开源案例调研

1. 调研目的

网上有很多淘宝用户行为数据分析、漏斗分析、Pyecharts 看板和推荐系统案例。调研它们的目的不是直接照搬，而是学习：

• 常见指标口径。
• 常见图表组织方式。
• 推荐算法如何解释。
• 项目目录和 README 怎么写。
• 答辩或报告如何呈现。

2. 推荐搜索关键词

中文：

淘宝用户行为数据分析 UserBehavior GitHub
淘宝用户行为分析 Pyecharts
天池 UserBehavior 漏斗 复购 留存
淘宝用户行为数据 推荐系统 共现

英文：

Taobao UserBehavior dataset analysis GitHub
Alibaba UserBehavior dataset recommender system
ecommerce behavior funnel analysis dashboard

3. 可借鉴内容

• README 的项目说明结构。
• 数据字段说明。
• 指标体系设计。
• Pyecharts 图表布局。
• 推荐系统共现算法。
• 报告中的结论表达。

4. 不能照搬的内容

• 不能替换组委会提供的数据集。
• 不能直接复制别人的报告结论。
• 不能把别人项目截图当成本组成果。
• 不能引用没有跑过的数据结果。

5. 推荐记录方式

调研时可以建一个表：

来源	可借鉴点	是否采用	原因
GitHub 案例 A	Pyecharts 页面布局	部分采用	适合本项目看板
博客案例 B	漏斗口径	不采用	与任务书口径不一致

6. 写进报告的方式

报告中不需要列大量外部案例，只需要说明：

• 本项目参考了电商常见漏斗、复购、RFM 和品类结构分析方法。
• 最终指标口径以本组数据和任务书为准。