LZ-组6_需求文档_v1

1. 项目概述

本项目围绕淘宝用户行为数据，完成数据清洗、指标计算、可视化看板、关联推荐、业务复盘与运营优化方案。

2. 背景与实际意义

说明电商平台为什么需要分析浏览、收藏、加购、购买等行为，以及本项目希望解决哪些实际问题。

3. 业务问题

• 转化类问题：
• 复购类问题：
• 品类结构类问题：

4. 数据需求

字段	含义	用途
user_id	用户 ID	计算 UV、复购用户
item_id	商品 ID	商品分析、关联推荐
category_id	类目 ID	类目排行、品类结构
behavior_type	行为类型	区分浏览、收藏、加购、购买
timestamp	时间戳	日期、小时、阶段分析

5. 功能性需求

• 数据清洗与质量检查：
• 核心指标计算：
• 可视化看板：
• 关联商品推荐：
• 复盘报告与优化建议：

6. 非功能性需求

• 数据口径一致。
• 结果可复核。
• 文件命名规范。
• 看板和报告可被他人查看。
• 大文件通过外链登记。

7. 业务流程

原始数据 -> 数据清洗 -> 指标计算 -> 看板展示 -> 问题诊断 -> 运营建议 -> 答辩展示

8. 总体设计

• 数据层：
• 计算层：
• 展示层：
• 报告层：

9. 技术选型

• 数据清洗：
• 指标计算：
• 可视化：
• 报告与答辩：

10. 交付物清单

交付物	位置	负责人	状态
数据质量检查表
指标字典
看板
复盘报告
操作手册
答辩 PPT