電商儀表板文檔

主題

Analytics 分析系統架構文檔 ​

系統概述 ​

Analytics 分析系統是電商管理平台的核心商業智能模組，提供多維度的數據分析與視覺化功能，支援產品分析、訂單分析、客戶分析、支援分析四大專業領域。

整體架構 ​

分析模組組織 ​

Analytics System (分析系統)
├── Product Analytics (產品分析)          # ABC分析、滯銷品、庫存預警
├── Order Analytics (訂單分析)            # 訂單趨勢、漏斗分析、效能統計
├── Customer Analytics (客戶分析)         # RFM模型、LTV分析、行為追蹤
└── Support Analytics (客服分析)          # 客服效能、回應時間、工作量分析

技術架構分層 ​

┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   View Layer    │    │ Component Layer │    │  Service Layer  │
│                 │    │                 │    │                 │
│ AnalyticsViews  │◄──►│ Chart Components│◄──►│ Analytics APIs  │
│ (5個頁面)        │    │ (7個圖表) ✅ **已實作**│    │ (6個服務) 🔄 **部分實作**│
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘
          │                        │                        │
          ▼                        ▼                        ▼
┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│ Composable Layer│    │  Types & Utils  │    │  Database Layer │
│                 │    │                 │    │                 │
│ useAnalytics    │    │ Analytics Types │    │ Supabase Views  │
│ (6個組合函數)    │    │ Chart Configs   │    │ SQL Functions   │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘

檔案結構詳覽 ​

頁面組件 (Views) ​

src/views/
├── CustomerAnalyticsView.vue       # 客戶 RFM 分析 (46KB - 複雜儀表板)
├── OrderAnalyticsView.vue          # 訂單趨勢分析 (13KB - 中等複雜度)
├── ProductAnalyticsView.vue        # 產品 ABC 分析 (11KB - 精簡版)
├── ProductAnalyticsTestView.vue    # 產品分析測試 (16KB - 開發測試用)
└── SupportAnalyticsView.vue        # 客服效能分析 (26KB - 高複雜度)

分析組件 (Components) - ✅ 已驗證 ​

src/components/analytics/
├── ABCAnalysisChart.vue            # ABC 分類圓餅圖 ✅
├── AnalyticsDashboard.vue          # 綜合分析儀表板 ✅
├── CancellationAnalysisChart.vue   # 取消訂單分析 ✅
├── CustomerBehaviorChart.vue       # 客戶行為追蹤 ✅
├── DeliveryPerformanceChart.vue    # 配送效能分析 ✅
├── DemandForecastChart.vue         # 需求預測圖表 ✅
├── OrderFunnelChart.vue            # 訂單轉換漏斗 ✅
└── PaymentPerformanceChart.vue     # 付款效能分析 ✅

注意:

  • ✅ 已確認存在 7 個分析圖表組件
  • 🔄 SlowMovingProductsList.vue 和 StockAlertsPanel.vue 未在 analytics 目錄中找到
  • 📦 部分功能可能分散在其他目錄或整合在主要組件中

API 服務層 (Services) ​

src/api/services/
├── CustomerAnalyticsZeroExpansionService.ts  # 客戶分析服務
├── OrderAnalyticsZeroExpansionService.ts     # 訂單分析服務
├── ProductApiService.ts                      # 產品分析服務 (複用)
├── SupportAnalyticsApiService.ts             # 客服分析服務
├── UserApiService.ts                         # 用戶分析服務 (複用)
└── base/BaseApiService.ts                    # 基礎服務類

狀態管理層 (Composables) ​

src/composables/analytics/
├── useBasicForecasting.ts          # 基礎預測功能 (備份中)
├── useCustomerAnalyticsBasic.ts    # 客戶分析基礎功能
├── useOrderAnalyticsBasic.ts       # 訂單分析基礎功能
├── useProductAnalytics.ts          # 產品分析功能
├── useProfitabilityAnalysis.ts     # 毛利分析功能 (備份中)
└── useSupportAnalytics.ts          # 客服分析功能

類型定義 (Types) ​

src/types/
├── analytics.ts                    # 通用分析類型
├── customerAnalytics.ts            # 客戶分析類型
├── orderAnalytics.ts               # 訂單分析類型
├── productAnalytics.ts             # 產品分析類型
└── supportAnalytics.ts             # 客服分析類型

各模組功能詳述 ​

1. Product Analytics (產品分析) ​

核心功能:

  • ABC 分析: 基於銷售額和銷量的產品分類
  • 滞銷品分析: 識別滯銷風險產品
  • 庫存預警: 低庫存和過量庫存預警

技術實現:

typescript
// 主要分析指標
interface ProductAnalytics {
  abcClassification: ABCClassification[]
  slowMovingProducts: SlowMovingProduct[]
  stockAlerts: StockAlert[]
  inventoryTurnover: number
}

// ABC 分類算法
const calculateABCClassification = (products: Product[]) => {
  // Pareto 80/20 原則分類邏輯
  // A類: 銷售額前80%的產品
  // B類: 銷售額 80%-95% 的產品  
  // C類: 銷售額後5%的產品
}

2. Order Analytics (訂單分析) ​

核心功能:

  • 訂單趨勢: 時序分析與預測
  • 漏斗分析: 轉換率與流失分析
  • 效能統計: 處理時間與成功率

視覺化組件:

  • 訂單量趨勢線圖
  • 轉換漏斗圖
  • 熱力圖 (時段分析)
  • 散點圖 (相關性分析)

3. Customer Analytics (客戶分析) ​

核心功能:

