PROJECT 02 / 工程实践
多平台客诉分析与自动化发布
串联数据导入、自动打标与报表发布，按平台、商品和多级标签定位客诉问题。
这个项目解决什么问题？
不同平台的文件格式、商品标识和投诉原因并不一致。直接汇总容易把不确定商品归入错误对象，也可能混用 SKU 客诉量、来源记录数和退款件数。
当前可操作演示实景 · 合成数据我的职责
我独立完成该项目。工作覆盖平台数据导入、商品解析、分类逻辑、事实聚合、校验发布及飞书自动化同步。
关键实现
原项目负责导入、打标与飞书发布；下列技术用于作品集分析前端
- React / TypeScript
- 两种视图共用筛选状态，切换平台、商品或标签时联动更新。
- ECharts
- 按需引入趋势、排行、旭日图与热力图，支持图表点击下钻与容器自适应。
- 统一统计口径
- 图表、指标和导出共用统计函数；标签筛选不缩小销量分母，多标签记录区分客诉量与命中量。
先确认商品身份，再计算业务指标
将模糊或冲突的身份信息隔离，避免错误归因进入正式事实。同步时保留人工审核信息，并区分来源、计算版本和发布结果，使自动化处理能够被核对。
实现与验证
- 原项目包含规则、语义分类与可关闭的模型兜底，以及人工复核信息保留。
- 原项目资料有版本化发布、飞书同步与读回核对记录。
- BI 演示验证了平台/商品/标签联动、分母不随标签缩小、来源下钻和筛选导出。
原业务通过飞书展示。本作品集新建分析看板与标签探索前端，使用合成记录，不执行真实打标或飞书同步。