数据可视化项目提案起草

项目名称：全渠道销售可视化里程碑与风险梳理

一、项目背景与目标
- 背景：企业全渠道（自营电商、线下零售、第三方平台、社交电商、经销/分销、O2O）销售与履约链路复杂，项目推进与运营风险点多，缺乏统一、可追溯、可预测的可视化系统支撑管理决策。
- 目标：
  1) 构建覆盖管理层与一线运营的可视化体系，统一指标口径，呈现渠道业绩、关键里程碑、进度偏差与风险态势。
  2) 将里程碑计划与执行数据关联销售表现与运营SLA，实现偏差预警与风险闭环。
  3) 提供高性能、可扩展、可审计的数据与图形资产，支撑迭代与多场景复用。

二、核心指标与分析主题
- 业绩类：GMV/净销售、毛利率、AOV、转化率、复购率、退货率、取消率、渠道贡献、区域分布、库存周转天数、履约时效达成率。
- 投放与获客：ROAS、CAC、LTV、渠道归因、活动期拉动。
- 渠道健康度：价格一致性、缺货率、客服SLA、售后时效。
- 里程碑与风险：计划/实际起止、完成率、关键路径、依赖关系、风险概率×影响、风险状态与应对进展。

三、数据源与治理
- 数据源：POS/ERP、OMS/WMS、CDP/CRM、Web/App Analytics、广告平台、第三方平台API、财务系统。
- 关键治理策略：
  1) 身份解析：跨渠道用户与订单去重（订单号、设备指纹、会员ID、地址相似度），建立统一客户与订单主键。
  2) 口径统一：时间粒度（日/周）、税费与折扣处理、退换货回冲、币种与汇率、渠道口径映射。
  3) 数据质量控制：落库校验、对账规则、异常检测（阈值+季节性），dbt测试覆盖率≥90%。
  4) 隐私与安全：最小化PII入仓，哈希脱敏，行级权限与审计日志。

四、技术方案（工具示例，按现有栈可等效替换）
- 数仓与建模：Snowflake/BigQuery/Redshift + dbt（星型模型：事实表F_Sales、F_Fulfillment、F_Marketing、F_Returns、F_Milestone、F_Risk；维表D_Channel、D_Product、D_Region、D_Customer、D_Calendar）。
- 采集与调度：Fivetran/Airbyte + Airflow/Cloud Composer；增量/变更数据捕获；SLA与告警。
- 语义层与可视化：Power BI/Tableau/Looker（统一度量库、行列级安全、缓存/汇总表加速、嵌入式共享）。
- 性能目标：95百分位仪表盘加载<3秒；大屏并发100 QPS下P95<5秒；预聚合与物化视图支持高峰期。

五、可视化设计与图表规范
- 设计原则：一致性（颜色/编码/口径）、可比较性（同尺度小倍数图）、重点突出（预注意特征）、减少认知负担（最少墨水原则）、可追溯（从卡片→明细→原始记录）。
- 关键图表与用途：
  1) 里程碑与进度：Gantt/时间轴（计划 vs 实际、偏差条、关键路径高亮）、依赖网络图。
  2) 风险梳理：概率-影响热力矩阵、气泡图（气泡大小=影响、位置=概率/影响、颜色=状态）、风险时间轴与触发窗口、风险-里程碑关联弦图/桑基图（风险源→受影响里程碑/指标）。
  3) 业绩监控：指标卡（同比/环比、目标偏差、信号灯阈值）、时间序列（预测带+置信区间）、渠道小倍数折线、区域热力地图、漏斗、队列分析（留存/复购）。
  4) 归因与路径：多触点桑基/弦图（受控维度≤6）、投放-转化贡献条形+误差线。
- 编码与无障碍：固定渠道配色（色盲安全调色板）、红绿替换为蓝橙分歧色、图例靠近图形、可键盘导航、Alt文本与数值表导出。

