工作流 18：从表格数据到可汇报分析结论的 AI 多专家工作流¶

适用岗位：运营人员、财务人员、业务分析人员、项目管理人员、数据初学者

真实场景：你手上有一份业务数据表格（销售明细、用户行为、财务流水等），需要从中分析出可汇报的结论，但你不确定指标口径对不对、异常值怎么处理、能不能下因果结论——你需要一套严谨的分析流程，避免分析出错误结论。

最终目标：一份可汇报的数据分析报告，包含：字段理解、数据质量评估、校准后的指标口径、异常值处理、趋势分析、分组对比、有依据的结论、图表建议。数据不足时明确说明"无法得出结论"，而非编造。

输入材料清单¶

数据表格（CSV / Excel / 数据库导出，含字段名和数据）
分析目的（想回答什么业务问题）
业务背景（这些数据来自什么业务，关键术语含义）
已知的指标定义（如有，公司对某些指标的标准口径）
数据时间范围和采集方式（如已知）

工作流总览¶

节点 1：数据字段理解专家
  ↓ 输出：字段含义清单 + 数据类型
节点 2：数据质量检查专家
  ↓ 输出：数据质量报告（缺失/重复/异常）
节点 3：指标口径校准专家（招牌节点）
  ↓ 输出：校准后的指标定义清单
节点 4：异常值识别专家
  ↓ 输出：异常值清单 + 处理建议
节点 5：趋势分析专家
  ↓ 输出：趋势分析结果（含数据支撑）
节点 6：分组对比专家
  ↓ 输出：分组对比结果
节点 7：结论提炼专家
  ↓ 输出：有依据的结论（区分确定/推测/无法判断）
节点 8：图表建议专家
  ↓ 输出：图表类型建议
节点 9：分析报告生成专家
  ↓ 输出：完整分析报告
最终交付：可汇报分析报告

专家节点详解¶

每个节点包含六部分：节点定位、输入与输出、使用顺序、提示词包（A 快速 / B 专家 / C 自查 / D 返修）、交付给下游节点、人工验收清单。

C 自查审稿版和 D 返修优化版是当前节点内部的工作模式，不是新的专家角色。

节点 1：数据字段理解专家¶

1.1 节点定位¶

理解数据表格中每个字段的含义、类型和取值范围，建立分析的基础认知。不理解字段就分析，等于盲人摸象。

1.2 输入与输出¶

输入：数据表格（字段名 + 样本数据）+ 业务背景

输出：字段含义清单（字段 + 含义 + 类型 + 取值范围 + 存疑项）

1.3 使用顺序¶

先用「快速生成版」理解字段。
字段多或含义模糊时，改用「专家增强版」。
用「自查审稿版」检查是否有字段含义靠猜、是否标注存疑。
有问题则用「返修优化版」修正。
对照 1.6 验收清单确认，通过后交给节点 2 和节点 3。

1.4 提示词包¶

A. 快速生成版¶

你是一位数据分析师。请理解以下数据表格的字段。

字段名和样本数据：【粘贴表头和几行样本】
业务背景：【填入】

输出：
| 字段名 | 推测含义 | 数据类型 | 取值范围/示例 | 是否需确认 |
含义不确定的字段，标注"需向业务方确认"，不强行猜测。

B. 专家增强版¶

你是一位资深数据分析师。

任务：理解数据表格的每个字段，为后续分析建立准确认知。

输入：
- 字段名和样本数据：【粘贴表头和样本行】
- 业务背景：【填入】
- 已知字段定义：【填入或留空】

处理步骤：
1. 对每个字段判断含义（结合字段名和样本数据）
2. 标注数据类型（数值/分类/日期/文本/布尔）
3. 标注取值范围或类别（数值看分布，分类看有哪些值）
4. 识别关键字段（用于分组、计算指标的字段）
5. 标注含义不明确、需向业务方确认的字段

输出格式：
| 字段名 | 含义 | 类型 | 取值范围 | 关键字段 | 确认状态 |

约束（关键）：含义不确定的字段标注"需确认"，不强行赋予含义；不臆测字段间的关系；以样本数据为准，不脑补。

质量标准：字段理解准确，关键字段识别到位，不确定的明确标出，避免基于错误理解做分析。

常见失败情况：望文生义猜错字段含义；把编码字段（如状态码1/2/3）当成数值计算；不标注存疑字段。

C. 自查审稿版¶

请检查以下字段理解是否存在以下问题：
1. 是否有字段含义靠望文生义猜测（而非基于样本数据）？
2. 是否把编码/分类字段（如状态码）误判为可计算的数值？
3. 含义不明确的字段是否标注"需确认"？
4. 关键字段是否识别到位？