  • RFM 模型: Recency, Frequency, Monetary 客戶分群
  • LTV 分析: 客戶生命週期價值計算
  • 行為追蹤: 購買行為模式分析

高級功能:

typescript
// RFM 分群算法
interface RFMMetrics {
  recency: number      // 最近購買天數
  frequency: number    // 購買頻次
  monetary: number     // 消費金額
  rfmScore: string     // RFM 綜合評分
  segment: CustomerSegment  // 客戶分群
}

// 8種客戶分群
enum CustomerSegment {
  CHAMPIONS = 'Champions',           // 冠軍客戶
  LOYAL_CUSTOMERS = 'Loyal',         // 忠誠客戶  
  POTENTIAL_LOYALISTS = 'Potential', // 潛力客戶
  NEW_CUSTOMERS = 'New',             // 新客戶
  PROMISING = 'Promising',           // 有前景客戶
  NEED_ATTENTION = 'Need Attention', # 需關注客戶
  ABOUT_TO_SLEEP = 'About to Sleep', # 即將流失
  AT_RISK = 'At Risk'               # 流失風險
}

4. Support Analytics (客服分析) ​

核心功能:

  • 回應時間分析: 首次回應、平均回應時間統計 ✅ 已實作 🔍 已驗證
  • 工作負載分析: 客服人員工作量分布 ✅ 已實作 🔍 已驗證
  • 滿意度追蹤: 服務品質指標監控 📊 規劃中 (需建立 satisfaction_score 欄位)

關鍵指標:

  • MTFR (Mean Time to First Response): 平均首次回應時間 ✅ 已實作
  • MTTR (Mean Time to Resolution): 平均解決時間 ✅ 已實作
  • CSAT (Customer Satisfaction): 客戶滿意度 📊 規劃中 (需建立滿意度調查機制)
  • 工單分布: 按緊急程度、類型的工單統計 ✅ 已實作

圖表系統架構 ​

三層圖表架構 ​

1. Pure Charts (純圖表層)
   ├── 專注數據視覺化
   ├── 無業務邏輯
   └── 高度可重用

2. Chart Cards (卡片包裝層)  
   ├── 添加標題、描述
   ├── 載入狀態處理
   └── 錯誤狀態顯示

3. Business Containers (業務容器層)
   ├── 數據預處理
   ├── 業務邏輯整合
   └── 用戶互動處理

支援的圖表類型 ​

  • 趨勢圖: 線圖、面積圖、柱狀圖
  • 分布圖: 圓餅圖、環形圖、散點圖
  • 比較圖: 分組柱狀圖、雷達圖
  • 關係圖: 散點圖、氣泡圖
  • 專業圖: 漏斗圖、熱力圖、盒須圖

技術特性 ​

效能優化 ​

  • 虛擬滾動: 大數據量表格優化 ✅ 已實作 🔍 已驗證
  • 懶載入: 圖表按需載入 ✅ 已實作 🔍 已驗證
  • 數據快取: 分析結果智能快取 🔄 部分實作 (Vue Query) ⚠️ 需驗證
  • 並行查詢: 多圖表數據並行獲取 ✅ 已實作 🔍 已驗證

響應式設計 ​

  • 斷點適配: 支援桌面、平板、手機
  • 圖表縮放: 根據容器尺寸自適應
  • 互動優化: 觸控友好的操作體驗

數據安全 ​

  • 權限控制: 基於角色的數據訪問控制 ✅ 已實作 🔍 已驗證
  • 數據脫敏: 敏感數據的安全處理 🔄 部分實作 ⚠️ 需驗證
  • 審計日誌: 分析操作的完整記錄 📊 規劃中 (未實作)

🧪 測試策略 ​

組件測試 ​

bash
# 分析組件單元測試
npm run test:unit -- src/components/analytics

# 分析服務測試  
npm run test:unit -- src/api/services/*Analytics*

# 組合函數測試
npm run test:unit -- src/composables/analytics

數據準確性驗證 ​

  • 基準測試: 與已知結果比對
  • 邊界測試: 極值情況處理
  • 一致性測試: 跨模組數據一致性

📈 業務價值 ​

決策支援 ​

  • 實時監控: 關鍵業務指標即時追蹤
  • 趨勢識別: 業務發展趨勢預測
  • 異常檢測: 業務異常的快速識別

營運優化 ​

  • 資源配置: 基於數據的資源優化配置
  • 流程改進: 發現並改善營運瓶頸
  • 成本控制: 精確的成本結構分析

用戶體驗 ​

  • 個性化服務: 基於用戶行為的個性化推薦
  • 服務品質: 客服效能的持續優化
  • 滿意度提升: 數據驅動的用戶體驗改善

🔮 未來發展 ​

計劃功能 ​

  • [ ] 預測分析: 基於機器學習的業務預測
  • [ ] 實時告警: 關鍵指標異常的即時通知
  • [ ] 自動化報告: 定期業務報告自動生成
  • [ ] 數據探索: 交互式數據探索工具

技術演進 ​

  • [ ] 大數據支援: 處理 TB 級數據的能力
  • [ ] 實時計算: 流式數據處理與即時分析
  • [ ] AI 整合: 人工智能算法的深度整合
  • [ ] 雲原生: 全面雲原生架構升級

最後更新: 2025-07-29
版本: 2.1.0-VERIFIED
狀態: ✅ 核心功能已實現，基於實際代碼驗證
維護團隊: Analytics Development Team
驗證說明: 已通過實際代碼檢查和資料庫架構驗證