六、仪表盘套件与交付物
- 管理驾驶舱：全渠道KPI、预算/目标偏差、重大里程碑进度与风险热区、预测与情景对比。
- 渠道运营盘：单渠道深度分析（品类/SKU、价格、库存、履约SLA、活动效果）。
- 营销与归因盘：投放效率、路径归因、活动期拉动、ROI分解。
- 里程碑与风险盘：Gantt+关键路径、风险矩阵、风险与KPI联动影响视图、预警队列。
- 交付物：数据模型与字典、度量定义手册、可视化样式指南、仪表盘成品与参数化模板、培训材料与运维手册。

七、预警与决策联动
- 规则：阈值、同比/环比偏差、CUSUM/季节性异常；风险触发条件与SLA违约。
- 通知：邮件/IM推送、订阅快照、异常故事线自动生成（含根因候选）。
- 行动：与工单/项目管理系统对接（Jira/禅道），风险从识别→应对→验证闭环状态可视化。

八、实施计划与里程碑（示例6–8周）
- 第1–2周：需求梳理与口径对齐（指标/里程碑/风险词典）、数据盘点与数据契约、原型线框。
- 第3–4周：数据接入与建模、质量规则落地、首批汇总表/物化视图。
- 第5周：核心仪表盘与里程碑/风险视图试运行、性能调优、RLS/权限。
- 第6周：UAT与修订、预警规则上线、培训与交接、上线与回归。
- 验收标准：关键KPI对账误差<0.5%；核心仪表盘P95加载<3秒；预警准确率>90%；用户满意度≥4/5。

九、项目治理与安全
- 角色与RACI：产品（需求与验收）、数据（建模与质量）、可视化（设计与实现）、IT安全（权限与审计）、业务代表（试用与反馈）。
- 安全与合规：最小权限、行级安全、访问审计、数据保留策略、GDPR/本地合规校验。

十、主要项目风险与缓解
- 数据一致性与对账困难：建立数据契约与对账流水；灰度发布；双轨口径对照期。
- 身份解析误配：可解释匹配规则与阈值回溯；人工复核队列。
- API限额与延迟：增量拉取与缓存回退；单元重试与配额监控。
- 指标口径争议：治理委员会与变更流程；语义层版本化。
- 可视化信息过载：小倍数与逐层下钻；强制维度裁剪与筛选白名单。

本项目将以统一数据语义层为基础，以“里程碑-风险-KPI”三位一体的可视化结构作为核心，确保管理层获得可执行的进度与风险洞察，运营团队获得高频、可落地的监控与预警能力，最终提升全渠道销售增长与运营韧性。

会员增长与留存仪表盘叙事化设计——提案简介

项目目标
- 构建一套面向高层与运营团队的叙事化仪表盘，清晰呈现会员增长与留存的关键驱动，支持从“发生了什么”到“为何发生”再到“如何行动”的决策闭环。
- 统一指标口径，提供可追溯的指标解释与数据血缘，降低跨部门沟通成本。
- 通过可视化与交互引导，快速定位异常、识别高价值与高风险细分人群，并量化策略影响。

受众与使用场景
- 受众：管理层、增长与留存运营、市场渠道、产品经理、客户成功/客服。
- 频率：管理层周/月度复盘；运营与渠道日常监控与试验评估。
- 场景：增长分解、渠道投放优化、入职体验与转化优化、流失预防、续费/挽回策略评估。

关键业务问题
- 增长：净增长由哪些因素驱动（新增、复活、流失）？不同渠道/方案/人群的贡献与效率如何？
- 留存：各注册/付费 cohort 的留存曲线、回访行为与生命周期转移特征如何？
- 风险：哪些细分人群流失风险上升？异常发生在何时、何渠道、何版本？
- 价值：留存与生命周期价值（LTV）如何联动？单位投入的留存收益回报如何？

