选模型，从你要做的事开始我
输入材料
指标定义、业务事件或汇总数据、历史基线和分组维度。
目标交付
指标口径、漏斗 / 留存分析、驱动拆解和后续行动建议。
怎样一步步完成
把工作拆成可检查的环节，再选择模型和配套工具。
- 01
统一指标定义
明确分母、去重单位、时间窗口、币种和延迟到达数据。
- 02
检查变化是否真实
核查埋点、口径、流量构成和数据延迟，再与历史基线比较。
- 03
定位主要贡献
运行 SQL 或 Python 按渠道、地区、用户群和产品版本拆解。
- 04
提出可验证行动
区分已证实的问题与假设，为建议列出负责人和观察指标。
需要哪些模型能力
按实际环节组合使用，下面的目录会展示匹配其中一种或多种能力的候选。
查看匹配的模型配套工具
只读数据库连接SQL / Python指标仪表盘
选型与交付检查
- 选择擅长 SQL、计算代码和结构化解释的模型。
- 看总量同时看分组，防止结构变化掩盖真实趋势。
- 不能把模型生成的数字当作数据库的实际结果。
可以这样描述需求
用 SQL 和 Python 分析转化率与收入变化，拆分渠道和用户群，计算贡献并总结需要验证的增长假设。带着这个需求继续选型