shopee数据分析网站

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用户151****0058 2026-01-04

用户151****0058

下面给出一个面向“Shopee 数据分析网站”的完整落地方案，涵盖目标设定、架构、数据模型、核心看板、实施路线、技术栈、以及可直接使用的 SQL 模板与接口设计。你可以据此快速搭建一个面向运营、市场、商家等角色的数据分析门户。
一、目标与定位
- 目标用户画像
- 运营/市场：监控市场表现、广告投放效果、品类与SKU表现、促销成效
- 商家/卖家：自营/入驻卖家的销售趋势、库存健康、退货与售后趋势
- 数据分析师：深度数据探索、模型化分析、对外输出报告
- 核心价值
- 提供区域级、品类级、SKU 级的多维度分析
- 实时/准实时的 KPI 监控与告警能力
- 一致的数据口径、可追溯的数据血缘、可扩展的看板体系
二、系统架构（高层次描述）
- 数据源层
- Shopee 相关数据输出（订单、商品、广告、库存、物流、客服等）、外部数据源（市场对比、时段节日日历）
- 数据处理与存储层
- 数据湖/数据仓库：原始数据存放 + 经过清洗建模后的数据集市
- 处理工具：ETL/ELT 流程、数据血缘与质量检测
- 数据建模：采用星型/雪花模型，确保分析性能
- 应用层
- API 层：为前端看板提供聚合数据服务
- BI/可视化层：Looker/Tableau/Power BI/Metabase 等，或自建 React/Vue 的仪表盘
- 展示层
- 用户界面：KPI 门户、数据看板、报表、导出与分享入口
- 告警与通知：阈值告警、异常检测
- 安全与合规层
- 访问控制、数据脱敏、审计日志、数据备份与灾难恢复
三、数据模型设计（简化星型模式）
- 事实表
- FactOrders：order_id、date_key、region_id、seller_id、product_id、category_id、quantity、price_per_unit、discount、shipping_cost、revenue、cost、profit、order_status、delivery_time
- FactAdPerformance：campaign_id、date_key、region_id、ad_spend、clicks、impressions、revenue、orders
- FactInventory：product_id、region_id、date_key、stock_on_hand、stock_in_transit
- FactReturns：return_id、date_key、region_id、order_id、product_id、quantity、refund_amount、reason
- 维度表
- DimDate：date_key、date、year、quarter、month、day_of_week、is_holiday、is_weekend
- DimRegion：region_id、region_name
- DimProduct：product_id、sku、product_name、category_id、brand、cost
- DimCategory：category_id、category_name
- DimSeller：seller_id、seller_name、seller_type
- DimCampaign：campaign_id、campaign_name、platform、campaign_type
- DimCustomer：customer_id、region_id、signup_date、age_group、gender
- 设计要点
- 统一日期粒度（日维度为主，周/月也可衍生）
- 外键关系清晰，确保慢查询可优化
- 便于扩展新来源（如物流、客服、评价数据）
四、核心看板与模块（示例）
- 概览看板
- 区域/全量 GMV、订单数、活跃买家、AOV、毛利
- 广告总投入、总 ROAS、广告成本占比
- 近30/7/周趋势线
- 市场与区域分析
- 区域对比（区域 A vs 区域 B）的销售、客单价、转化率
- 品类构成与增长率、区域份额
- 商品与品类分析
- Top 10 SKU 的 GMV/销量/毛利
- 库存周转天数、滞销率、毛利率分布
- 价格区间与销量的边际关系
- 广告与促销分析
- Campaign/Keyword 级 ROAS、CPC/CPM、点击率、转化率
- 促销活动带来的增量销量、折扣对利润的影响
- 运营与物流
- 配送时效达成率、送达时长分布、退货率、退款金额
- 客服响应时间、评价情感分析、NPS 趋势
- 留存与用户洞察
- 新客留存、复购周期、客单价分布、LTV/CAC
- 预警与预测
- 库存缺货风险、滞销预警、销售趋势预测、异常波动告警
五、实施路线与 MVP
- 第0-2周（需求与设计）
- 明确数据口径、字段映射、权限模型
- 设计数据模型草案、初步看板草案
- 第2-6周（搭建与初版看板）
- 构建数据管线（ETL/ELT）、加载事实与维度表
- 实现基础 KPI 看板：区域 GMV、订单、ROAS、Top SKU
- 第6-12周（拓展与稳定）
- 拆分到品类/SKU、广告投放细颗粒度分析、库存与物流维度
- 引入告警、数据质量监控、日报/周报自动化
- 第3个月后（完善）
- 跨区域对比、因果分析、预测与自动化报告
- API 支持、数据导出、权限细分
六、技术栈与部署建议
- 数据层
- 数据仓库/数据湖：Snowflake、BigQuery、Redshift（任选其一）
- 数据建模与质量：dbt（模型化、血缘、测试）
- 数据湖/存储：S3/GCS/ADLS
- 数据集成与编排
- ETL/ELT 工具：Airflow、Dagster、Composite 方案
- 数据源接入：Shopee API、CSV/Excel 导出、数据库镜像
