去退款销售趋势
按录入日期汇总；不补齐缺失记录，不跨期虚构
平台拆解
把不同渠道的规模与效率放在同一视野里。
每日经营明细
缺失值不等于 0；仅展示实际有记录的日期
已读取演示数据演示数据 · 完全虚构—
经营总览
先识别趋势，再讨论动作。不将相关性当成因果。
平台销售结构
按去退款销售额占比分布
各平台流量、退款、推广归因口径有差异。这里先统一展示能横向比较的经营金额和费用指标。
平台效率对比
MER = 去退款销售额 ÷ 站内推广消耗（不是广告归因 ROI）
重点观察
仅从数据识别信号，不直接推断原因
异常雷达 · V1
变化超过阈值才提醒；每条都需要再验证。
近7日自动识别
建议的验证顺序
① 先检查数据完整性：日期是否录全，退款口径是否发生变化，推广消耗是否有漏记。
② 再检查平台与商品：流量、转化、SKU价格、库存、活动、付费与达人分开看。
③ 最后设计单变量验证：记录操作时间、预期变化与观察窗口，避免一天的改善直接当成稳定增长。
② 再检查平台与商品：流量、转化、SKU价格、库存、活动、付费与达人分开看。
③ 最后设计单变量验证：记录操作时间、预期变化与观察窗口，避免一天的改善直接当成稳定增长。
当前版本不提供真实利润预测：缺少商品成本、履约费、平台扣点等完整成本数据，无法可靠计算净利润。
数据接入与口径说明
个人 Web 版：默认使用虚构演示数据；CSV 只在本浏览器处理。
支持的平台与导入口径
天猫｜饮牛歌天猫日报
支付GMV、退款、参考去退款销售、访客、推广消耗
请从平台后台整理 CSV 后本地导入京东｜饮牛歌京东
支付GMV、退款、参考去退款销售、访客、推广消耗
请从平台后台整理 CSV 后本地导入拼多多｜拼多多每日数据
支付GMV、退款、参考去退款销售、访客、推广消耗
请从平台后台整理 CSV 后本地导入导入与下一步
整理成统一 CSV 后导入。首次导入将移除全部演示数据；后续导入按日期 + 平台覆盖旧记录。电脑和手机的数据各自保存在当前浏览器，不会自动同步。
必需列名：日期 平台 GMV 退款金额 去退款销售 推广消耗
可选列名：访客；平台填写「天猫 / 京东 / 拼多多」。日期格式 2026-10-27。
可选列名：访客；平台填写「天猫 / 京东 / 拼多多」。日期格式 2026-10-27。
数据只在浏览器本地处理，不上传服务器。请勿在共享设备导入；使用后可清除本地数据。浏览器清理、隐私模式或更换设备可能丢失记录，请定期导出备份。私有代码仓库不等于网站已配置登录保护。
关于指标口径
去退款销售：源表中的「真实交易额（参考）」，按当日 GMV - 当日退款金额计算。由于退款按发生/完结日统计，并非同一批订单，因此不是最终结算收入。
整店MER：上述销售额 ÷ 站内广告消耗；不能当作广告账户「归因ROI」。
退款率（观察）：当期退款金额 ÷ 当期 GMV，非订单真实退款率；只用于监测金额变化。
数据完整性：只计入已有 GMV、退款和广告记录的自然日。0 元广告消耗需核对是否漏填。
饮牛歌 · 内部经营辅助工具 · V1.1 个人 Web 版 · 默认数据完全虚构 · 数据仅供分析，不构成财务结算依据