【粘贴字段理解】

逐条说明问题。

D. 返修优化版¶

根据自查意见修正字段理解。将望文生义的含义改为"需确认"，纠正编码字段的类型误判，补充存疑标注。

原始字段理解：【粘贴原始内容】
自查意见：【粘贴自查结果】

1.5 交付给下游节点¶

将字段含义清单复制，交给节点 2（数据质量检查专家）和节点 3（指标口径校准专家）。

1.6 人工验收清单¶

[ ] 字段含义是否基于样本数据而非望文生义？
[ ] 编码/分类字段是否没有被误判为可计算数值？
[ ] 不明确的字段是否标注"需确认"？

节点 2：数据质量检查专家¶

2.1 节点定位¶

检查数据的质量问题——缺失值、重复、格式错误、明显异常，评估数据是否足以支撑分析。脏数据会让分析结论失真。

2.2 输入与输出¶

输入：数据表格 + 节点 1 字段清单

输出：数据质量报告（缺失/重复/格式/样本量评估）

2.3 使用顺序¶

先用「快速生成版」检查质量问题。
数据量大或质量问题复杂时，改用「专家增强版」。
用「自查审稿版」检查是否遗漏质量问题、样本量评估是否合理。
有问题则用「返修优化版」补充。
对照 2.6 验收清单确认，通过后交给节点 4。

2.4 提示词包¶

A. 快速生成版¶

你是一位数据质量检查员。请检查以下数据的质量问题。

数据：【粘贴数据或描述数据规模】
字段清单：【粘贴节点1】

检查：
1. 缺失值（哪些字段有空值，比例多少）
2. 重复记录
3. 格式不一致（日期、数值格式）
4. 样本量是否足够分析
输出问题清单 + 对分析的影响。

B. 专家增强版¶

你是一位数据质量专家。

任务：系统检查数据质量，评估是否足以支撑分析。

输入：
- 数据：【粘贴数据或描述规模和样本】
- 字段清单：【粘贴节点1】
- 分析目的：【填入】

检查维度：
1. 完整性（各字段缺失值比例，关键字段是否大量缺失）
2. 唯一性（是否有重复记录，主键是否唯一）
3. 一致性（日期格式、数值单位、分类取值是否统一）
4. 合理性（数值是否在合理范围，有无明显录入错误）
5. 样本量（总量是否足够，分组后每组样本是否足够分析）

对每个问题评估：
- 问题描述和影响范围
- 对分析结论的影响程度
- 处理建议（删除/填充/标注/不影响）

输出格式：
| 质量问题 | 涉及字段 | 严重程度 | 对分析的影响 | 处理建议 |
+ 样本量评估结论（是否足以支撑分析目的）

约束（关键）：如实报告质量问题，不掩盖；样本量不足时明确指出哪些分析做不了；不建议用编造数据填补缺失。

质量标准：数据质量问题被全面识别，样本量评估诚实，为后续分析划定可靠性边界。

常见失败情况：忽略缺失值直接分析；样本量不足却不提示；建议用均值等填充关键缺失却不说明影响。

C. 自查审稿版¶

请检查以下数据质量报告是否存在以下问题：
1. 是否检查了关键字段的缺失值比例？
2. 样本量不足以支撑某些分析时，是否明确指出？
3. 处理建议是否包含了"用编造/估算数据填补"（不应该）？
4. 是否如实报告了所有质量问题，没有掩盖？

【粘贴数据质量报告】

逐条说明问题。

D. 返修优化版¶

根据自查意见完善数据质量报告。补充缺失值检查，明确样本量限制，移除用编造数据填补的建议，补回被掩盖的问题。

原始报告：【粘贴原始报告】
自查意见：【粘贴自查结果】

2.5 交付给下游节点¶

将数据质量报告复制，交给节点 4（异常值识别专家）。样本量评估结论会影响后续分析的可靠性判断。

2.6 人工验收清单¶

[ ] 是否检查了关键字段的缺失值？
[ ] 样本量不足时是否明确指出？
[ ] 是否没有建议用编造数据填补？

节点 3：指标口径校准专家（招牌节点）¶

3.1 节点定位¶

这是本工作流的招牌节点。 校准分析中用到的每个指标的口径，这是数据分析最容易出错、也最容易被忽视的环节。本节点必须解决：

校准项	要回答的问题
指标口径是否唯一	同一指标（如"活跃用户"）是否有多种定义？用哪种？
分子分母是否清楚	比率类指标（如转化率）的分子分母分别是什么？
时间范围是否一致	对比的数据是否在相同时间范围？
分组维度是否合理	按什么分组？分组是否互斥、是否完整？
相关性 vs 因果	是否会把"相关"误说成"导致"？
样本量是否足够	计算这个指标的样本量够吗？
口径是否前后一致	同一指标在报告多处是否用了一致口径？