核心指标与口径（待与业务确认）
- 活跃会员数（MAU/WAU/DAU）：去重 member_id，按自然日/周/月。
- 新增会员：首次激活/首次付费的唯一用户数，明确试用转正口径。
- 流失会员：计入在观察窗口内到期且未续期，含宽限期规则。
- 复活会员：历史流失后再次激活/付费。
- 净增长：新增 + 复活 − 流失。
- 留存率：基于首激活或首付费 cohort 的 D7/W4/M1/M3/M6 留存。
- 渠道转化：渠道→注册→试用→付费漏斗转化率。
- 生命周期价值（可选）：分层 LTV 与回本周期（需交易与成本数据）。
注：时间粒度、去重规则、跨端身份合并、Grace Period、退款/冻结处理需在指标字典中固化。

叙事框架与信息架构
- 概览（What）：北极星指标与净增长分解，异常与波动归因提示。
- 驱动（Why）：渠道与产品维度的新增和转化、cohort 留存与回访路径、生命周期状态迁移。
- 行动（How）：高风险细分识别、策略影响预估、A/B 试验读数与对照。
- 证据（Trust）：指标定义、数据新鲜度、数据质量状态与版本变更记录。

可视化方案概述
- KPI 总览卡：活跃会员、净增长、流失率、复活率；提供环比/同比与置信区间或控制线。
- 增长分解瀑布图：净增长 = 新增 + 复活 − 流失，支持按渠道/地区/方案拆解。
- 渠道漏斗与效率：分渠道的注册→试用→付费漏斗（标准化率），投入产出对比（可选）。
- Cohort 留存热力图：按注册/付费周或月构建，支持按渠道/首单方案筛选与对比。
- 生存/流失风险曲线：Kaplan-Meier 生存曲线与危险率小图，洞察流失高发时点。
- 生命周期状态迁移：活跃→休眠→流失→复活的月度 Sankey/转移矩阵。
- 细分对比小倍图：按地区/渠道/方案的留存曲线并排；轴域一致、样本量提示。
- 季节性与趋势分离：滚动均线与同比视图，区分促销/节假日效应。
- 异常检测提示：基于移动控制图或阈值偏差的自动标注与注释锚点。
- 策略影响模拟（可选）：下拉选择人群与干预（如首月流失-1pp），实时估算影响规模与收入增量。

交互与个性化
- 全局筛选：时间、渠道、地区、计划类型、设备、用户新老（新客/复活/存量）。
- 维度下钻：从总览到渠道→活动→素材或从留存到用户路径明细（权限控制）。
- 归一化与对齐：支持 cohort 规模归一化、统一起点对齐、右删截尾标注。
- 书签/故事线：预设关键故事视图（月度经营复盘、渠道复盘、留存专项）。

数据与技术架构（参考）
- 数据模型
  - 事实：fact_membership_daily、fact_subscription、fact_events（激活/续费/取消）。
  - 维度：dim_member、dim_channel、dim_plan、dim_calendar、dim_geo、dim_device。
- 粒度与快照：日粒度快照，关键 cohort 与迁移矩阵预计算物化视图。
- 身份解析：跨端 ID 映射与去重策略；迟到数据与回溯更新策略。
- 性能：聚合表与缓存策略，大表列存与分区，<2s 交互响应目标。
- 安全：行列级权限控制，PII 最小化与脱敏。

质量保障与治理
- 指标字典与血缘：定义、计算逻辑、依赖表与版本管理。
- 质量监控：时序完整性、重复/缺失、滞后监控与告警；样本量下限提示。
- 变更管理：口径调整灰度发布与用户变更日志。

可达性与设计规范
- 色彩：色盲友好调色板，定性色用于状态/渠道，一致编码。
- 版式：移动优先的响应式布局；高对比度与字号规范；可下载长图/CSV。
- 标注：关键信息注释、异常与事件锚点、一致的单位与小数位。

