Task Plan: 用户流失因素分析【免费下载链接】planning-with-filesPersistent file-based planning for AI coding agents and long-running tasks. Crash-proof markdown plans, session recovery after /clear and compaction, per-turn re-injection against context rot, deterministic completion gate. Manus-style. Install from npm, the Claude Code plugin marketplace, or npx skills. Codex, Cursor, OpenCode, 60 agents.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pl/planning-with-files使用本文件作为本次数据分析会话的持久化路线图随分析推进保持阶段状态实时更新。Goal找出驱动 SaaS 用户 90 天流失率的关键可操作因素并量化各因素的效应。Current PhasePhase 2Phases仅使用pending、in_progress、complete作为状态。Phase 1: Data Discovery连接用户库与行为事件库在 findings.md 记录 schema 与字段说明评估数据质量空值、重复、异常值、日期范围估算数据集规模与查询性能Status:completePhase 2: Exploratory Analysis计算关键变量汇总统计量可视化流失组与非流失组的分布差异识别异常值与离群点将初步模式记录到 findings.mdStatus:in_progressPhase 3: Hypothesis Testing由探索阶段形式化假设选择适当的统计检验运行检验并把结果记录到 findings.md用留出数据或替代方法验证发现Status:pendingPhase 4: Synthesis Reporting汇总带证据支撑的关键发现制作最终可视化撰写结论与建议注明局限与后续调查方向Status:pendingHypotheses注册后前 7 天活跃频次与 90 天流失率显著负相关对数秩检验α0.05支持工单响应时间超过 24 小时的用户流失率显著更高卡方检验Decisions MadeDecisionRationale仅保留 2025 年注册且至少有 30 天观察窗口的用户保证观察期完整避免右删失偏差对会话时长 12h 的样本标记为异常值单独分析疑似机器人或挂机会话混入会扭曲分布Errors EncounteredErrorAttemptResolution事件表时间戳含 1970 年脏数据1增加时间范围过滤后重跑 schema 校验流失定义与业务侧不一致2与业务确认口径后写入 findings.md 并更新 Goal 相关描述Notes状态随进度推进pending→in_progress→complete。重大分析决策前重读 Goal 与 Current Phase。及时记录错误避免重复失败的方法。查询结果与可视化证据记录到 findings.md。【免费下载链接】planning-with-filesPersistent file-based planning for AI coding agents and long-running tasks. Crash-proof markdown plans, session recovery after /clear and compaction, per-turn re-injection against context rot, deterministic completion gate. Manus-style. Install from npm, the Claude Code plugin marketplace, or npx skills. Codex, Cursor, OpenCode, 60 agents.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pl/planning-with-files创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考