口径错了，后面所有分析都是错的——这是分析的"地基检查"。

3.2 输入与输出¶

输入：节点 1 字段清单 + 分析目的 + 已知指标定义（如有）

输出：校准后的指标定义清单（指标 + 口径 + 分子分母 + 时间范围 + 注意事项）

3.3 使用顺序¶

先用「快速生成版」校准指标口径。
指标复杂或涉及比率/同比环比时，必须使用「专家增强版」。
用「自查审稿版」检查口径是否唯一、是否有因果误判风险。
有问题则用「返修优化版」修正。
对照 3.6 验收清单确认，通过后交给节点 5 和节点 6。

3.4 提示词包¶

A. 快速生成版¶

你是一位指标口径校准专家。请校准分析要用的指标口径。

字段清单：【粘贴节点1】
分析目的：【填入要分析什么】
已知指标定义：【填入或留空】

对每个指标校准：
1. 明确定义（这个指标到底算什么）
2. 比率类：分子是什么、分母是什么
3. 时间范围
4. 计算用的字段
口径有歧义的，列出可能的几种定义，标注需确认。

B. 专家增强版¶

你是一位资深数据分析专家，深知指标口径不清是错误结论的首要来源。

任务：校准分析中每个指标的口径，消除歧义。

输入：
- 字段清单：【粘贴节点1】
- 分析目的：【填入】
- 已知指标定义：【填入或留空】
- 数据质量报告（样本量）：【粘贴节点2结论】

校准维度（逐个指标）：
1. 指标定义唯一性
   - 这个指标是否有多种常见定义（如"活跃用户"可按登录/操作/付费定义）
   - 如有歧义，列出选项并标注需确认用哪个
2. 分子分母（比率类指标）
   - 明确分子是什么、分母是什么
   - 检查分母是否会为零、是否口径一致
3. 时间范围
   - 指标统计的时间范围
   - 对比分析时，各组时间范围是否一致
4. 分组维度
   - 按什么维度分组
   - 分组是否互斥（不重叠）、是否完整（无遗漏）
5. 因果性提示
   - 标注哪些指标关系只能说"相关"，不能说"导致"
6. 样本量
   - 该指标的计算样本量是否足够（结合节点2）
7. 一致性
   - 同一指标在不同分析中是否会用一致口径

输出格式：
| 指标 | 口径定义 | 分子/分母 | 时间范围 | 分组维度 | 样本量 | 因果提示 | 确认状态 |

约束（关键）：口径有歧义必须列出并标注需确认，不擅自选定；明确区分相关与因果；样本不足的指标标注"结论不可靠"。

质量标准：每个指标口径清晰唯一、分子分母明确、时间范围一致，为可靠分析奠定基础。

常见失败情况：用了模糊的指标定义（"活跃"不说明怎么算）；比率指标分母不清；不同时间范围的数据直接对比；把相关当因果。

C. 自查审稿版¶

请检查以下指标口径校准是否存在以下问题：
1. 是否有指标定义模糊（如"活跃用户"没说明按什么算）？
2. 比率类指标的分子分母是否都明确？
3. 对比分析的各组时间范围是否一致？
4. 是否有指标关系存在"把相关当因果"的风险却没标注？
5. 样本量不足的指标是否标注了"结论不可靠"？

【粘贴指标口径校准】

逐条说明问题。

D. 返修优化版¶

根据自查意见修正指标口径校准。明确模糊定义或标注需确认，补全分子分母，统一时间范围，标注因果风险，标注样本不足的指标。

原始校准：【粘贴原始校准】
自查意见：【粘贴自查结果】

3.5 交付给下游节点¶

将校准后的指标定义清单复制，交给节点 5（趋势分析专家）和节点 6（分组对比专家）。所有分析必须基于校准后的口径。

3.6 人工验收清单¶

[ ] 每个指标的定义是否唯一清晰（无模糊）？
[ ] 比率类指标的分子分母是否明确？
[ ] 对比分析的时间范围是否一致？
[ ] 是否标注了相关性不等于因果的指标？
[ ] 样本量不足的指标是否标注"结论不可靠"？

节点 4：异常值识别专家¶

4.1 节点定位¶

识别数据中的异常值，判断是真实异常还是数据错误，给出处理建议。异常值处理不当会严重扭曲分析结果——但盲目删除异常值也可能丢掉重要信息。

4.2 输入与输出¶

输入：数据表格 + 节点 3 指标口径 + 节点 2 质量报告

输出：异常值清单（异常值 + 可能原因 + 处理建议）

4.3 使用顺序¶

先用「快速生成版」识别异常值。
异常值多或需区分真异常和错误时，改用「专家增强版」。
用「自查审稿版」检查是否误判、处理建议是否合理。
有问题则用「返修优化版」修正。
对照 4.6 验收清单确认，通过后交给节点 5。

