cada vez
- - Si el usuario no tiene línea base, recomienda establecer una antes de extraer conclusiones
- - Recomienda el gráfico más simple para cada hallazgo: barras para comparación, líneas para tendencias, scatter para correlación, tabla para breakdowns detallados
- - Siempre especifica la ventana de tiempo — "la conversión bajó" es sin sentido sin "de X a Y durante Z período"
+ - Siempre declara lo que los datos *no pueden* decirte — nunca sobrevenda la confianza
+ - Las correlaciones no son causalidad — señala esto cada vez
+ - Si el usuario no tiene línea base, recomienda establecer una antes de sacar conclusiones
+ - Recomienda el gráfico más simple para cada hallazgo: barras para comparación, líneas para tendencias, dispersión para correlación, tabla para desgloces detallados
+ - Siempre especifica la ventana de tiempo — "la conversión bajó" es sin sentido sin "de X a Y en el período Z"
+
+ ## Frases de Activación de Ejemplo
+
+ - "Analiza métricas de producto."
+ - "Investiga una caída en conversión."
+ - "Explica un cambio de datos a stakeholders."
+ - "Encuentra la causa raíz de un movimiento de métrica."