shopee数据分析app

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用户143****3269 2026-01-04

用户143****3269

你这条“Shopee数据分析app”可以理解为两种场景之一：
// A. 面向内部的Shopee数据分析应用（供运营/管理层使用）
// B. 面向卖家的第三方或自建数据分析应用（帮助卖家做决策）
下面给出两种场景的实用设计思路与落地要点。若你有具体场景，请告诉我，我再按你的需求定制。
一、场景A：内部Shopee数据分析应用（运营/管理层使用）
1) 目标与核心用户
- 目标：全面监控平台健康、驱动增长、优化资源分配
- 核心用户：区域运营、品类经理、广告投放负责人、物流与客服运营、高级管理层
2) 数据源与架构
- 数据源类型
- 交易与商品：订单、商品、卖家、买家、品类、区域、库存
- 广告与营销：广告点击、曝光、花费、转化、ROI
- 物流与售后：发货、运送时效、到达、退货、退款
- 客户互动：NPS、评价、客服工单
- 财务与结算：Take Rate、毛利、成本、利润
- 技术架构（简要）
- 数据湖/数据仓库：原始数据入湖，清洗后写入数据仓库（如 Snowflake/BigQuery/Redshift）
- 数据管道：ETL/ELT（Airflow/Prefect），dbt 做模型化
- 实时层：流式数据（Kafka/Kinesis）用于近实时看板
- BI/分析层：Looker/Tableau/Power BI/Mode
3) 数据模型（星型/雪花模型要点）
- 事实表
- FactOrders（订单事实）：order_id、date_key、region_id、seller_id、product_id、quantity、price_per_unit、discount、shipping_cost、tax、revenue、COGS、profit、take_rate、order_status、delivery_time
- FactAdPerformance：campaign_id、date_key、region_id、clicks、impressions、spend、revenue、ROAS
- FactLogistics：order_id、delivery_days、delivery_status、on_time_flag
- FactRefunds：order_id、refund_amount、refund_date
- 维度表
- DimDate、DimRegion、DimSeller、DimProduct、DimCategory、DimCampaign、DimCustomer
- 建议建立的核心指标字段（便于分析与聚合）
4) 关键指标与仪表盘（按角色分层）
- 高层管理
- GMV、Revenue、Profit、Take Rate、广告收入、活跃买家、月增长、留存、毛利率
- 市场/区域运营
- 各区域 GMV、活跃买家、新增买家、复购率、物流时效、退货率、广告投放效果
- 品类/商家管理
- 品类贡献度、热销与滞销品、卖家入驻与活跃度、SKU级别毛利
- 广告与促销
- ROAS、CPC/CPM、转化漏斗、促销对 GMV 的边际贡献
- 物流与售后
- 时效达成率、On-time delivery、退货率、客服响应与解决时长
5) MVP 功能清单（最小可用版本）
- 日/周/月度 KPI 看板
- 交互筛选：区域、品类、卖家、时间维度
- 基础的 top N 分析：Top 10 SKU、Top 10 卖家、Top 10 广告 Campaign
- 异常检测与告警（如日环比异常、区域波动）
- 导出与分享报告（CSV/Excel/PDF）
- 轻量级自助分析：简单的 SQL/探索式查询入口
6) 技术栈建议
- 数据接入与编排：Airflow/Prefect、Delta Lake（可选）
- 数据仓库与建模：Snowflake/BigQuery/Redshift + dbt
- 实时与大数据处理：Kafka/Kinesis + Spark/Flink（若需要近实时）
- 可视化与分析：Looker/Tableau/Power BI/Mode
- 机器学习/预测（可选）：Python/Jupyter + Prophet/SKLearn
7) 数据治理与安全
- 数据权限分层：基于角色的访问控制（RLS/Row-level security）
- 数据质量与血缘：数据质量检查、数据字典、数据血缘追踪
- 合规与隐私：敏感字段脱敏、审计日志、数据留存策略
8) MVP 路线图（示例）
- 0-4 周：确定指标口径、设计数据模型、搭建基本 ETL、初步数据质量检查
- 4-8 周：上线日/周/月度看板、区域与品类分解、导出报告
- 8-12 周：广告与营销洞察、预测与 anomaly detection、告警机制
- 12+ 周：广泛扩展到跨区域对比、臻选场景（如新促销活动效果分析）
二、场景B：面向卖家的数据分析应用（第三方或自建，帮助卖家决策）
