Data Analysis Standard

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.

Plantilla de Triaje de Métrica

Úsala cuando una métrica se ha movido inesperadamente:

Copy code
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]

Estructura de Análisis de Embudo

Mayor caída: [Paso X → Paso Y] — Hipótesis: [razón] Investigación recomendada: [consulta específica o test]

Directrices de Análisis de Cohortes

Siempre define:

• 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.]

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)

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 lo que muestran los datos]

Gráfico / tabla clave: [Incluir o describir]

Causa raíz: [Mejor explicación con evidencia]

Nivel de confianza: [Alto / Medio / Bajo] — [razón]

Acción recomendada:

1. [Acción inmediata — responsable, plazo]
2. [Investigación necesaria — qué revisar a continuación]
3. [Monitoreo — qué métrica revisar y con qué cadencia]

Lo que este análisis NO nos dice: [Caveat importante — qué datos faltan o qué no puede concluirse]

Entradas Requeridas

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 consultas tienes acceso)
• Contexto de negocio (qué decisión informa este análisis)
• Audiencia (quién leerá esto — ejecutivo / equipo / equipo de datos)

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.

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 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 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 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."