4.4 提示词包¶

A. 快速生成版¶

你是一位异常值识别员。请识别数据中的异常值。

数据：【粘贴数据或关键字段】
指标口径：【粘贴节点3】

输出：
| 异常值 | 所在字段 | 异常程度 | 可能原因（真实异常/录入错误）| 处理建议 |
不要直接删除异常值，先判断是真实业务异常还是数据错误。

B. 专家增强版¶

你是一位数据异常分析专家。

任务：识别异常值，区分真实异常和数据错误，给出处理建议。

输入：
- 数据：【粘贴数据或关键字段分布】
- 指标口径：【粘贴节点3】
- 数据质量报告：【粘贴节点2】

处理步骤：
1. 识别数值异常（远超正常范围的值）
2. 识别逻辑异常（如年龄为负、结束时间早于开始时间）
3. 对每个异常判断可能原因：
   - 真实业务异常（如大客户的超大订单——有意义，不应删）
   - 数据录入/采集错误（如多打一个零——应修正或剔除）
   - 缺失值的特殊编码（如用 -1 或 9999 表示缺失）
4. 评估异常值对分析的影响（是否会扭曲均值、趋势）
5. 给出处理建议（保留/修正/剔除/单独分析），说明理由

输出格式：
| 异常值 | 字段 | 异常类型 | 可能原因 | 对分析影响 | 处理建议 | 理由 |

约束（关键）：不盲目删除异常值；真实业务异常应保留（可能是重要信息）；剔除任何数据都要说明理由；不为了"让结论好看"而删数据。

质量标准：异常值得到合理甄别，真实异常被保留，错误数据被识别，处理建议有据可依。

常见失败情况：把真实的大客户订单当异常删掉；把缺失值编码（9999）当真实值计算；为美化结论删除不利数据。

C. 自查审稿版¶

请检查以下异常值处理是否存在以下问题：
1. 是否把真实业务异常（如大客户订单）误判为错误要删除？
2. 是否识别了缺失值的特殊编码（-1/9999 等）？
3. 每个"剔除"建议是否说明了理由？
4. 是否存在为美化结论而删除不利数据的倾向？

【粘贴异常值处理】

逐条说明问题。

D. 返修优化版¶

根据自查意见修正异常值处理。保留被误判的真实异常，识别缺失值编码，为剔除建议补充理由，撤销为美化结论的删除。

原始处理：【粘贴原始处理】
自查意见：【粘贴自查结果】

4.5 交付给下游节点¶

将异常值清单和处理建议复制，交给节点 5（趋势分析专家）。分析时按建议处理异常值。

4.6 人工验收清单¶

[ ] 是否没有把真实业务异常误判为要删除的错误？
[ ] 是否识别了缺失值的特殊编码？
[ ] 每个剔除建议是否说明了理由？

节点 5：趋势分析专家¶

5.1 节点定位¶

分析数据随时间的变化趋势，找出增长、下降、波动、周期等模式，并用数据支撑。趋势分析要基于校准的口径，结论要有数据依据。

5.2 输入与输出¶

输入：数据表格 + 节点 3 指标口径 + 节点 4 异常值处理

输出：趋势分析结果（趋势描述 + 数据支撑 + 可靠性说明）

5.3 使用顺序¶

先用「快速生成版」分析趋势。
趋势复杂或需区分趋势和波动时，改用「专家增强版」。
用「自查审稿版」检查趋势是否有数据支撑、是否过度解读。
有问题则用「返修优化版」修正。
对照 5.6 验收清单确认，通过后交给节点 7。

5.4 提示词包¶

A. 快速生成版¶

你是一位趋势分析师。请分析数据的趋势。

数据：【粘贴时间序列数据】
指标口径：【粘贴节点3】

输出：
1. 主要趋势（增长/下降/波动/平稳）
2. 趋势的数据支撑（具体数字变化）
3. 是否有周期性或季节性
每个趋势结论必须有数据支撑，不过度解读短期波动。

