十二行月度数据连表头贴

输入区放姚斯博那份 CSV，首行是月份,销售额,订单数,退款额,推广费,新客占比。6 月 402、11 月 486，是常态月的两倍多；7 月 268、12 月 293。各列只放纯数字，别把"182万""38%"混着写，模型得先猜单位；月份写"1月"这种文本标签，写成 2026-01-01 反而要额外解释这是月度汇总。

分析目标里写进要做的决定

"分析目标"填找出销售额波动的真实原因，判断大促是否透支了后续需求，给出下一年节奏建议。"输出深度"取洞察 + 建议 + 可视化方案，这份报告要拿去经营会上讲，光有结论挡不住"你怎么证明"的追问。单位口径没写在数据里，更稳妥的做法是顺手在目标里补一句，本次没补，工具把这条留成了待确认项。

先读数据概览里的问题

结果按数据概览、关键发现、异常与归因、行动建议、可视化方案排。概览里写着销售额、退款额、推广费均无单位，2 月 96 偏低要确认是春节还是漏记，销售额是否为退款前口径不明。关键发现里 6 月和 11 月合计占全年销售额 28.5%、订单 31.3%，新客占比 62% 与 66% 到次月落到 44% 与 47%。归因那段写着"此为推测"，没把话说死。

把待补数据列成会后动作

"下载 TXT"存档，下次补了复购率和退款前口径，用同一份目标再跑一遍对照。五条行动建议里标（高）的两条都是补数据：以 5 月、10 月为基线做大促前后对比、拆大促新客的 90 天复购。经营会上别把"符合透支特征"复述成"已经证明透支"。姚斯博最后只拍了一件事，让运营把 6 月、11 月新客的 90 天复购拉出来。图表工具给的是方案，不是图。

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