1. 指标开发方法论：时间 + 维度 + 指标
我采用了**维度建模（Dimensional Modeling）**的思想，将每一个指标拆解为三个要素：

时间维度 (Time Series): 统一以 UTC/CST 时间戳为基准，支持按分钟、小时、天、周、月进行多级粒度聚合，用于捕捉业务趋势。

业务维度 (Dimensions): 覆盖了流量来源（SEO/SEM/直接输入）、地理位置、商品类目、用户等级、设备类型等。

核心指标 (Metrics): 包含原子指标（如 GMV、订单数）和复合指标（如 ROI、转化率）。

2. 核心指标体系划分
在开发过程中，我通过 Python 脚本（Pandas/SQLAlchemy）和 Superset 语义层定义了以下关键模块：

销售效能模块： 开发了 GMV（成交总额）、AOV（客单价）、退货率等指标，通过同比（YoY）与环比（MoM）分析，直观反映营收健康度。

用户行为与漏斗： 追踪 UV/PV、加购率（Add-to-cart Rate）及支付转化率（CVR），利用 Superset 的漏斗图定位用户流失节点。

流量与 SEO 分析： 结合 SEO 关键词维度，统计不同搜索入口带来的流量占比及后续转化，优化获客成本（CAC）。

用户生命周期： 计算 DAU/MAU、留存率及 LTV（用户终身价值），为精细化运营提供数据支撑。

3. 技术实现要点
Python 数据预处理： 使用 Python 编写 ETL 流程，负责清洗原始订单和埋点数据，处理缺失值与异常刷单数据，并将明细数据预聚合成 DWS（汇总层）宽表，极大提升了 Superset 的查询响应速度。

Superset 语义层配置： 在 Superset 中配置自定义 SQL Metrics，利用其 Jinja 模板功能实现动态的时间过滤，使用户能够自由切换维度进行“切片与切块”分析。
4. 项目价值
该系统的上线，将原本繁琐的手动报表输出转变为实时/准实时的自动化仪表盘。业务部门可以自主通过维度组合，在秒级时间内获取不同市场、不同时间段的经营状况，为促销决策和库存管理提供了科学的量化依据。