AI 數據分析

Looker Dashboard

【專案背景】為電商營運團隊打造即時數據監控儀表板，協助業務決策者快速掌握營收趨勢與異常波動【技術實作】 • 使用 LookML 建模，整合 BigQuery 資料倉儲中的訂單交易數據 • 設計多維度篩選器（商店名稱、日期範圍、商店狀態、產業類型等），支援靈活的切片分析 • 實作當期 vs 前一年同期的雙軸複合圖表（長條圖 + 折線圖），直觀呈現 YoY 變化趨勢【成果亮點】 • 將營運團隊的報表查詢時間從數小時縮短至即時互動 • 支援跨商店、跨產業的比較分析，協助識別業績成長/衰退趨勢 • Dashboard 被採納為團隊日常營運監控的核心工具

使用的技能專長

Python
Bigquery
SQL
資料視覺化
商業分析
ETL
Looker
數據工程

・2026/06/27 更新

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以 Claude Code 為核心，打造數據分析 Agent，使用者用中文提問商業問題（Ex : 上月全站營收多少、轉換率和客單價），Agent 自動完成意圖解析、知識庫查詢、資料源選路、查詢組裝、驗證、執行到回答的完整 7 步決策流程。核心設計： 1. 結構化知識庫：253 個指標口徑定義、183 個維度對照、29 個欄位 2. 智慧選路決策樹：根據使用者意圖自動判斷查，並支援 BigQuery SQL 處理跨表分析 3. 雙重品質 Gate：查詢前驗證 field name 和日期 filter 合法性；回答前檢查口徑一致性、數字合理性、通路範圍是否匹配使用者意圖，任一 ERROR 自動回頭修正、不輸出錯誤答案 4. 護欄機制：口徑查不到禁止自編、一詞多義強制消歧、BQ 只許 SELECT + 分區過濾 5. Slash Commands 快捷流程 6. 端到端測試：靜態驗證 + golden questions 涵蓋選路正確性、數據正確性、分析品質三層驗證，確保 Agent 行為可回歸測試

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Eva

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