我在做【业务，如下单转化】的数据分析，团队对【指标，如转化率】的算法一直不统一，帮我把这个指标的口径定义清楚：分子分母分别是什么、去重和过滤规则、按什么维度拆分、容易和哪些指标混淆，最后给一段可以直接发给业务方确认的口径说明。
我用的是【MySQL/PostgreSQL】，有下面这几张表（表结构和字段含义我会给你），帮我写一条 SQL 取【业务问题，如近 30 天各渠道复购率】，需要的多表关联、分组和去重都写清楚，先给能跑通的版本，再用中文解释每段在做什么。
这是【指标】最近一段时间的每日数据，我发现【日期】出现了明显的上涨或下跌，帮我按维度逐步拆解定位原因：先列排查顺序（渠道、端、地区、新老用户等），说明每一步用什么对比、看什么结果，最后给出可能的原因清单和验证方法。
这是我准备给领导汇报的【业务】数据（几张关键表格），帮我读出结论：用 3 句话概括整体表现，指出最值得关注的 3 个变化和背后的业务原因，给出下一步建议，并配 3 张图表的说明（每张图想表达什么、用什么图）。
我要给【业务/团队】搭一个数据看板，他们主要关心【决策场景，如日常监控、周报、投放优化】，帮我设计看板方案：需要哪些核心指标、每个指标的图表形式和布局、筛选维度和刷新频率，以及哪些指标放首屏、哪些可以收起。
我会给你【分析主题，如某活动复盘】的原始数据和背景，帮我写一份数据分析报告：先给结论和建议，再列关键数据支撑，中间分业务过程和维度展开，最后给可以直接执行的行动项，语言少用术语，让非技术的业务方也能看懂。
这是我们 A/B 实验的两组数据（实验目的和分组规则我会给你），帮我判断结果是否可信：先核对两组样本量和分流是否均匀，再计算核心指标的差异和显著性，指出有没有被辛普森悖论或样本污染影响，最后给一个明确的实验结论。
业务方提了一个取数需求：【原话】，帮我评估这个需求能不能做、有没有更省事的做法：需要哪些字段、现在的埋点和表是否支持、口径上有没有歧义，再列一份我去找业务方确认的问题清单。