- 可视化与前端
- BI 工具：Looker、Tableau、Power BI，或 Metabase/Apache Superset
- 自建前端：React/Vue + D3.js/Chart.js 的自定义仪表盘
- 运维与安全
- 服务部署：容器化（Docker/Kubernetes）、CI/CD
- 监控与告警：DataDog、Prometheus、New Relic
- 权限与隐私：RBAC、字段级脱敏、审计日志
- API 设计（供前端/外部接入使用）
- GET /api/v1/summary?region=xx&date=YYYY-MM-DD
- GET /api/v1/products?region=xx&category=yy&date=YYYY-MM-DD
- GET /api/v1/ads?region=xx&campaign_id=xxx&date=YYYY-MM-DD
- GET /api/v1/inventory?region=xx&date=YYYY-MM-DD
七、可直接使用的 SQL 模板（通用版，需按你们的数据仓库语法微调）
- 最近30天区域 GMV 与订单数
- SELECT r.region_name,
SUM(oi.quantity * oi.price_per_unit) AS GMV,
COUNT(DISTINCT o.order_id) AS orders
FROM Orders o
JOIN OrderItems oi ON o.order_id = oi.order_id
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;
Top 10 SKU 按 GMV（区域级）
SELECT p.product_id, SUM(oi.quantity * oi.price_per_unit) AS GMV
FROM OrderItems oi
JOIN Orders o ON oi.order_id = o.order_id
JOIN DimProduct p ON oi.product_id = p.product_id
JOIN DimRegion r ON o.region_id = r.region_id
JOIN DimDate d ON o.date_key = d.date_key
WHERE r.region_name = 'SPEC_REGION'
AND d.date BETWEEN CURRENT_DATE - INTERVAL '30 day' AND CURRENT_DATE
GROUP BY p.product_id
ORDER BY GMV DESC
LIMIT 10;
广告 ROAS（按 Campaign）
SELECT c.campaign_id,
SUM(a.revenue) / NULLIF(SUM(a.ad_spend), 0) AS ROAS
FROM AdPerformance a
JOIN Campaign c ON a.campaign_id = c.campaign_id
JOIN DimDate d ON a.date_key = d.date_key
JOIN DimRegion r ON a.region_id = r.region_id
WHERE r.region_name = 'SPEC_REGION'
AND d.date BETWEEN CURRENT_DATE - INTERVAL '30 day' AND CURRENT_DATE
GROUP BY c.campaign_id;
库存健康度（简单示例）
SELECT i.product_id,
SUM(i.stock_on_hand) AS total_stock,
SUM(oi.quantity) AS sold_qty
FROM Inventory i
LEFT JOIN OrderItems oi ON i.product_id = oi.product_id
LEFT JOIN Orders o ON oi.order_id = o.order_id
JOIN DimRegion r ON o.region_id = r.region_id
WHERE r.region_name = 'SPEC_REGION'
AND o.date_key BETWEEN DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 30 DAY) AND CURDATE()
GROUP BY i.product_id;
八、实施中的注意点
- 数据口径与血缘
- 统一日期、区域、货币等口径，确保跨表分析一致性
- 记录数据血缘，便于追溯与质量控制
- 数据安全与合规
- 对个人信息进行脱敏、严格的访问控制和审计
- 迭代与协作
- 先从 MVP 看板起步，逐步增加品类、区域、广告细化维度
- 与业务团队保持密切沟通，确保指标定义与业务目标一致
- 成本与运维
- 关注数据存储、查询成本、ETL/ELT 调度与扩展性
九、你可以从我这获得的定制化支持
- 为你们现有的数据源与工具链定制数据模型（表结构、字段定义、关系图）
- 提供可直接运行的 SQL 模板包（按你们的数据仓库语法调整）
- 提供一份面向业务角色的看板草案（字段、指标、筛选器、交互设计）
- 给出一个 4-8 周的实施路线图与里程碑
- 提供 API 设计草案，用于前端与外部系统对接
如果你愿意，请告诉我：
- 你们当前可用的数据源有哪些（订单/商品/广告/库存/客服等），以及你们使用的数据仓库和 BI 工具
- 你们最关心的首要指标（如 GMV、ROAS、留存、库存周转等）
- 是否需要我把上述内容转化为一个定制化的数据模型、SQL 套件，以及前端看板草案的具体实现稿件
我可以据此给出适配你们环境的完整实现包。

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