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方法详情

经营指标数据契约与异常隔离门禁法

在经营报表进入预算、补货和营销分析前验证字段、粒度与业务约束,可以减少数据错误被误解释为经营变化。
领域:数据分析数据分析方法待人工复核待人工确认
可执行性
93
CEO:待人工复核

决策路径

系统审核结论

待人工复核

决定是否展示创建经营任务入口。

我的处理状态

待人工确认

只代表人工跟进意图,不会单独解锁创建入口。

下一步

先完成人工复核

先处理审核结论,别把人工标记误当成任务入口。

来源

平台:GitHub(code_repository、open-source workflow)

作者/项目:Great Expectations / GX

去重使用的来源链接:

https://github.com/great-expectations/great_expectations

适用范围

市场:US

平台:淘宝、拼多多(参考Great Expectations方法迁移)

类目:非电子类家居日用, 非电子类母婴用品, 其他非高退货时尚类目

审核分解

来源可信度:16/20

步骤清晰度:24/25

结构化程度:19/20

边界清晰度:15/15

执行可行性:19/20

我的处理状态

当前:待人工确认。处理状态用于记录人工判断;是否能创建经营任务,仍以页面上方“系统审核结论”为准。

下一步:先处理系统审核结论

当前 CEO 审核状态是「待人工复核」。只有标记为「可创建任务」的方法才会展示创建入口。

去方法审核队列处理查看可创建任务的方法

如果这个方法已经人工确认可执行,需要在审核队列把 CEO 审核结论推进到「可创建任务」;只改下方人工决策状态不会打开创建入口。

CEO 审核结论

适合优先试运行,但必须核验当前文档和本店字段,不应把研究设计评分当成上线批准。

创建本地数据门禁Agent,校验失败时停止下游建议并输出异常摘要;日志仅保留定位问题所需字段。

执行步骤

  1. 1.为订单行、广告日表和库存快照分别声明数据粒度、业务键、币种、时区及更新时间要求。
  2. 2.将必要字段、允许状态、空值条件和数值范围写为版本化校验规则。
  3. 3.用正常样本和人工构造的缺列、重复行、非法状态样本检查规则能否识别预期问题。
  4. 4.每次导入后运行校验,将失败项分为阻断性错误和待复核警告。
  5. 5.对阻断性错误隔离整个受影响分区,暂停依赖该分区的经营建议,避免静默删除坏行。
  6. 6.输出异常责任项与修复要求,修复后重新校验并保存前后结果。

判断指标

  1. 1.关键规则通过率
  2. 2.重复业务键比例
  3. 3.必要字段缺失率
  4. 4.数据延迟
  5. 5.异常误报率与修复耗时

输入数据要求

  1. 1.授权导出的经营数据样本及字段说明
  2. 2.各表粒度和业务键定义
  3. 3.币种、时区、状态枚举及更新频率
  4. 4.数据负责人和下游分析依赖清单

排除规则

  1. 1.排除Electronics、High-return fashion相关经营建议。
  2. 2.没有明确数据粒度时不得直接制定唯一性规则。
  3. 3.不得将退款、冲正等合法负值统一判为错误。
  4. 4.关键字段缺失或币种混杂的数据不得进入自动决策。
  5. 5.不得通过静默删除异常行让数据表看似通过校验。

风险与适用边界

  1. 1.通过规则仅代表符合已声明条件,不证明数据完整或业务真实。
  2. 2.平台导出格式变化会导致规则失效,必须维护版本和字段映射。
  3. 3.US业务涉及不同币种或时区时,应明确转换口径,不能默认店铺所在地等于目标市场。
  4. 4.开源版本接口可能变化,实施前需要核验当前文档。

来源摘要与执行说明

Great Expectations提供声明式数据校验及校验结果管理能力,可用于检查非空、唯一性、类型、取值范围等条件。可迁移为淘宝、拼多多导出数据的质量门禁;平台字段映射、指标口径和失败后的业务处理须自行定义。该方法检查输入可信度,不进行账单核算或敏感实体脱敏。当前接口与仓库维护情况本次未核验。

输出格式:数据质量报告:数据版本、规则版本、通过率、失败规则、影响分区、下游阻断项和复核结论。

执行示例:在合并两个店铺的订单数据前,检查订单行键是否唯一、金额币种是否明确及状态是否有效;若一店导出文件缺少退款状态,则阻断该店贡献分析并生成补数要求。