cohort-analysis

仓库创建 2026年3月2日最近提交 24 天前SkillHot 收录 20 天前

▸ 精选理由

适合产品/数据团队快速找出留存趋势与流失点，并给出可执行建议。

这个 Skill 做什么

对用户留存与分群进行 cohort 分析，生成保留曲线与分段洞察。

对用户按时间或行为分群做 cohort 分析，画出留存曲线、追踪功能采用率并给出分段洞察，帮助你看清是谁留得住、谁流失、哪个功能带来留存。适合分析用户留存、研究流失原因或评估新功能的长期效果时使用。特点是既做量化曲线也给出定性建议，能读入 CSV/Excel/JSON 数据并校验完整性。

▸ 展开 SKILL.md 英文原文

Perform cohort analysis on user engagement data — retention curves, feature adoption trends, and segment-level insights. Use when analyzing user retention by cohort, studying feature adoption over time, investigating churn patterns, or identifying engagement trends.

数据与抓取Cohort 分析留存用户行为通用

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给你的 Agent 一句话（通用）

帮我安装这个 skill：https://raw.githubusercontent.com/phuryn/pm-skills/main/pm-data-analytics/skills/cohort-analysis/SKILL.md

或 curl 直取 SKILL.md

curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/phuryn/pm-skills/main/pm-data-analytics/skills/cohort-analysis/SKILL.md"

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# Cohort Analysis & Retention Explorer

## Purpose
Analyze user engagement and retention patterns by cohort to identify trends in user behavior, feature adoption, and long-term engagement. Combine quantitative insights with qualitative research recommendations.

## How It Works

### Step 1: Read and Validate Your Data
- Accept CSV, Excel, or JSON data files with user cohort information
- Verify data structure: cohort identifier, time periods, engagement metrics
- Check for missing values and data quality issues
- Summarize key statistics (cohort sizes, date ranges, metrics available)

### Step 2: Generate Quantitative Analysis
- Calculate cohort retention rates and engagement trends
- Identi

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