经营总览仪表盘

目标

展示全局数据规模、核心行为总量、清洗质量和指标口径，回答“这份数据是否可信、整体规模如何”。

建议仪表盘名称：

LZ-组6_经营总览

卡片1：原始记录数与清洗后记录数

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KPI-原始与清洗记录数

可视化：Table 或 Bar

SELECT
  CASE dataset_layer
    WHEN 'raw' THEN '原始数据'
    WHEN 'clean' THEN '清洗后数据'
    ELSE dataset_layer
  END AS `数据层`,
  record_count AS `记录数`,
  user_count AS `用户数`,
  item_count AS `商品数`,
  category_count AS `类目数`,
  date_start AS `开始日期`,
  date_end AS `结束日期`,
  layer_definition AS `口径说明`
FROM dataset_profile
ORDER BY dataset_layer;

卡片2：全周期行为总量

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KPI-全周期行为总量

可视化：Table

SELECT
  SUM(pv_count) AS `浏览量`,
  SUM(fav_count) AS `收藏量`,
  SUM(cart_count) AS `加购量`,
  SUM(buy_count) AS `购买行为数`,
  SUM(uv_count) AS `日UV合计`
FROM daily_metrics;

说明：日UV合计 是按日 UV 求和，不等于全周期去重用户数。全周期去重用户数看 dataset_profile。

图表1：每日 PV/UV 与浏览深度

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趋势-每日PV_UV_浏览深度

可视化：Line

SELECT
  date AS `日期`,
  pv_count AS `浏览量`,
  uv_count AS `访客数`,
  pv_per_uv AS `人均浏览深度`
FROM daily_metrics
ORDER BY date;

图表2：每日四类行为趋势

保存名称：

趋势-每日四类行为

可视化：Line

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

图表3：每日用户转化率

保存名称：

趋势-每日浏览到加购购买用户转化率

可视化：Line

Y轴格式：百分比。

SELECT
  date AS `日期`,
  pv_to_cart_user_rate AS `浏览到加购用户转化率`,
  pv_to_buy_user_rate AS `浏览到购买用户转化率`
FROM daily_metrics
ORDER BY date;

表格1：数据清单与版本

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表格-数据清单与版本

可视化：Table

SELECT
  jt.logical_name AS `表名`,
  jt.expected_rows AS `行数`,
  p.version AS `发布版本`,
  p.status AS `发布状态`,
  p.published_at AS `发布时间`
FROM pipeline_publication p
JOIN JSON_TABLE(
  p.manifest_json,
  '$.tables[*]' COLUMNS (
    logical_name VARCHAR(128) PATH '$.logical_name',
    expected_rows BIGINT PATH '$.expected_rows'
  )
) AS jt
WHERE p.status = 'ACTIVE'
ORDER BY jt.logical_name;

说明：线上 MySQL 没有单独导入 dataset_manifest 表；dataset_manifest.csv 是本地发布清单，发布后的版本和表清单记录在 pipeline_publication.manifest_json 中。

图表4：质量问题数量

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柱状-质量问题数量

可视化：Bar

SELECT
  check_item AS `检查项`,
  SUM(issue_count) AS `问题行数`
FROM data_quality_report
GROUP BY check_item
ORDER BY `问题行数` DESC;