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主题

统计分析 PRD ​

文档信息 ​

项目内容
产品名称PMForge - 统计分析
文档版本v2.0
创建日期2026-09-21
最后更新2026-09-24
文档状态评审中
优先级P1

一、功能概述 ​

1.1 功能定位 ​

统计分析是 PMForge 商城模块的"数据驾驶舱"——就像汽车的仪表盘，让运营和管理层随时掌握平台"跑了多少公里（GMV）、油耗多少（成本）、发动机状态如何（各模块健康度）"。本模块涵盖运营看板（实时数据大屏） → 交易统计 → 商品统计 → 用户统计 → 营销统计 → 数据导出完整数据链路，采用 T+1 离线计算 + 实时聚合双链路，兼顾数据精度与时效性。

通俗理解：如果把商城比作一家公司，统计分析就是"财务部+数据部"的合体。运营看板是"CEO 每天早晨看的第一份报表"；交易统计是"营收月报"；商品统计是"哪些产品卖得好、哪些滞销"；用户统计是"客户增长和留存分析"；营销统计是"促销花了多少钱、赚回多少钱"；数据大屏是"挂在公司的实时业绩展示墙"。

1.2 目标用户 ​

用户类型核心诉求使用频率
运营人员快速获取运营数据、发现运营问题、评估活动效果每日高频
商城管理员掌控整体经营数据、制定业务目标和策略每日中频
数据分析师获取多维度原始数据、进行深度分析和建模每周中频
高层管理通过可视化大屏快速了解经营状况和趋势每日低中频
产品经理基于数据洞察优化产品功能和用户体验每周中频

1.3 业务价值 ​

价值维度具体收益衡量指标
实时掌控经营运营看板一屏展示核心指标关键指标获取时间 < 10 秒
辅助营收决策GMV/订单量/客单价趋势分析数据驱动决策占比 > 80%
优化选品策略商品销量/浏览/收藏排行畅销品缺货率降低 20%+
精细化用户运营用户增长/留存/消费分布分析用户留存率提升 10%+
评估营销效果优惠券核销率、活动 ROI 分析营销预算利用率提升 15%+
数据可导出Excel 导出支撑离线分析导出成功率 > 99%

1.4 功能范围 ​

功能分类后台管理端前台用户端
运营看板（今日概览）✅❌
实时数据大屏✅❌
交易统计（GMV/订单量/客单价/支付转化率）✅❌
商品统计（销量/浏览量/收藏/评价排行）✅❌
用户统计（新增/活跃/留存/消费分布）✅❌
营销统计（优惠券/活动效果/ROI）✅❌
数据导出✅❌

二、用户场景 ​

2.1 用户角色 ​

角色描述核心诉求
运营小陈日常运营管理者快速获取运营数据，发现运营问题，评估活动效果
管理员老周商城业务负责人掌控整体经营数据，制定业务目标和策略
数据分析师小林数据分析专业人员获取多维度原始数据，进行深度分析和建模
高层管理（张总）公司管理层通过可视化大屏快速了解经营状况和趋势

2.2 使用场景 ​

场景1：运营小陈查看今日运营看板 ​

  • 用户：运营小陈
  • 前置条件：平台已有交易数据
  • 操作流程：
    1. 小陈每日早晨登录后台 → 进入"统计分析 → 运营看板"
    2. 查看今日核心指标卡片：GMV、订单量、新增用户、访客数
    3. 每个卡片显示同比/环比变化率 → 发现 GMV 环比下降 15%
    4. 查看核心指标趋势图（按小时粒度）→ 发现上午 10 点后 GMV 增速放缓
    5. 查看订单状态分布 → 发现待支付订单占比偏高
    6. 进一步进入"交易统计 → 支付转化率"定位原因
  • 期望结果：数据实时更新，关键指标一目了然，支持同比/环比对比
  • 验收标准（AC）：
    • AC-1：今日数据为实时数据，每分钟刷新一次
    • AC-2：同比 = (今日值 - 去年同日值) / 去年同日值 × 100%
    • AC-3：环比 = (今日值 - 昨日值) / 昨日值 × 100%
    • AC-4：GMV 只统计已支付订单金额（不含退款订单）
    • AC-5：访客数（UV）按去重用户计算

