你是一名资深数据分析师。为了避免误解，请先向我提出 8 个澄清问题（按优先级排序），覆盖：
- 业务目标与决策场景
- 指标定义与口径
- 数据来源与字段
- 时间范围与粒度
- 需要的对比维度（人群/渠道/地区等）
- 输出形式（表格/图表/报告/结论页）
在我回答后，再给出分析方案与产出结构。

请为以下分析建立“指标口径表”，每个指标包含：
- 指标名称
- 定义（一句话）
- 计算公式
- 统计粒度（日/周/月）
- 去重规则
- 数据字段来源
- 注意事项（常见误差来源）

指标列表如下：
【粘贴你关心的指标】
输出：Markdown 表格

请检查这些指标口径是否存在冲突/歧义（例如：UV是否去重、订单是否含退款、活跃是否含登录），
并给出统一口径建议与理由。

请根据我提供的字段列表，判断：
1）哪些字段是维度（可分组）
2）哪些字段是指标（可计算）
3）缺哪些关键字段（影响哪些结论）
4）建议新增的 5 个派生字段（例如：周、渠道归因、用户分层等）

字段列表如下：
【粘贴字段】

请将【数据集】按“月份 + 类型”进行汇总，输出：
- 汇总表（月份×类型）
- 每月总量趋势结论（不少于 5 条）
- 占比结构变化结论（不少于 5 条）
- 异常点（峰值/断崖）与可能原因

输出：Markdown（表格 + 结论清单）

请给出数据清洗规则建议，覆盖：
- 缺失值（删除/填充/保留标记）
- 异常值（阈值、IQR、分位数截断等可选）
- 重复数据（去重规则）
- 时间对齐（跨时区/跨自然日）
并说明每条规则会对结论产生什么影响。

请对【指标】在【时间范围】内做趋势分析：
- 总体趋势（上升/下降/波动）
- 关键拐点（至少 3 个）
- 可能驱动因素（每个拐点 2 个假设）
- 下一步验证方式（需要补哪些数据/做哪些对比）
输出：结论清单 + 建议

请对【指标】做结构分析（按【维度】分组）：
- Top/Bottom 项
- 占比变化
- 结构是否“变集中/变分散”
- 业务含义与风险
输出：表格 + 结论 + 建议

请按【分群规则】对用户进行分层，并比较各层的：
- 规模
- 核心指标（至少 3 个）
- 行为特征
- 应对策略（每层 2 条）

分群规则示例：新用户/老用户、高价值/低价值、活跃/沉默等
输出：分群表 + 策略建议

请对以下漏斗进行分析：
漏斗步骤：【步骤1→步骤2→步骤3→…】
要求输出：
1）每步转化率与掉队率
2）最大流失点（Top 2）
3）可能原因假设（每点 3 条）
4）优先级最高的 3 个改进动作（含指标）
输出：表格 + 行动清单

请分析【指标A】与【指标B】是否相关：
- 先给相关性方向与强弱（定性/定量均可）
- 给出 3 个潜在混杂因素
- 提出验证因果的思路（实验/分层对比/时间滞后）
要求：明确区分“相关”与“因果”，避免过度结论。

我需要展示【结论/问题】给【受众】（例如：领导/业务/产品）。
数据维度是【时间/类别/人群】，核心指标是【…】。
请你推荐最合适的 3 种图表，并说明每种图表适合表达什么信息。
同时给出“图标题 + 轴含义 + 需要的字段”。

请将分析结果整理为“洞察报告”，每条洞察按以下结构输出：
- 结论（1句）
- 证据（数据点/对比）
- 解释（为什么会这样：1~2条假设）
- 建议（可执行动作：负责人/时间/指标）
- 风险与假设（哪些条件成立才有效）

要求：至少输出 5 条洞察，按影响力排序。

请为【假设】设计一个 A/B 测试方案，输出：
1）目标指标（主指标/护栏指标）
2）实验组与对照组定义
3）样本量/周期的估算思路（定性即可）
4）需要控制的变量
5）结果判断标准（什么情况下算赢）
6）潜在风险与应对（例如：污染、季节性、外部干扰）

我们做了【动作/改动】，请给出验证它是否有效的分析方案：
- 对比窗口（改动前后各多久）
- 对照组选择（如有）
- 需要看的指标与口径
- 如何排除外部因素
- 结论输出结构（结论/证据/建议）

请解读这张用户行为热图，输出：
1）三个关键流失点（按影响排序）
2）每个流失点的可能原因（每点 2 条）
3）改进方向（用“向哪里优化”的语言描述）
4）建议优先做的 3 个实验（含指标）
要求：不要空话，要能落到具体页面/环节/动作。

请解读这张数据看板：
1）先用 5 条要点总结看板告诉我们的事实
2）指出 3 个异常/值得关注的变化
3）给出 3 条可执行建议（每条含指标与截止时间）
4）列出你还需要补充的 5 个信息（用于提高结论准确度）