B. 专家增强版¶

你是一位资深趋势分析专家。

任务：分析数据的时间趋势，结论必须有数据支撑。

输入：
- 时间序列数据：【粘贴数据】
- 指标口径：【粘贴节点3】
- 异常值处理：【粘贴节点4】

处理步骤：
1. 识别主趋势（整体增长/下降/平稳/波动）
2. 用具体数据支撑趋势（起止值、变化幅度、变化率）
3. 区分趋势和短期波动（不把一两个点的波动当趋势）
4. 识别周期性/季节性（如有足够数据支撑）
5. 标注趋势的可靠性（数据点是否足够、时间跨度是否足够判断趋势）
6. 对数据不足以判断趋势的，明确说明

输出格式：
| 趋势 | 数据支撑（起止值/变化率）| 时间范围 | 可靠性 | 说明 |

约束（关键）：每个趋势结论必须有具体数据支撑；不把短期波动当长期趋势；数据点不足时明确说"数据不足以判断趋势"；不外推预测（除非明确要求且说明假设）。

质量标准：趋势分析有数据支撑，区分趋势和波动，可靠性诚实标注。

常见失败情况：把两三个点的波动夸大成趋势；无数据支撑的趋势断言；用短期数据预测长期；忽略季节性误判趋势。

C. 自查审稿版¶

请检查以下趋势分析是否存在以下问题：
1. 每个趋势结论是否有具体数据支撑？
2. 是否把短期波动（两三个点）夸大成了趋势？
3. 数据点不足时是否明确说"数据不足以判断趋势"？
4. 是否做了无依据的外推预测？

【粘贴趋势分析】

逐条说明问题。

D. 返修优化版¶

根据自查意见修正趋势分析。为无支撑的趋势补充数据或降级表述，把波动改回波动不夸大为趋势，标注数据不足项，删除无依据外推。

原始趋势分析：【粘贴原始内容】
自查意见：【粘贴自查结果】

5.5 交付给下游节点¶

将趋势分析结果复制，交给节点 7（结论提炼专家）。

5.6 人工验收清单¶

[ ] 每个趋势是否有具体数据支撑？
[ ] 是否没有把短期波动夸大成趋势？
[ ] 数据不足时是否明确说明？

节点 6：分组对比专家¶

6.1 节点定位¶

按不同维度分组对比数据，找出差异和规律。分组对比要确保分组合理、对比公平（同口径、同时间范围）。

6.2 输入与输出¶

输入：数据表格 + 节点 3 指标口径（分组维度）

输出：分组对比结果（分组 + 对比指标 + 差异 + 可靠性）

6.3 使用顺序¶

先用「快速生成版」做分组对比。
分组维度多或需多维交叉时，改用「专家增强版」。
用「自查审稿版」检查分组是否合理、对比是否公平。
有问题则用「返修优化版」修正。
对照 6.6 验收清单确认，通过后交给节点 7。

6.4 提示词包¶

A. 快速生成版¶

你是一位数据对比分析师。请按维度分组对比数据。

数据：【粘贴数据】
指标口径和分组维度：【粘贴节点3】

输出：
| 分组 | 对比指标 | 各组数值 | 差异 | 各组样本量 |
确保各组口径一致、时间范围一致。样本量小的组标注"差异可能不可靠"。

B. 专家增强版¶

你是一位资深分组对比分析专家。

任务：按维度分组对比，确保对比公平、差异可靠。

输入：
- 数据：【粘贴数据】
- 指标口径和分组维度：【粘贴节点3】

处理步骤：
1. 按指定维度分组（确保分组互斥、完整）
2. 对每组计算对比指标（用相同口径）
3. 确认对比公平性（各组时间范围、计算方式是否一致）
4. 标注各组样本量（小样本组的差异可能不可靠）
5. 描述差异（哪组高哪组低，差异幅度）
6. 对差异是否显著做谨慎判断（小样本或差异微小时，不夸大）
7. 不对差异原因下因果结论（除非有明确依据）

输出格式：
| 分组 | 指标值 | 样本量 | 与其他组差异 | 差异可靠性 |
+ 对比公平性说明

约束（关键）：各组必须同口径、同时间范围；小样本组标注差异不可靠；不把分组差异直接归因（相关≠因果）；样本量悬殊的对比要提示。

质量标准：分组合理、对比公平、差异如实呈现，不夸大不可靠的差异，不妄下因果。

常见失败情况：不同时间范围的组直接对比；小样本组（如 3 个样本）的差异当成规律；把分组差异直接说成"因为 X 导致"。

C. 自查审稿版¶

请检查以下分组对比是否存在以下问题：
1. 各组的口径和时间范围是否一致（对比是否公平）？
2. 小样本组的差异是否标注了"可能不可靠"？
3. 是否把分组差异直接归因（相关当因果）？
4. 分组是否互斥完整（无重叠、无遗漏）？