场景2：数据分析师小林分析商品表现 ​

  • 用户：数据分析师小林
  • 前置条件：平台已有商品销售和浏览数据
  • 操作流程：
    1. 季度复盘 → 小林进入"统计分析 → 商品统计"
    2. 查看商品销量排行 TOP50 → 筛选时间范围为近 90 天
    3. 查看商品浏览量排行 → 发现某商品浏览量高但销量低（转化差）
    4. 查看商品收藏排行 → 了解用户偏好
    5. 查看商品评价统计 → 发现差评集中在物流环节
    6. 点击"导出" → 下载 Excel 进行深度分析
  • 期望结果：多维度排行数据准确，支持灵活筛选和批量导出
  • 验收标准（AC）：
    • AC-1：销量按已支付订单中的商品购买数量统计，按 SPU 维度聚合
    • AC-2：浏览量 = 商品详情页被访问的总次数（含重复访问）
    • AC-3：加购率 = 加购人数 / 访客数 × 100%
    • AC-4：好评 = 4-5 星，中评 = 3 星，差评 = 1-2 星
    • AC-5：导出数据与页面展示一致（含筛选条件），单次最大 10000 条

场景3：运营小陈评估营销活动效果 ​

  • 用户：运营小陈
  • 前置条件：双11活动已结束，数据已生成
  • 操作流程：
    1. 进入"统计分析 → 营销统计 → 优惠券统计"
    2. 查看核心指标：发放总量 50000、领取总量 32000、使用总量 8000、核销率 25%
    3. 查看每日发放/领取/使用趋势折线图
    4. 按模板维度查看明细 → 发现"新人券"核销率 45%、"满减券"核销率 15%
    5. 进入"ROI 分析" → 查看营销投入产出比
    6. 导出数据 → 编写活动效果分析报告
  • 期望结果：一键查看全链路数据，ROI 自动计算
  • 验收标准（AC）：
    • AC-1：核销率 = 使用量 / 领取量 × 100%
    • AC-2："带来的 GMV" = 使用该优惠券的订单总金额
    • AC-3：ROI = (营销带来的 GMV - 营销总成本) / 营销总成本 × 100%
    • AC-4：营销成本 = 优惠券减免金额 + 活动折扣让利金额 + 推广费用
    • AC-5：推广费用支持手动录入

场景4：高层张总查看实时数据大屏 ​

  • 用户：高层张总
  • 前置条件：平台正常运行中
  • 操作流程：
    1. 公司会议室大屏 → 打开实时数据大屏页面（全屏模式）
    2. 中央数字翻牌器展示今日 GMV（大字号，视觉冲击力强）
    3. 四周展示：订单量、新增用户、访客数（翻牌器）
    4. 右侧：商品销量 TOP10（横向柱状图）+ 订单状态分布（饼图）
    5. 底部：24 小时趋势折线图（自动滚动）
    6. 数据每 30 秒自动刷新
  • 期望结果：大屏展示美观直观，数据实时刷新，支持全屏展示
  • 验收标准（AC）：
    • AC-1：大屏数据每 30 秒自动轮询刷新
    • AC-2：GMV 数字采用翻牌器动效
    • AC-3：图表使用统一暗色主题
    • AC-4：支持 1920×1080 和 3840×2160 两种分辨率自适应
    • AC-5：页面加载完成时间 < 3 秒

