从任务出发
场景假设：小型店铺运营，能导出订单但不熟悉透视表；店主关注金额及退款异常。没有实际商家访谈，需求来自原学习需求、数据审计与公开产品资料。
CSV / 固定字段校验与范围过滤Decimal统计图表与规则提示AI说明 / 报告导出
| 优先级 | 需求 | 依据 |
|---|---|---|
| Must | 导入校验与准确汇总 | 错误数字会使后续所有解释失去价值 |
| Must | 月份×品类组合筛选 | 避免让用户手工拆分文件，筛选后重算客户数 |
| Should | 异常提示与AI解读 | 帮助明确下一步调查方向，保留因果边界 |
| Could | 平台接口与定时任务 | 当前无真实商家授权，先保留CSV交换 |
| Won’t | 利润、增长预测与自动经营决策 | 缺成本、营销和外部因素数据，不能补猜 |
比较过的方案与取舍
| 选项 | 主要问题 | 本版选择 |
|---|---|---|
| 纯LLM读表 | 灵活但难以保证金额与分母一致 | 使用Decimal程序计算，LLM只解释统计结果 |
| 统一全部数据格式 | 容易把英国取消发票误当国内退款订单 | 国内模拟订单与UCI数据独立分析，明确CNY与GBP |
| 错误行静默丢弃 | 能快速产出图表，但掩盖统计偏差 | 订单模板遇到错误即停止并给出行号；公开数据审计单独披露清洗规则 |
用户完成任务的过程
- 导出并上传CSV：明确字段、币种和快照
- 检查数据：发现重复号、缺失字段或金额越界，给出行号
- 选择月份与品类：同一范围计算所有分母
- 阅读统计与异常提示：区分现象和原因假设
- 生成AI解读并导出：人工核对后用于业务讨论
可操作界面与验收条件
实际界面截图。公开站点用于展示案例，程序在本机运行。
| 功能 | 交互与规则 | 验收 |
|---|---|---|
| R01 导入 | CSV包含7个必要字段；拒绝重复表头、订单号、负数、超额退款和异常日期；最多10万行 | 错误提示含行号；不产生成功分析记录 |
| R02 筛选 | 月份与品类用AND组合；客户在当前范围去重；空集比例为不适用 | 全量与28种组合对照独立聚合结果 |
| R03 经营解释 | 列示指标口径、截止日、退款观察窗口；超出总体5个百分点且至少10笔的品类提示核查 | 不将扣退款后金额称利润，不认定退款原因 |
完成证据与一次关键迭代
本项目功能检查：38/38
原项目首版不支持月份与品类组合筛选。本版将筛选置于汇总前，并增加空筛选处理。公开数据发现商品行、取消发票和缺失客户与原订单模板并非同一统计粒度，因此没有强行转成“退款率”。
| 类别 | 指标 | 验证状态 |
|---|---|---|
| 业务目标 | 正确完成指定分析任务的总耗时 | 需真实运营按交替顺序比较原方法与本工具；尚未测量 |
| 功能验收 | 订单数/金额/客户数/退款订单数一致性 | 28种筛选组合分别核对5项统计字段 |
| 模型约束 | 利润误推断、数字无依据、因果过度解释 | 已执行利润边界开发用例；需更大独立样本 |
| 性能 | 计算耗时、模型响应耗时、单次费用 | 保存实际调用日志，不将接口耗时称作用户节省时间 |
范围限制与面试追问
未接入店铺后台，无真实投放或经营收益。UCI数据来自2010–2011年英国零售，不能外推2026年国内市场；没有成本字段，无法核算利润。
为什么不用Excel？
Excel能完成统计。本项目降低固定分析任务的操作负担，并明确错误处理与指标口径；是否更省时仍需要目标用户对照测试。
复购率为什么随筛选变化？
分子是所选范围内至少有两笔订单的客户，分母是该范围购买客户。不等于店铺全生命周期复购率。
真实数据验证了什么？
验证清洗、粒度识别与聚合过程能处理54万余条交易行，不证明产品获得商家使用或提升收入。
LLM幻觉怎么处理？
先把计算与自然语言解释分开，系统保留原统计作为依据。提示词限制只是第一层，进一步还需数字一致性检查和独立人工评审。
来源与证据
公开产品资料用于理解能力范围，没有假称开展竞品付费实测。
- Shopify Analytics官方说明 · https://help.shopify.com/en/manual/reports-and-analytics/shopify-reports · 官方产品提供交易、访客与报表分析；本项目聚焦CSV校验与固定经营任务，不声称功能覆盖优于完整平台。
- UCI Online Retail · https://archive.ics.uci.edu/dataset/352/online+retail · CC BY 4.0；Daqing Chen，DOI 10.24432/C5BW33。