一、项目背景（STAR法则情景重构）

Situation：某外卖单店月均订单破万后，传统周报无法解释GMV波动归因，管理层因渠道效果误判导致资源错配，数据响应时效长达24小时。
Task：构建可下钻至小时粒度的动态分析体系，满足运营实时监控（响应时效<5分钟）和战略层归因分析（ROI误差率<3%）双需求。

Action：基于Excel+Tableau双引擎开发：

• ​Excel周报系统：Power Query动态更新+热力地图（高德API集成）+VBA预警模块（差评率>5%自动标红）
• ​Tableau动态仪表盘：日期参数驱动+RFM分层模型+渠道归因Shapley Value算法

Result：实现周报制作效率提升91.7%（6小时→0.5小时），辅助门店Q3客单价同比+14%，新客复购周期缩短2.3天  

二、技术实现

**时间颗粒度控制**​（对应图中"日期筛选器"）：
- ​**参数驱动架构**：`[日期区间选择器] → [小时级趋势分解] → [分钟级爆单预警]`
- ​**节假日标记**：Python日期序列预测+Tableau集动作联动  

**交互式归因看板**​（对应"经营数据详情"模块）：
- ​**LTV-CAC矩阵**：计算新客第7日留存率与获客成本平衡点  
- ​**渠道价值评估**：`ROI = (渠道GMV - 补贴成本) / 曝光成本` 动态公式[4](@ref)

仪表盘可根据时间动态查看数据

此外，excel周报也可根据时间动态查看

2. 分析模型创新

-- 新老客复购差异计算
WITH user_stats AS (
  SELECT user_id,
         COUNT(DISTINCT order_date) AS purchase_cnt,
         DATEDIFF(MAX(order_date), MIN(order_date)) AS active_days
  FROM orders
  GROUP BY user_id
)
SELECT CASE WHEN purchase_cnt=1 THEN '新客' ELSE '老客' END AS user_type,
       AVG(active_days/(purchase_cnt-1)) AS avg_repurchase_cycle 
FROM user_stats
WHERE purchase_cnt>1
GROUP BY 1;

三、业务决策洞见（价值量化展示）

1. 时段运营策略优化

2. 渠道价值重评估

**渠道归因模型验证**​（PSM方法对比自然流量）：
- 发现抖音渠道存在"虚假繁荣"：曝光转化率6.3%但7日留存仅18%  
- 策略调整：将15%预算转投小程序会员红包，ROI提升至1:6.7[2,4](@ref)

传统周报耗时6小时/次 ，本次项目解决方案价值前置，效率upup。

最后，欢迎大家在评论区交流自己的学习心得和项目，一起学习！

Excel和Tableau的BI仪表盘已上传至百度网盘，需要的小伙伴可以自取，禁止转载！！！

http://通过网盘分享的文件：excel&tableau 链接: https://pan.baidu.com/s/1QtnSLJ2k1eVa0KKh0U8QEg?pwd=9ayy 提取码: 9ayy