展区 01 · RFM 客户分层

把 54 万笔交易,切成 10 类客人

一家英国线上礼品电商一年的真实流水,从 TimescaleDB 走完全套数据工程,最后交给你一个能「回到过去」的交互分析。

这不是一份截图报告,而是一个跑在浏览器里的真分析:拖动「观察日」滑杆,全部分层会按当时已发生的购买重算;悬停任何图表,数字随手可查。

我们拿它示范一件事——当数据工程把口径、清洗、快照这些脏活提前做掉,经营分析可以丝滑到什么程度。

数据是公开数据集(UCI Online Retail),方法完全可复用到你自己的生意上。

分析现场

首次打开需在浏览器里启动分析引擎(约半分钟,之后有缓存)——值得等。

分析引擎启动中——正在你的浏览器里装载 Python 与数据…

在新标签页打开完整分析

数据:UCI Online Retail 公开数据集(英国线上礼品零售商,2010-12 ~ 2011-12)· 入库 TimescaleDB · 剔除取消单与杂项后 4,334 位实名客户 · 方法与完整口径见分析内说明。