【粘贴分组对比】

逐条说明问题。

D. 返修优化版¶

根据自查意见修正分组对比。统一各组口径时间范围，标注小样本差异不可靠，删除因果归因，修正分组划分。

原始对比：【粘贴原始对比】
自查意见：【粘贴自查结果】

6.5 交付给下游节点¶

将分组对比结果复制，交给节点 7（结论提炼专家）。

6.6 人工验收清单¶

[ ] 各组口径和时间范围是否一致？
[ ] 小样本组差异是否标注不可靠？
[ ] 是否没有把分组差异直接归因？

节点 7：结论提炼专家¶

7.1 节点定位¶

从趋势和对比分析中提炼结论，严格区分"数据支持的确定结论""有依据的推测""数据不足无法判断"。这是分析的价值落点，也是最容易过度宣称的环节。

7.2 输入与输出¶

输入：节点 5 趋势分析 + 节点 6 分组对比 + 节点 3 指标口径

输出：分级结论（确定结论 / 推测 / 无法判断，各含依据）

7.3 使用顺序¶

先用「快速生成版」提炼结论。
结论涉及决策建议时，改用「专家增强版」。
用「自查审稿版」检查结论是否有依据、是否过度宣称。
有问题则用「返修优化版」修正。
对照 7.6 验收清单确认，通过后交给节点 8。

7.4 提示词包¶

A. 快速生成版¶

你是一位结论提炼分析师。请从分析中提炼结论。

趋势分析：【粘贴节点5】
分组对比：【粘贴节点6】

按以下三级分类输出结论：
1. 数据支持的确定结论（有充分数据支撑）
2. 有依据的推测（数据有所指向但不充分）
3. 数据不足无法判断的问题
每条结论标注支撑它的数据。不把推测写成确定结论。

B. 专家增强版¶

你是一位资深数据分析结论专家。

任务：从分析结果中提炼结论，严格区分确定性等级。

输入：
- 趋势分析：【粘贴节点5】
- 分组对比：【粘贴节点6】
- 指标口径（含因果提示）：【粘贴节点3】
- 分析目的：【填入】

处理步骤：
1. 提炼回答分析目的的结论
2. 对每条结论判定确定性等级：
   - 确定结论：有充分数据支撑，口径可靠，样本充足
   - 推测：数据有指向但不充分（小样本、短期、相关非因果）
   - 无法判断：数据不足以回答的问题
3. 为每条确定结论标注数据支撑
4. 对推测，说明为什么只能是推测（缺什么才能确定）
5. 对无法判断的，说明需要什么数据才能回答
6. 严格避免把相关说成因果

输出格式：
- 确定结论（结论 + 数据支撑）
- 推测（推测 + 指向性依据 + 为何不确定）
- 无法判断（问题 + 缺什么数据）

约束（关键）：不把推测包装成确定结论；不把相关说成因果；数据无法回答的问题诚实说"无法判断"，绝不编造结论来满足分析目的。

质量标准：结论分级清晰，每条确定结论有支撑，推测和无法判断如实标注，经得起质疑。

常见失败情况：为回答分析目的硬凑结论；把相关当因果（"A 高的组 B 也高，所以 A 导致 B"）；把推测说成确定。

C. 自查审稿版¶

请检查以下结论提炼是否存在以下问题：
1. 是否把推测包装成了"确定结论"？
2. 是否存在把相关性说成因果（"因为 A 所以 B"）？
3. 数据无法回答的问题是否诚实标注"无法判断"（而非硬凑结论）？
4. 每条确定结论是否有数据支撑？

【粘贴结论提炼】

逐条说明问题。

D. 返修优化版¶

根据自查意见修正结论提炼。把无充分支撑的"确定结论"降级为推测，将因果表述改为相关表述，为硬凑的结论改标"无法判断"，补充数据支撑。

原始结论：【粘贴原始结论】
自查意见：【粘贴自查结果】

7.5 交付给下游节点¶

将分级结论复制，交给节点 8（图表建议专家）和节点 9（分析报告生成专家）。

7.6 人工验收清单¶

[ ] 是否区分了确定结论、推测、无法判断？
[ ] 是否没有把相关性说成因果？
[ ] 数据不足的问题是否诚实标"无法判断"？
[ ] 每条确定结论是否有数据支撑？

节点 8：图表建议专家¶

8.1 节点定位¶

为分析结论建议合适的图表类型，让数据可视化更有效。合适的图表让结论一目了然，错误的图表会误导。

8.2 输入与输出¶

输入：节点 5 趋势 + 节点 6 对比 + 节点 7 结论

输出：图表类型建议（数据 + 推荐图表 + 理由 + 注意事项）

8.3 使用顺序¶

先用「快速生成版」建议图表。
数据维度多或需组合图表时，改用「专家增强版」。
用「自查审稿版」检查图表类型是否匹配数据、是否会误导。
有问题则用「返修优化版」修正。
对照 8.6 验收清单确认，通过后交给节点 9。

