# 零售 AI 落地体检 · 样例报告

> 这份报告是**真跑出来的** —— 源库 17 张表、33,178 张历史订单、8.7 MB。
> 数据会脱敏，但**结构、数字、判定逻辑全部是原样输出**。
> 生成命令：`python3 audit.py <库副本> --json result.json`

**体检时间**：2026-10-03 · **源库**：8.7 MB · **数据表**：17 张

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## 总体结论

> ## 🟢 可做 5 项分析 —— 具备落地基础，建议先做 1~2 个场景验证

- **第一批**：客户跨表关联、客户总量与结构统计、区域分布 / 门店对比
- **仍需补**：订单表要有**时间**；**售价表 + 成本表 + 收款记录**（毛利的前提）

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## 一、表结构自动识别

> 本体检**不预设表名**。按列名组合 + 行数权重识别，识别不到就报缺，**不猜、不编**。

| 角色 | 命中表 | 行数 | 置信分 |
|---|---|---|---|
| 订单表 | `product_order` | 33,178 | 13 |
| 客户表 | `customer` | 387 | 9 |
| 商品表 | `product_order` | 33,178 | 12 |
| 会员表 | **未识别到** | — | — |

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## 二、字段完整度

| 业务问题 | 关键字段 | 有值/总数 | 完整度 | 判定 |
|---|---|---|---|---|
| 时间 | `order_date` | 2 / 33,178 | **0.0%** | 几乎不可算 |
| 金额 | `glass_total` | 473 / 33,178 | **1.4%** | 几乎不可算 |
| 数量 | `qty` | 2 / 33,178 | **0.0%** | 几乎不可算 |
| 客户标识 | `customer_name` | 33,178 / 33,178 | 100.0% | 可算 |
| 商品标识 | `raw_model` | 32,705 / 33,178 | 98.6% | 可算 |

> ⚠️ **看第一行**：`order_date` 字段存在，但 33,178 张订单里**只有 2 张有日期**。
> **字段存在 ≠ 有数据。** 这个问题在需求文档里看不出来，只有跑数据才看得见。

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## 三、客户跨表关联（最容易漏、也最致命的一条）

| 项 | 值 |
|---|---|
| 订单侧去重客户名 | 200 |
| 客户表名称数 | 385（取自 `contact` 列） |
| 完全相同能对上 | 186 |
| 包含关系能对上 | 3 |
| **匹配率** | **94.5%** |
| 判定 | 可关联 |

> **这一项为什么单列**：客户表和订单表**看起来都 100% 有值**，但可能**一套都 join 不上**。
> 我自己在这个项目上判错过一次—— 假设 `name` 列就是客户名，算出「0% 对得上」，
> 自动选列后发现真正能对上的是另一列，实际 **94.5%**。
> **教训：比对客户表时不能假设列名。** 这条已固化成脚本的固定检查项。

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## 四、能力可算性（核心）

| 能力 | 现在能做吗 | 依据 |
|---|---|---|
| 客户跨表关联 | ✅ 能 | 189/200 对得上（94.5%） |
| 客户总量与结构统计 | ✅ 能 | 客户表姓名完整度 100% |
| 区域分布 / 门店对比 | ✅ 能 | 客户表可用 |
| 企微 / 短信触达 | ✅ 能 | 手机完整度 100% |
| 品类结构 / 爆款分析 | ✅ 能 | 商品表 SKU 完整度 98.6% |
| 单客户复购率 | ❌ 不能 | 客户标识 100% + **时间 0.0%**（复购必须有时间，缺一不可） |
| RFM 会员分层 | ❌ 不能 | 无会员表 + 订单关联 |
| 客单价 / 连带率 | ❌ 不能 | 订单金额 **1.4%** |
| 毛利测算 | ❌ 不能 | 需要售价表 + 成本表 + 收款记录，库里三样都没有 |

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## 五、这份报告能帮你做什么决策

| 你的疑问 | 这份报告的回答 |
|---|---|
| 「我们能上会员系统吗？」 | 客户维度✅ 可以，RFM 分层 ❌ 还差一张会员表和**订单时间** |
| 「能不能先做复购分析？」 | ❌ 33,178 单里只有 2 单有日期，**先补日期** |
| 「能不能算毛利？」 | ❌ 缺成本表。这不是「数据脏」，是「缺数据」 |
| 「花多少钱能补上？」 | 补数据清单会告诉你**缺哪一列、缺多少行、补完解锁哪个能力** |

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**报告生成脚本**：`scripts/audit.py` · 零依赖 · 只读 · 可复现