三、功能需求 ​

3.1 后台管理端 ​

3.1.1 功能清单 ​

功能优先级说明
运营看板（今日概览）P0今日 GMV/订单量/新增用户/访客数等核心指标
实时数据大屏P1全屏数据可视化展示
GMV 趋势P0按日/周/月维度查看 GMV 趋势
订单量统计P0订单量趋势和分布统计
客单价分析P0客单价趋势和分布
支付转化率P1下单到支付各环节转化率
商品销量排行P0按时间段统计商品销量 TOP N
商品浏览量排行P1按时间段统计商品浏览量 TOP N
商品收藏排行P1按时间段统计商品收藏量 TOP N
商品评价统计P1商品评分分布和评价数量统计
新增用户趋势P0新增用户日/周/月趋势
活跃用户统计P1DAU/WAU/MAU 统计
用户留存分析P1次日/7日/30日留存率
用户消费分布P1用户消费金额区间分布
优惠券统计P0发放/领取/使用/核销率统计
活动效果分析P1活动参与人数、成交额等
ROI 分析P1营销投入产出比分析
数据导出P1支持 Excel 格式导出

3.1.2 运营看板 ​

页面布局：

运营看板

业务规则：

规则编号规则描述设计原因
R-01"今日"数据为实时数据，每分钟刷新一次运营需要实时掌握经营状况
R-02同比 = (今日值 - 去年同日值) / 去年同日值 × 100%消除季节性波动，看真实增长
R-03环比 = (今日值 - 昨日值) / 昨日值 × 100%看短期变化趋势
R-04GMV 只统计已支付订单金额（不含退款订单）只计算真实成交
R-05订单量只统计有效订单（不含已取消订单）取消订单不代表真实需求
R-06访客数（UV）按去重用户计算同一用户多次访问只算一次

接口设计：

接口名称请求方式接口路径权限标识说明
今日数据概览GET/admin-api/statistics/trade/overviewstatistics:dashboard:query核心指标
核心指标趋势GET/admin-api/statistics/trade/trendstatistics:dashboard:query趋势图数据
订单状态分布GET/admin-api/statistics/trade/order-status-diststatistics:dashboard:query饼图数据
热门商品 TOP NGET/admin-api/statistics/product/hotstatistics:dashboard:query排行榜

3.1.3 实时数据大屏 ​

页面布局：

实时数据大屏

业务规则：

规则编号规则描述设计原因
R-01大屏数据每 30 秒自动轮询刷新实时展示经营状况
R-02GMV 数字采用翻牌器动效视觉冲击力强，适合大屏展示
R-03图表使用统一暗色主题大屏场景下暗色主题观感更好
R-04支持 1920×1080 和 3840×2160 两种分辨率自适应适配不同尺寸的大屏
R-05基于 ECharts 5.x 实现统一图表库，降低维护成本

接口设计：

接口名称请求方式接口路径权限标识说明
大屏综合数据GET/admin-api/statistics/screen/overviewstatistics:screen:query所有指标数据
大屏趋势数据GET/admin-api/statistics/screen/hourly-trendstatistics:screen:query24小时趋势

3.1.4 交易统计 ​

3.1.4.1 GMV 趋势 ​

业务规则：

规则编号规则描述设计原因
R-01GMV = 已支付订单总金额（含运费，不含退款）只计算真实成交金额
R-02日维度按自然日聚合，周维度按自然周（周一至周日），月维度按自然月满足不同粒度的分析需求
R-03自定义时间范围最大支持 365 天防止查询范围过大导致性能问题
R-04趋势图支持鼠标悬停查看具体日期和数值方便精确定位数据
3.1.4.2 订单量统计 ​

业务规则：

规则编号规则描述设计原因
R-01订单量统计有效订单（不含已取消订单）取消订单不代表真实需求
R-02支持按订单状态分组统计了解各状态订单占比
3.1.4.3 客单价分析 ​

业务规则：

规则编号规则描述设计原因
R-01客单价 = GMV / 有效订单数衡量每笔订单的平均金额
R-02区间分布按已支付订单的实际支付金额统计了解用户消费能力分布
R-03区间定义：0-50 / 50-100 / 100-200 / 200-500 / 500+覆盖主流消费区间
3.1.4.4 支付转化率 ​

