运营数据看板工具

背景

日常运营里的数据大多躺在 Excel 里：多张工作表、列名不统一、同一件事重复登记。 看的人要的不是「再给一份表」，而是能点、能筛、能导出的页面。 问题是每次都要手工做一遍图，做完还没法复用。

我在里面做什么

① 定需求边界。 一开始就明确两件事：任意结构的表都要能出图（不限定某一种台账格式）， 以及导出必须是矢量 PDF——截图放进汇报材料会糊，文字能选中才可检索、可复制。

② 定数据口径（最关键的一步）。 工具能不能自动出图是技术问题； 出的图对不对，是口径问题，而口径只能由懂业务的人定。这个项目里我定了几条：

• 重复工作表要去掉：源文件里有一张 (2) 尾缀的表，内容是主表的重复副本。 不去掉就会重复计数，看板会凭空多出几千条。
• 年份不能按表名相加：表名叫「2025 台账」的其实记到了次年 1 月，叫「2026 台账」的从上年 2 月就开始了， 两者严重重叠。一律按实际日期列归并，绝不按表名相加。
• 「来源未登记」比「其他」诚实：来源字段为空的，就标「未登记」，不臆测成某个渠道。
• 高频问题要过滤答复语：表里混着大量「是的」「没有」这类答复词，不过滤会直接排进 Top10， 看起来像 bug。

③ 定红线。 数字必须由程序从原始表里计算，AI 不碰数字。 这条红线是整件事的准确率基础—— 一旦允许「大致估一下」，后面所有结论都不可信。

④ 定脱敏流程。 对外流转前必须走一次脱敏，手机号、邮箱自动处理， 并有确定性的自检工具核对残留数量。

⑤ 验收。 每版都拿真实台账跑一遍再确认：数字对不对、图有没有误导、导出是否正常。

结果

• 可跑通 4 个业务场景：餐饮外卖、教育培训、物业报修 3 个演示场景 + 1 个真实业务台账
• 真实台账一轮产出 12 份看板 HTML（源自 6 个真实工作表），另有跨行业测试表无回归
• 脱敏实测：源数据含 10,622 个手机号、93 个邮箱，对外材料残留 0 / 0
• 整套流程被沉淀成可复用技能，后续只要有新表格，走同一套流程即可

边界与复盘

• 3 个演示场景用的是脱敏测试数据，用途是验证工具适配不同表结构的能力，不代表真实业务规模
• 真实业务场景只公开量级，不公开单位名称、系统名称与原始数据
• 工具的代码实现由 AI 协同完成，我负责需求定义、口径制定与验收
• 复盘里最值钱的一条：「图不好看」和「数不对」是两类问题。 前者改样式，后者要回到源头查口径。真实数据里出现解决率 100% 这种极端值时， 第一反应不该是「是不是算错了」，而该是「源表是怎么登记的」——这次它就真的是数据真相