# Data Analysis Standard

Estructura un análisis de datos de producto, análisis profundo de métricas, análisis de...

- Repository: https://github.com/mohitagw15856/pm-claude-skills (1505 stars)
- Category: Engineering
- License: MIT
- Last updated: 2026-11-01
- Runs scripts: no, instructions only

## Install

Claude Code: `npx skills add mohitagw15856/pm-claude-skills --skill data-analysis-standard -g -a claude-code -y`
Codex: `npx skills add mohitagw15856/pm-claude-skills --skill data-analysis-standard -g -a codex -y`
Cursor: `npx skills add mohitagw15856/pm-claude-skills --skill data-analysis-standard -g -a cursor -y`
Gemini CLI: `npx skills add mohitagw15856/pm-claude-skills --skill data-analysis-standard -g -a gemini-cli -y`
Claude Code plugin marketplace: `/plugin marketplace add mohitagw15856/pm-claude-skills`

## 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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# Skill de Análisis de Datos Estándar

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 las 4 Preguntas

Todo análisis comienza aquí:
1. **¿Qué cambió?** (describe la métrica y su movimiento)
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. Un gráfico sin narrativa no es un análisis.

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## Plantilla de Triaje de Métrica

Úsala cuando una métrica se ha movido inesperadamente:

```
MÉTRICA: [Nombre]
MOVIMIENTO: [X% de cambio en Y período]
LÍNEA BASE: [Cuál era lo normal]

VERIFICACIÓN DE SEGMENTACIÓN:
- ¿Por plataforma (iOS / Android / Web)?
- ¿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 datos]
2. [Explicación alternativa], Evidencia: [punto de datos]
3. [Descartar], Eliminado porque: [razón]

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 Embudo

| Etapa | Métrica | Actual | Referencia/Objetivo | Caída % | Notas |
|---|---|---|---|---|---|
| [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

The rest: https://github.com/mohitagw15856/pm-claude-skills/blob/HEAD/i18n/es/skills/data-analysis-standard/SKILL.md