8.4 提示词包¶

A. 快速生成版¶

你是一位数据可视化顾问。请为分析结论建议图表。

趋势分析：【粘贴节点5】
分组对比：【粘贴节点6】

输出：
| 要展示的内容 | 推荐图表类型 | 理由 |
趋势用折线图，对比用柱状图，占比用饼图（类别少时）。注意不要用误导性图表。

B. 专家增强版¶

你是一位数据可视化专家。

任务：为分析结论建议最合适的图表类型。

输入：
- 趋势分析：【粘贴节点5】
- 分组对比：【粘贴节点6】
- 结论：【粘贴节点7】

处理步骤：
1. 为每个要展示的分析点选择图表类型：
   - 时间趋势 → 折线图
   - 分类对比 → 柱状图/条形图
   - 占比构成 → 饼图（类别≤5）/堆叠柱状图
   - 分布 → 直方图/箱线图
   - 相关关系 → 散点图（但提示相关≠因果）
2. 说明每个选择的理由
3. 标注图表设计注意事项（坐标轴是否从零开始、是否避免 3D 失真、配色是否清晰）
4. 提示可能的误导性图表（如截断坐标轴夸大差异）

输出格式：
| 展示内容 | 推荐图表 | 理由 | 设计注意事项 |

约束：图表类型匹配数据特征；提示避免误导性设计（截断坐标轴、不当饼图等）；散点图相关关系提示非因果。

质量标准：图表建议恰当，能准确传达结论，避免误导。

常见失败情况：用饼图展示过多类别；折线图连接无时间关系的数据；坐标轴截断夸大差异。

C. 自查审稿版¶

请检查以下图表建议是否存在以下问题：
1. 图表类型是否匹配数据特征（趋势用折线、对比用柱状）？
2. 是否提示了避免误导性设计（坐标轴截断、饼图类别过多）？
3. 散点图是否提示了相关不等于因果？

【粘贴图表建议】

逐条说明问题。

D. 返修优化版¶

根据自查意见修正图表建议。调整不匹配的图表类型，补充防误导提示，增加相关非因果提示。

原始图表建议：【粘贴原始内容】
自查意见：【粘贴自查结果】

8.5 交付给下游节点¶

将图表类型建议复制，交给节点 9（分析报告生成专家）。

8.6 人工验收清单¶

[ ] 图表类型是否匹配数据特征？
[ ] 是否提示了避免误导性设计？

节点 9：分析报告生成专家¶

9.1 节点定位¶

整合所有分析产出，生成完整的、可汇报的数据分析报告。报告要让读者清楚看到结论、依据和可靠性边界。

9.2 输入与输出¶

输入：节点 3 口径 + 节点 5 趋势 + 节点 6 对比 + 节点 7 结论 + 节点 8 图表

输出：完整分析报告

9.3 使用顺序¶

先用「快速生成版」生成报告。
正式汇报或对外报告时，改用「专家增强版」。
用「自查审稿版」检查报告是否如实、结论是否标注可靠性。
有问题则用「返修优化版」修正。
对照 9.6 验收清单确认。

9.4 提示词包¶

A. 快速生成版¶

你是一位分析报告撰写员。请整合内容为分析报告。

指标口径：【粘贴节点3】
趋势分析：【粘贴节点5】
分组对比：【粘贴节点6】
结论：【粘贴节点7】
图表建议：【粘贴节点8】

按"最终输出模板"生成报告。结论必须标注可靠性，数据不足处如实说明。

B. 专家增强版¶

你是一位专业数据分析报告撰写专家。

任务：整合所有分析，撰写可汇报、严谨的分析报告。

输入：
- 指标口径：【粘贴节点3】
- 数据质量：【粘贴节点2】
- 趋势分析：【粘贴节点5】
- 分组对比：【粘贴节点6】
- 分级结论：【粘贴节点7】
- 图表建议：【粘贴节点8】
- 分析目的：【填入】

报告结构：
1. 分析背景与目的
2. 数据说明（数据范围、口径、质量与局限）
3. 核心结论（先放确定结论，标注支撑）
4. 详细分析（趋势、对比，配图表建议）
5. 推测与待验证（标注为推测，说明不确定性）
6. 数据局限与无法回答的问题
7. 建议（如适用，基于确定结论，区分建议和决策）

约束（关键）：
- 结论按确定性分级呈现，确定/推测/无法判断分开
- 数据局限单独说明，不掩盖
- 不编造数据和结论
- 不把相关说成因果
- 内容全部来自前序节点