页面布局：

支付转化率漏斗

业务规则：

规则编号规则描述设计原因
R-01转化率 = 下一步人数 / 上一步人数 × 100%衡量每个环节的流失情况
R-02整体转化率 = 支付成功人数 / 浏览商品人数 × 100%端到端的全链路转化
R-03漏斗各环节按去重用户计算同一用户多次操作只算一次

3.1.5 商品统计 ​

3.1.5.1 商品销量排行 ​

业务规则：

规则编号规则描述设计原因
R-01销量按已支付订单中的商品购买数量统计只计算真实成交
R-02销售额 = 商品销量 × 实际成交单价反映真实营收贡献
R-03支持按商品分类筛选分品类分析销售表现
R-04按 SPU 维度聚合（同一 SPU 下所有 SKU 销量汇总）从商品维度而非规格维度分析
3.1.5.2 商品浏览量排行 ​

业务规则：

规则编号规则描述设计原因
R-01浏览量 = 商品详情页被访问的总次数（含重复访问）衡量商品曝光效果
R-02访客数 = 访问商品详情页的去重用户数衡量触达用户规模
R-03加购率 = 加购人数 / 访客数 × 100%衡量商品吸引力
3.1.5.3 商品收藏排行 ​

业务规则：

规则编号规则描述设计原因
R-01收藏量按时间段筛选新增收藏反映近期用户偏好
R-02收藏转化率 = 收藏后下单人数 / 收藏人数 × 100%衡量收藏到购买的转化
3.1.5.4 商品评价统计 ​

业务规则：

规则编号规则描述设计原因
R-01好评 = 4-5 星，中评 = 3 星，差评 = 1-2 星行业通用评分标准
R-02好评率 = 好评数 / 总评价数 × 100%衡量商品满意度
R-03平均评分 = 所有评价星级的加权平均综合反映商品评分

3.1.6 用户统计 ​

3.1.6.1 新增用户趋势 ​

业务规则：

规则编号规则描述设计原因
R-01新增用户 = 该时间段内首次注册的用户数衡量拉新效果
R-02支持按注册渠道区分（H5/小程序/App）评估各渠道拉新效果
3.1.6.2 活跃用户统计 ​

业务规则：

规则编号规则描述设计原因
R-01DAU = 当日登录或产生过行为的去重用户数衡量日活跃度
R-02WAU = 近 7 天内活跃的去重用户数衡量周活跃度
R-03MAU = 近 30 天内活跃的去重用户数衡量月活跃度
R-04活跃定义：用户登录或访问过前台页面统一活跃标准
3.1.6.3 用户留存分析 ​

业务规则：

规则编号规则描述设计原因
R-01N 日留存率 = 第 N 天仍活跃的用户数 / 基准日用户数 × 100%衡量用户粘性
R-02新增用户留存：基准日为注册日评估新用户留存质量
R-03全部用户留存：基准日为任意活跃日评估整体用户粘性
R-04热力图颜色深度表示留存率高低直观展示留存趋势
3.1.6.4 用户消费分布 ​

业务规则：

规则编号规则描述设计原因
R-01消费金额 = 用户在统计时间段内的累计支付金额衡量用户消费能力
R-02区间定义：0元（未消费）、0-50、50-100、100-200、200-500、500-1000、1000+覆盖全消费层级

3.1.7 营销统计 ​

3.1.7.1 优惠券统计 ​

业务规则：

规则编号规则描述设计原因
R-01核销率 = 使用量 / 领取量 × 100%衡量优惠券实际使用效果
R-02带来的 GMV = 使用该优惠券的订单总金额衡量优惠券驱动的营收
R-03支持按优惠券模板筛选分模板评估效果
3.1.7.2 活动效果分析 ​

业务规则：

规则编号规则描述设计原因
R-01参与人数 = 通过活动页面下单的去重用户数衡量活动吸引力
R-02成交金额 = 活动期间使用活动价的订单总金额衡量活动营收贡献
R-03支持多活动对比分析横向评估不同活动效果
3.1.7.3 ROI 分析 ​