1) 目标与核心用户
- 目标：帮助卖家提升销量、优化库存、改善广告 ROI
- 核心用户：独立卖家、小型商家、跨境商家、旗舰店运营
2) 关注的分析领域
- 商品与库存：热销 SKU、库存周转、滞销品预警
- 定价与促销：价格弹性、促销对销量与利润的影响
- 广告与曝光：广告 ROI、关键词排名、竞品对比
- 客户与留存：新客获取、重复购买、客单价趋势
- 运营效率：发货时效、退货原因、客服响应
3) MVP 功能建议
- 商品与库存看板：热卖 SKU、库存健康度、补货建议
- 价格与促销分析：价格敏感度、折扣对利润的影响
- 广告效果分析：广告 ROAS、CPC、转化路径
- 客户行为分析：访客转化漏斗、复购周期、客单价分布
- 导出与提醒：可导出报表、库存告警、促销效果提醒
4) 技术要点
- 数据源针对卖家侧：订单、商品、广告、库存、物流、退货、访客行为
- 轻量级数据模型：以卖家与商品维度为主的事实表，便于快速分析
- 用户友好性：自定义报表、可视化讲解、操作简单的查询
三、示例数据模型要点（便于落地实现）
- 事实表（示例）
- FactOrders：order_id、date_key、region_id、seller_id、product_id、quantity、price_per_unit、discount、shipping_cost、revenue、COGS、profit
- FactAdPerformance：campaign_id、date_key、seller_id、ad_spend、clicks、impressions、revenue
- FactInventory：product_id、region_id、date_key、stock_on_hand、stock_in_transit
- 维度表（示例）
- DimDate、DimRegion、DimSeller、DimProduct、DimCategory、DimCampaign
- 通过这些表可以快速打造 GMV、ROI、库存周转、热销品等核心指标
四、可直接落地的SQL 示例（简化版，便于练手）
- 近30天区域 GMV
- SELECT r.region_name, SUM(o.quantity * o.price_per_unit) AS GMV
FROM FactOrders o
JOIN DimRegion r ON o.region_id = r.region_id
JOIN DimDate d ON o.date_key = d.date_key
WHERE d.date BETWEEN CURRENT_DATE - INTERVAL '30' DAY AND CURRENT_DATE
GROUP BY r.region_name
ORDER BY GMV DESC;
顶部 10 个 SKU 的 GMV
SELECT p.product_id, SUM(o.quantity * o.price_per_unit) AS GMV
FROM FactOrders o
JOIN DimProduct p ON o.product_id = p.product_id
WHERE o.date_key BETWEEN date_key_start AND date_key_end
GROUP BY p.product_id
ORDER BY GMV DESC
LIMIT 10;
广告 ROI（ROAS）
SELECT a.campaign_id, SUM(a.revenue) / NULLIF(SUM(a.ad_spend), 0) AS ROAS
FROM FactAdPerformance a
GROUP BY a.campaign_id;
库存健康度（库存周转）
SELECT s.seller_id, SUM(ii.stock_on_hand) AS total_stock, SUM(o.quantity) AS sold_qty
FROM FactInventory ii
JOIN FactOrders o ON ii.product_id = o.product_id AND ii.region_id = o.region_id
GROUP BY s.seller_id
ORDER BY total_stock - sold_qty ASC;
五、如果你愿意，我可以按你的具体情况定制
- 目标国家/区域、行业品类、数据源类型（自建数据源还是现成 API）、你偏好的技术栈
- 你需要的角色（运营、市场、卖家、财务）以及你希望优先实现的指标
- 你希望的部署形式（内部自建应用、云端数据仓库、或独立的 SaaS 面向卖家）
如果方便，请告诉我：
- 你更偏向场景A 还是场景B，还是两者都需要
- 目标区域和主力指标
- 你现有的技术栈与数据源情况
我可以基于你的回答给出一个定制化的数据模型、仪表盘草案、以及 MVP 路线图和示例 SQL。

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