电商多平台订单数据自动化清洗与日报生成系统
【项目背景】
某电商客户日均处理 5000+ 行订单数据,需从淘宝、京东、拼多多后台导出
CSV,逐表合并、去重、修正格式、计算销售额/退货率等指标并生成日报。
每天耗时 3 小时以上,且易出错。
【我的角色】
独立全栈开发,负责需求分析、技术选型、编码实现到交付文档的全流程。
【技术栈】
Python + Pandas + OpenPyXL + Streamlit + 通义千问 API
【实现方案】
1. 多源数据自动合并:自动识别不同电商平台 CSV
格式差异(列名/编码不同),通过 chardet 编码检测 + Pandas
列名映射一键合并
2. 智能数据清洗:自动去重、缺失值填充(数值用中位数/文本用众数)、
异常订单标红(金额超3σ)、日期格式统一
3. 核心指标自动计算:日/周/月销售额、订单量、客单价、退货率、品类占
比、环比增长
4. 一键导出:清洗后数据导出格式化
Excel(表头颜色+冻结首行+自适应列宽),日报导出为 Word
5. Streamlit Web 界面:客户无需安装 Python,浏览器打开即用
【项目成果】
- 将原本 3 小时/天的手工操作压缩到 5 分钟
- 数据错误率从约 10% 降低到 <1%
- 客户每周节省约 15 小时,年节省约 750 小时