交付物与里程碑（示例，时间以工作周计）
- 第1-2周：需求澄清与指标对齐；低保真信息架构与线框图。
- 第3-4周：数据建模与样例数据接入；高保真原型（Figma）与交互流程。
- 第5-6周：仪表盘开发与性能优化；质量校验与对齐评审。
- 第7周：试运行与用户培训；反馈修订与文档交付（指标字典、使用手册）。
- 第8周：上线与观测；迭代计划制定（策略模拟与实验读数模块可二期交付）。

成功衡量
- 指标理解时间下降（如关键问题从>15分钟降至<5分钟）。
- 异常发现与定位效率提升（告警到定位路径<10点击）。
- 决策产出：明确的留存提升实验与复盘节奏（季度≥2个有效策略落地）。
- 仪表盘使用率与粘性（周活用户数、核心视图停留时长、书签使用量）。

风险与依赖
- 口径不一致或渠道归因偏差影响结论；需建立统一归因与回溯规则。
- 数据滞后与迟到事件；需明确 T+1/T+0 新鲜度与回填窗口。
- 身份合并错误引入留存偏差；需稳定的 ID 图谱与评估样本。
- 小样本 cohort 波动；需最小样本门槛与置信区间提示。

本提案简介旨在对目标、方法与交付路径形成一致预期。详细技术规格、数据字典与原型稿将在需求澄清后提交。

Public Mobility Data Visualization POC — Proposal Introduction

Purpose
This proof-of-concept (POC) will demonstrate an interactive, decision-focused visualization layer for public mobility data. It will unify operational and planning perspectives by surfacing reliable, real-time and historical insights on ridership, service reliability, and network performance, enabling faster diagnostics and evidence-based service adjustments.

Objectives
- Integrate and visualize key mobility datasets to validate technical feasibility and user value.
- Deliver a modular, scalable visualization layer with map-centric exploration and time-based analytics.
- Provide actionable KPIs for operations, planning, and policy evaluation.
- Establish data governance, accessibility, and privacy practices suitable for production scale-up.

Primary Users and Core Questions
- Operations managers: Where and when do headway gaps, bunching, or on-time performance (OTP) failures occur?
- Service planners: How do ridership, load factor, and transfer wait times vary by corridor and time-of-day?
- Policy analysts: What are equity and accessibility impacts across demographic and spatial segments?
- Customer comms: How to summarize disruptions and reliability trends for stakeholders?

Data Scope (POC)
- GTFS Static (routes, trips, stops, schedules) and GTFS Realtime (TripUpdates, VehiclePositions, Alerts).
- AVL/AVM (vehicle locations, timestamps), APC (automatic passenger counts) or fare/smartcard aggregates.
- Supplemental: weather, major events, roadworks/incidents (as available).
- Optional: shared micro-mobility or bike-share station status for first/last-mile context.

Key Metrics and Definitions
- Ridership: boardings/alightings; Aggregation by stop/route/time.
- Load factor: passengers ÷ vehicle capacity.
- Reliability: OTP (% within schedule tolerance), headway adherence, excess waiting time (EWT), travel time reliability (e.g., 90th/50th percentile ratio).
- Disruptions: count, duration, affected trips/stops, impact radius.
- Transfers: average wait, transfer success within threshold.
- Equity: KPI distribution by area classification (e.g., low-income or low-access zones).
- Sustainability (optional): estimated CO2e per passenger-km (methodology disclosed if included).

Proposed Visualizations (POC scope)
- Network Performance Map: deck.gl layers over base map; route color encodes reliability or load factor; stop-level circles with tooltips; time slider for playback.
- Headway Adherence Heatmap: route x time-of-day grid; color shows deviation from scheduled headway; drill to trip-level charts.
- Ridership and Load Factor Timeseries: small multiples by route/segment; peak identification and trend comparison (week-over-week).
- OD Matrix or Flow Map (aggregated): zone-to-zone ridership as heatmap; optional H3 hex aggregation.
- Disruption Impact View: timeline of alerts, affected routes/stops highlighted on map; pre/post KPI comparison.
- Transfer Experience: histogram of transfer wait times; spatial view of transfer hotspots.

