新媒体直播经营
数据产品化工程
端到端BI系统构建实践：从业务建模、指标口径设计，到Python自动化落地与复盘机制升级。将人工汇总流程升级为规则化、可视化的数据产品。
506行
工程代码量
3+
核心业务指标
1层
容错机制
49%
配置化覆盖
新媒体传播部负责多平台直播间的日常运营与数据复盘。在项目启动前，数据分析工作完全依赖人工：每次复盘需要从多个平台手动导出数据、在Excel中手动计算指标、手动制作图表。本项目将这一流程升级为参数化、配置化、可自动执行的数据产品，实现了从"人工汇总"到"规则化、可视化"的质变。
数据孤岛
各平台数据分散，无统一口径，同一指标不同人算出不同结果
效率瓶颈
每次复盘需花费约3小时在数据整理上，而非分析本身
规则模糊
缺乏明确的指标定义文档，新人上手成本高，经验难以传承
无法追溯
历史数据分散在各个Excel文件中，无法快速横向对比多场次表现
独立负责整个项目的设计与实现：从业务调研、指标体系设计、数据流程规划，到Python工程化开发、测试、文档撰写与团队培训。这是一个由运营人主导的数据工程项目，而非技术团队的外包需求。
需求定义
方案设计
工程开发
交付培训
业务建模
梳理直播间经营的核心业务实体（场次、商品、用户行为），定义数据边界与口径规则，建立统一的指标语义层。
明确区分有效线索与唯一线索的统计口径差异，避免不同部门对同一指标的理解分歧。
指标体系设计
设计覆盖流量、转化、变现三层的指标体系，每个指标明确计算公式、数据来源、更新频率与业务含义。
核心指标：CPM（千次展示成本）、UV价值、场次转化率、商品点击率、停留时长分布。
ETL流程设计
设计从原始数据（平台导出Excel）到标准化数据层的清洗、转换、聚合流程。
支持多平台数据源的字段映射，通过配置文件管理差异，无需修改核心代码。
工程化实现
将业务逻辑转化为参数化、配置化的Python工程，实现完整的日志记录、容错机制与多形态输出。
1022行代码，模块化设计，支持Excel报表、HTML可视化、JSON数据三种输出格式。
复盘机制升级
将自动化报表嵌入周期性复盘流程，建立「数据异常→自动提醒→复盘议题」的闭环机制。
复盘准备时间从手动整理数据（约3小时）降低至运行脚本（约5分钟），效率提升70%+。
五层架构 · 配置驱动 · 三层容错（字段级 / 数据级 / 系统级）
参数化与配置化
- ·所有业务参数通过 config.ini 管理
- ·零硬编码：修改规则无需改动代码
- ·支持多环境配置切换
容错与健壮性
- ·字段级：缺失字段自动填充 + 警告
- ·数据级：异常值检测与隔离
- ·系统级：文件/权限错误优雅降级
日志与可观测性
- ·分级日志（DEBUG/INFO/WARN/ERROR）
- ·带时间戳的运行日志文件
- ·关键节点数据量与耗时记录
多形态输出
- ·Excel：格式化 + 条件着色 + 图表
- ·HTML：浏览器可查看的交互报表
- ·JSON：供后续系统消费的结构化数据
BI 总览看板 · 点击放大
包含场次概览、指标趋势、商品表现、异常标注等模块的完整BI看板。
# 配置驱动示例
config = {
'live_cols': {
'account': ['开播账号', '账号'],
'date': ['创建时间', '直播日期'],
'start': ['开播时间', '直播开始时间']
},
'leads_cols': {
'time': ['创建时间', '线索创建时间'],
'lead_id': ['线索ID', '线索id']
}
}
# 零硬编码：修改配置即可支持新平台核心价值：这个项目证明了我具备"将业务痛点转化为可复用数据产品"的完整能力链——不只是会写Python，而是能从业务建模开始，设计指标体系，规划数据流程，最终交付一个可维护、可扩展的工程化产品。
增长运营 / 数据驱动运营
指标体系设计、ETL流程、数据产品化思维直接可迁移
新媒体 / 直播运营
深度理解直播间经营逻辑，能用数据支撑运营决策
AI应用运营 / 技术传播
具备将复杂业务流程结构化、工具化的能力
产品运营 / 数据产品
端到端的产品化思维：从需求到交付，从使用到迭代