业务规则：

规则编号规则描述设计原因
R-01ROI = (营销带来的 GMV - 营销总成本) / 营销总成本 × 100%衡量营销投入产出比
R-02营销成本 = 优惠券减免金额 + 活动折扣让利金额 + 推广费用完整计算营销成本
R-03推广费用支持手动录入线下推广费用无法自动采集

3.1.8 数据导出 ​

业务规则：

规则编号规则描述设计原因
R-01导出数据格式为 .xlsx通用格式，兼容 Excel 和 WPS
R-02导出数据与当前页面展示数据一致（含筛选条件）保证导出数据准确性
R-03单次导出数据量最大 10000 条防止大数据量导出导致系统压力
R-04导出任务异步执行，完成后通知用户下载大数据量导出不阻塞用户操作
R-05数据导出操作记录操作日志审计追踪

3.2 前台用户端 ​

统计分析模块无前台用户端功能，所有统计分析能力仅在后台管理端提供。

四、非功能需求 ​

4.1 性能 ​

指标要求实现策略
运营看板加载响应 < 1s（含多个接口并行请求）前端并行请求 + 后端缓存热点数据
趋势数据查询响应 < 2s（涉及大量数据聚合）T+1 预聚合表 + 索引优化
排行榜查询响应 < 1sT+1 预聚合表
实时数据大屏刷新数据延迟 < 30s30 秒轮询 + Redis 缓存
留存分析查询响应 < 3s（涉及复杂计算）T+1 预计算留存矩阵
数据导出10000 条 < 30s异步任务 + 流式写入
统计数据写入T+1 离线任务在凌晨 02:00 前完成分批处理 + 失败重试

4.2 安全 ​

安全措施说明
数据权限所有统计接口基于租户隔离，不同租户只能查看自身数据
接口鉴权所有统计接口需要对应权限标识
数据脱敏用户消费分布等涉及用户隐私的数据不做明细展示
操作日志数据导出操作记录操作日志
频率限制数据导出接口限制单用户每分钟最多 5 次

4.3 可用性 ​

维度要求
T+1 离线任务每日凌晨 00:30 开始执行，02:00 前完成，失败自动重试 3 次
实时数据运营看板和大屏使用 Redis 缓存实时聚合，缓存 TTL 1 分钟
数据补偿T+1 任务失败后支持手动触发补偿计算

4.4 错误码 ​

错误码含义用户提示
STATISTICS_DATE_RANGE_INVALID日期范围不合法"开始日期不能晚于结束日期"
STATISTICS_DATE_RANGE_TOO_LARGE查询范围过大"自定义时间范围最大支持 365 天"
STATISTICS_EXPORT_LIMIT_EXCEEDED导出数据量超限"单次导出最大 10000 条，请缩小筛选范围"
STATISTICS_EXPORT_RATE_LIMITED导出频率限制"导出过于频繁，请 1 分钟后再试"
STATISTICS_DATA_NOT_READY数据尚未就绪"统计数据正在计算中，请稍后查看"

五、数据设计 ​

5.1 表概览 ​

序号表名说明核心字段
1statistics_trade交易统计表（T+1 日聚合）stat_date, gmv, order_count, pay_amount, avg_order_price, visitor_count
2statistics_product商品统计表（T+1 日聚合）stat_date, spu_id, view_count, sales_count, sales_amount, favorite_count
3statistics_member会员统计表（T+1 日聚合）stat_date, new_user_count, active_user_count, day1_retention, day7_retention

5.2 表关系 ​

统计表关系

5.3 缓存策略 ​

缓存对象缓存方式TTL更新策略
运营看板实时数据Redis 字符串（JSON）1 分钟每分钟定时任务刷新
大屏数据Redis 字符串（JSON）30 秒30 秒定时任务刷新
T+1 聚合数据Redis 字符串（JSON）10 分钟查询时缓存，TTL 10 分钟
排行榜数据Redis 有序集合（ZSET）10 分钟T+1 任务完成后更新