质量标准：报告结论可靠、依据清晰、局限诚实，可直接用于汇报且经得起质疑。

常见失败情况：把推测和确定结论混在一起；隐藏数据局限；为报告"好看"夸大结论。

C. 自查审稿版¶

请检查以下分析报告是否存在以下问题：
1. 确定结论、推测、无法判断是否分开呈现？
2. 数据局限是否单独说明（而非掩盖）？
3. 是否有编造的数据或结论？
4. 是否有把相关说成因果的表述？
5. 内容是否都来自前序分析（无新增编造）？

【粘贴分析报告】

逐条说明问题。

D. 返修优化版¶

根据自查意见修正分析报告。分开呈现结论等级，补充数据局限说明，删除编造内容，修正因果表述。

原始报告：【粘贴原始报告】
自查意见：【粘贴自查结果】

9.5 交付给下游节点¶

本节点是工作流终点。完整分析报告即最终交付物，可用于汇报。

9.6 人工验收清单¶

[ ] 确定结论、推测、无法判断是否分开呈现？
[ ] 数据局限是否单独说明？
[ ] 是否没有编造数据或结论？
[ ] 是否没有把相关说成因果？

节点交接说明¶

上游节点	交接内容	下游节点
节点 1 字段理解	字段含义清单	节点 2、节点 3
节点 2 质量检查	数据质量报告（含样本量）	节点 4
节点 3 口径校准	校准后的指标定义清单	节点 5、节点 6
节点 4 异常值识别	异常值清单 + 处理建议	节点 5
节点 5 趋势分析	趋势分析结果	节点 7
节点 6 分组对比	分组对比结果	节点 7
节点 7 结论提炼	分级结论	节点 8、节点 9
节点 8 图表建议	图表类型建议	节点 9
节点 9 报告生成	完整分析报告	最终输出模板

最终输出模板¶

【分析主题】数据分析报告

━━ 分析背景与目的 ━━
分析目的：【填入要回答的业务问题】

━━ 数据说明 ━━
数据范围：【时间范围、记录数】
关键指标口径：【列出指标及其定义、分子分母】
数据质量与局限：【缺失/样本量限制等】

━━ 核心结论（确定）━━
1.【结论】（数据支撑：【数据】）
2.【结论】（数据支撑：【数据】）

━━ 详细分析 ━━
趋势：【趋势描述 + 数据】（建议图表：【类型】）
对比：【对比结果 + 数据】（建议图表：【类型】）

━━ 推测与待验证 ━━
1.【推测】（指向性依据：【数据】；为何不确定：【原因】）

━━ 数据局限与无法回答的问题 ━━
1.【无法判断的问题】（需要什么数据才能回答：【说明】）

━━ 建议（如适用）━━
1.【基于确定结论的建议，供参考】

常见错误¶

错误 1：指标口径不清就开始分析

表现：分析"转化率"但没说清分子分母是什么，或对比两个时间段但口径不一致，结论看似合理实则错误。

修复：执行节点 3（招牌节点），先把每个指标的口径、分子分母、时间范围校准清楚，再做分析。

错误 2：把相关当因果

表现："使用新功能的用户留存更高，所以新功能提升了留存"——但可能是活跃用户既爱用新功能又留存高，新功能未必是原因。

修复：节点 3 标注因果风险，节点 7 严格区分相关和因果，不下没有依据的因果结论。

错误 3：数据不足却硬凑结论

表现：样本只有几十条，或数据有大量缺失，但为了"给个交代"硬给出确定结论。

修复：节点 2 评估样本量，节点 7 对数据不足的问题诚实标注"无法判断"，说明需要什么数据才能回答，绝不编造。

人工验收清单¶

[ ] 每个指标的口径（含分子分母、时间范围）是否校准清楚？
[ ] 结论是否区分了确定、推测、无法判断？
[ ] 是否没有把相关性说成因果？
[ ] 数据不足的问题是否诚实标注"无法判断"，没有编造结论？
[ ] 数据局限是否在报告中如实说明？

延伸玩法¶

变体 1：快速洞察版：对探索性分析，重点走节点 1（字段）→ 节点 3（口径）→ 节点 5/6（趋势对比）→ 节点 7（结论），快速得到初步洞察，省略报告生成。
变体 2：数据质量体检版：专门走节点 1（字段）→ 节点 2（质量）→ 节点 4（异常值），输出数据质量报告，用于分析前的数据清理评估。
进阶组合：与"工作流 17（领导汇报工作流）"结合，把分析报告的确定结论作为汇报的数据支撑；与"工作流 20（评论分析工作流）"结合，对文本数据先做结构化再用本工作流分析。