Interaction Model
- Global controls: date range, time-of-day, day type (weekday/weekend), route/line filters, direction, headsign.
- Brushing and linking: selection on map filters all panels; hovering reveals contextual metrics.
- Drill-through: stop → segment → trip; automatic context retention.
- States: saved views and shareable links for reproducibility.

Architecture and Technology (POC)
- Ingestion: GTFS Static (batch), GTFS-RT (stream or frequent poll), APC/AVL (batch or stream).
- Storage/Modeling: DuckDB or Postgres for POC; dbt for transformations (trips, stop_times, events, KPIs).
- Indexing: H3 or spatial indexes for map tiles; pre-aggregations for time buckets.
- Visualization: deck.gl + Mapbox (map), Vega-Lite or Observable Plot (charts), or Superset for rapid assembly.
- Orchestration: lightweight scheduler (e.g., Airflow/Prefect optional for POC).
- Deployment: containerized app; CDN for static assets; optional feature flags for experiments.

Data Model (POC)
- Fact tables: events_vehicle (positions), events_trip (arrival/departure), fact_ridership (by stop/time), fact_disruptions.
- Dimensions: dim_route, dim_trip, dim_stop, dim_calendar, dim_zone (H3 or admin boundaries).
- KPI tables: precomputed reliability, headway adherence, EWT, load factors by route/stop/time grain (5–15 min).

Accessibility and UX Standards
- Color palettes color-vision safe (Okabe–Ito or ColorBrewer qualitative/diverging).
- WCAG 2.1 AA: keyboard navigation, focus order, alt text for charts, sufficient contrast.
- Dual encoding (color + shape/size) for critical states; tooltips with plain-language labels.
- Map clutter control: progressive disclosure and density-based aggregation.

Privacy, Security, and Governance
- No raw PII in the POC UI. For fare/smartcard data, use aggregation thresholds (e.g., k ≥ 50 per cell/time) and hashing with salted rotation where needed.
- Time and spatial binning to prevent re-identification.
- Role-based access; audit logs for data exports.
- Data retention policy documented for streams.

Performance and Reliability
- Target <2 s median response for typical filter changes; <500 ms for cross-filter updates with cached aggregates.
- Pre-aggregation by time buckets (e.g., 15 min) and tiles; vector tiles or MVT for high-performance maps.
- Graceful degradation: fallback to static aggregates if RT feed is unavailable.

POC Plan and Timeline (6–8 weeks)
- Week 1: Requirements and data audit; KPI definitions; success criteria finalized.
- Week 2: Data ingestion/modeling; schema and dbt pipelines; initial QA.
- Week 3: KPI computation; map and chart prototypes; interaction design.
- Week 4: Integration; cross-filtering; accessibility pass; performance tuning.
- Week 5: User testing with target personas; iterate on usability and latency.
- Week 6: Documentation; handover; demo; backlog for scale-up.

Deliverables
- Interactive POC dashboard with map and KPI panels.
- Data model and transformation scripts; reproducible environment.
- KPI dictionary and visualization style guide.
- Ops handbook (data refresh, monitoring) and privacy assessment.
- Demo dataset and scripted scenarios for stakeholder review.

Success Criteria
- User task completion: identify top 5 reliability bottlenecks and quantify EWT within 10 minutes.
- Performance: median interaction latency <2 s; map renders <1 s on standard hardware.
- Data quality: <2% orphaned stops/trips; clock skew resolved within 5 s tolerance.
- Adoption: positive usability scores from at least three target user roles.

Risks and Mitigations
- Data gaps or inconsistent IDs: implement reconciliation rules; fallback joins on shape and time proximity.
- Clock drift across sources: server-side normalization; tolerance windows.
- Sparse APC coverage: blend with modeled estimates; flag confidence levels.
- RT feed instability: cache last-known-good; display data freshness indicators.

This POC will validate end-to-end feasibility and user value, establish a scalable visualization blueprint, and provide a clear pathway to production with defined governance, accessibility, and performance standards.