多渠道订单清洗与经营分析工具产品系统Vibe Coding

电商运营在整理不同店铺和销售渠道的订单时，经常遇到字段名称不统一、重复订单、无效日期以及退款和取消口径不一致等问题。本个人演示项目使用三个渠道的模拟订单，展示从原始文件到统一经营报表的数据处理流程，帮助运营人员核对销售额、退款额与净销售额，并定位影响统计结果的异常记录。

项目包含多文件导入、字段标准化、金额与日期校验、订单去重、异常隔离、经营指标汇总和数据审计模块。支持识别不同渠道字段名称，按照渠道与订单号进行唯一性校验；相同记录合并，内容冲突的记录整组隔离。经营报告展示支付销售额、退款额、净销售额和净额客单价，提供日期趋势、渠道贡献和渠道筛选。审计页面支持检索来源文件、订单号及处理原因，并导出清洗明细、异常清单、审计记录和指标汇总。

我负责本个人演示项目的数据规则设计、模拟样例、清洗计算、报告页面与自动验证，使用 AI 辅助编写并检查代码。项目采用 Python 标准库与 Decimal 处理订单及金额，使用 SQLite 保存结果，通过 HTML、CSS 和 JavaScript 展示本地交互报告。实现重点是退款与取消口径、重复冲突隔离、逐行审计，以及输入文本转义和 CSV 导出防公式执行。项目提供可独立运行的源码和可复现样例。