六、跨模块联动 ​

6.1 统计 ← 交易 ​

联动场景触发条件联动行为数据流向
GMV 统计T+1 离线任务从订单表聚合已支付订单金额交易 → 统计（数据源）
订单量统计T+1 离线任务从订单表聚合各状态订单数量交易 → 统计（数据源）
支付转化率T+1 离线任务从浏览/加购/订单/支付事件聚合交易 → 统计（事件流）
客单价计算T+1 离线任务GMV / 有效订单数统计内部计算

6.2 统计 ← 商品 ​

联动场景触发条件联动行为数据流向
商品销量统计T+1 离线任务从订单明细聚合商品销量交易 → 统计（数据源）
商品浏览量统计T+1 离线任务从浏览日志聚合商品 PV/UV商品 → 统计（事件流）
商品收藏统计T+1 离线任务从收藏记录聚合收藏数量商品 → 统计（数据源）
商品评价统计T+1 离线任务从评价表聚合评分分布商品 → 统计（数据源）

6.3 统计 ← 会员 ​

联动场景触发条件联动行为数据流向
新增用户统计T+1 离线任务从用户表聚合当日注册用户数会员 → 统计（数据源）
活跃用户统计T+1 离线任务从登录/行为日志聚合 DAU/WAU/MAU会员 → 统计（事件流）
用户留存计算T+1 离线任务交叉计算基准日与后续活跃日的用户交集统计内部计算
用户消费分布T+1 离线任务从支付记录聚合用户消费金额交易 → 统计（数据源）

6.4 统计 ← 营销 ​

联动场景触发条件联动行为数据流向
优惠券统计T+1 离线任务从优惠券表聚合发放/领取/使用数据营销 → 统计（数据源）
活动效果统计T+1 离线任务从活动订单聚合参与人数和成交额营销 → 统计（数据源）
ROI 计算T+1 离线任务 + 手动录入综合计算营销成本和产出统计内部计算

七、附录 ​

7.1 名词解释 ​

名词解释通俗理解
GMVGross Merchandise Volume，商品交易总额平台总共卖了多少钱——就像超市一天的总营业额
DAUDaily Active Users，日活跃用户数今天有多少人来"逛"了——像超市今天的进店人数
WAUWeekly Active Users，周活跃用户数近7天有多少人来"逛"过
MAUMonthly Active Users，月活跃用户数近30天有多少人来"逛"过
UVUnique Visitor，独立访客数来了多少个不同的人——同一人来10次只算1
ROIReturn on Investment，投资回报率花1块钱做促销赚回多少钱——像"投1块广告费带回5块销售额"
客单价GMV / 有效订单数平均每笔订单花了多少钱——像超市"每位顾客平均消费80元"
核销率优惠券使用量 / 优惠券领取量 × 100%发了100张券，有25张被用了，核销率就是25%
转化率从某个环节到下一个环节的用户比例100个人看了商品，20个人加了购物车，转化率就是20%
留存率N 天后仍活跃的用户占基准日用户的比例今天新注册100人，明天还有40人登录，次日留存率就是40%
T+1离线数据延迟一天计算今天只能看到昨天的统计数据——像昨天的报纸今天才发行
SPUStandard Product Unit，标准产品单元一个商品，如"可口可乐"
SKUStock Keeping Unit，库存量单位具体规格，如"可口可乐330ml罐装"
漏斗从浏览到支付各环节的用户递减模型像漏斗一样——上面口大（浏览的人多），下面口小（支付的人少）
翻牌器数字变化时的滚动动效像机场航班信息牌的数字翻转效果

7.2 权限标识汇总 ​

权限标识说明
statistics:dashboard:query查看运营看板
statistics:screen:query查看实时数据大屏
statistics:trade:query查看交易统计
statistics:trade:export导出交易统计数据
statistics:product:query查看商品统计
statistics:product:export导出商品统计数据
statistics:member:query查看用户统计
statistics:member:export导出用户统计数据
statistics:marketing:query查看营销统计
statistics:marketing:create录入推广费用等
statistics:marketing:export导出营销统计数据