答辩总览仪表盘

目标

用一页展示项目做到了什么、数据是否可信、发现了什么问题、推荐算法有什么增强。

建议仪表盘名称：

LZ-组6_答辩总览

布局建议

第1行：4个KPI卡片
第2行：每日行为趋势折线图
第3行：三类业务发现候选表
第4行：推荐评估 + 数据质量摘要

卡片1：清洗后记录数

保存名称：

KPI-清洗后记录数

可视化：Number

SELECT
  record_count AS `清洗后记录数`
FROM dataset_profile
WHERE dataset_layer = 'clean';

卡片2：覆盖用户数

保存名称：

KPI-覆盖用户数

可视化：Number

SELECT
  user_count AS `覆盖用户数`
FROM dataset_profile
WHERE dataset_layer = 'clean';

卡片3：购买行为数

保存名称：

KPI-购买行为数

可视化：Number

SELECT
  SUM(buy_count) AS `购买行为数`
FROM daily_metrics;

卡片4：推荐完整Top-5覆盖率

保存名称：

KPI-推荐完整Top5覆盖率

可视化：Number，格式设置为百分比。

SELECT
  metric_value AS `完整Top5覆盖率`
FROM recommendation_evaluation
WHERE metric_name = 'complete_top5_rate';

图表1：每日行为趋势

保存名称：

趋势-每日浏览加购购买

可视化：Line

X轴：日期

Y轴：浏览量、加购量、购买行为数

SELECT
  date AS `日期`,
  pv_count AS `浏览量`,
  cart_count AS `加购量`,
  buy_count AS `购买行为数`
FROM daily_metrics
ORDER BY date;

表格1：业务发现候选

保存名称：

表格-业务发现候选

可视化：Table

SELECT
  finding_id AS `发现编号`,
  CASE theme
    WHEN 'conversion' THEN '转化'
    WHEN 'repurchase' THEN '复购'
    WHEN 'category' THEN '类目结构'
    WHEN 'recommendation' THEN '推荐'
    ELSE theme
  END AS `主题`,
  CASE priority
    WHEN 'high' THEN '高'
    WHEN 'medium' THEN '中'
    WHEN 'low' THEN '低'
    ELSE priority
  END AS `优先级`,
  title AS `发现标题`,
  metric_name AS `指标名`,
  metric_value AS `指标值`,
  evidence_table AS `证据表`,
  limitation AS `局限说明`
FROM finding_candidates
ORDER BY
  CASE priority WHEN 'high' THEN 1 WHEN 'medium' THEN 2 ELSE 3 END,
  finding_id;

图表2：推荐评估指标

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柱状-推荐评估指标

可视化：Bar

X轴：指标

Y轴：指标值

SELECT
  CASE metric_name
    WHEN 'item_coverage_rate' THEN '商品推荐覆盖率'
    WHEN 'complete_top5_rate' THEN '完整Top5覆盖率'
    WHEN 'same_category_recommendation_rate' THEN '同类目推荐占比'
    WHEN 'top_1pct_incoming_share' THEN '热门集中度'
    WHEN 'average_recommend_category_count' THEN '平均推荐类目数'
    WHEN 'fewer_than_5_candidate_items' THEN '候选不足5个商品数'
    WHEN 'no_candidate_items' THEN '无候选商品数'
    ELSE metric_name
  END AS `指标`,
  metric_value AS `指标值`,
  definition AS `定义`
FROM recommendation_evaluation
ORDER BY metric_name;

表格2：数据质量摘要

保存名称：

表格-数据质量摘要

可视化：Table

SELECT
  scope AS `范围`,
  check_item AS `检查项`,
  input_count AS `输入行数`,
  issue_count AS `问题行数`,
  issue_rate AS `问题率`,
  handling_strategy AS `处理策略`,
  final_output_count AS `最终输出行数`,
  note AS `说明`
FROM data_quality_report
ORDER BY scope, check_item;

答辩讲解词

本页展示全量 9 个分片清洗后的分析底座。我们不只完成了基础 PV、UV、转化、分层和推荐，还补充了复购、留存、严格路径、类目机会和推荐评估。所有图表来自 MySQL 稳定视图，底层数据已通过自动验收。