智能感知 · 組件

訂單與流量異常診斷

可用合成數據 T9 · 數據報表與圖表

卡片循環（640 × 360）。該組件的完整演示尚未渲染。

功能

挑出訂單上升或下降的分段，下鑽到精確口徑和與看板一致的 UBT 口徑，識別流量與訂單背離、合作方集中、地域錯配和低基數效應。

核心模式

指標分段下鑽＋識別口徑差異和背離

輸入: Weekly order segments and UV/PV data
輸出: Diagnostic JSON/Markdown with drilldowns and scope caveats

關鍵參數

名稱	類型	預設值	取值
operation	string	select_segments	select_segments · drilldown · diagnose · render
run_date	string	—	—
filters	—	—	—
positive_count	integer	5	0–1000
negative_count	integer	5	0–1000

成熟度與限制

可用

已實現按緩存鍵組織的並行分段查詢及明確診斷規則。此等級依據靜態源碼檢查，不代表運行測試、真實服務接入或生產部署已通過驗證。

訂單與用戶行為數據的統計範圍不同；相關性屬於待驗證假設，並非已確認的轉化歸因。

所在流水線

S26經營數據週報3. 找出異常候選

行業標籤

旅遊酒店源數據有行業依據
在目的地、房價和預訂相關工作中，指標分段下鑽，並識別口徑差異和背離。
物流供應鏈可遷移應用
在倉配訂單與時效的週度復盤中，指標分段下鑽，並識別口徑差異和背離。

技能包

契約腳手架與確定性模擬實現

SHA-256 67ad1f1e4cf500a9c716d78c7408db8cc5507193ac5cea0a5b26d6b78b8f59a8

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