源自 GitHub电商数据仓库搭建
本功能指导电商团队搭建统一的数据仓库体系。它涵盖从Shopify、WooCommerce等独立站抽取订单与客户数据，接入BigQuery或Snowflake等云端数仓，并运用dbt实现Staging与Mart分层建模和数据质量校验。最终为Looker Studio或Metabase等BI工具提供规范的星型分析宽表，解决多渠道数据割裂、口径不统一及复杂指标无法下钻的问题。使用需具备基础SQL与云平台操作知识。
常见场景
它能帮你做什么？
01
跨渠道收入统一核算：归集多平台订单与退款数据，统一定价与税费口径，生成全渠道对账与收入事实表。
02
营销与订单归因分析：关联广告投放支出与实际订单履约记录，构建精确的ROI计算与渠道转化模型。
03
客户LTV与复购分层：基于清洗后的客户历史购买明细，搭建首单标记与留存分析模型，支撑客群分层运营。
三步完成
怎么使用
1安装 Skill
把右侧安装请求发给你的 AI。
2说清楚目标
告诉 AI 你想完成什么，或直接贴入内容。
3检查结果
按需要继续调整语气、范围或格式。
复制就能用
你可以直接这样说
“帮我为Shopify订单数据设计一套基于dbt的Staging与Mart模型，提取首单标记与净销售额。”
“如何把WooCommerce的MySQL数据库订单同步到BigQuery，并构建星型分析模型？”
“请编写针对电商订单事实表fct_orders的dbt测试规则，检查订单ID唯一性及金额范围。”
适用人群
适合谁？
上手门槛
使用难度
进阶
需要了解任务流程，页面已整理好使用步骤。
兼容范围
支持哪些 AI？
Codex可直接使用
Claude Code可直接使用
OpenClaw可直接使用
Hermes可直接使用国内 Agent可直接使用
中文用户增强
Skill Px 做了什么？
中文说明简化使用方式补充中文案例整理安装流程降低理解难度
