前几天写了一个亚马逊生图的系统，很多人私信说安装出现问题系统不同，环境不同，不保证在一台电脑上能跑通的软件，在第二天电脑上也能跑通自己要有动手能力，如果出现问题，要学会通过自己的双手和大脑，利用ai去解决这里只会分享经验，不会喂饭，不要当巨婴，如果下载后不会安装，不会调试，不建议。也不用私信找我安装，事情太多，没时间。ebay的后台有三个不同类型的报表，这些报表的每个信息都是有用的，要学会通过不同的角度去解读，有ai后，那就简单了重点是三个不同的报表，重要的是每天都要下载一次。因为有些数据，只要天天下载才能算出来。比如每天的曝光数impression，7天下载一次，只能算出每天曝光的平均值，如果每天下载一次，就能算出每天的曝光率。再通过每天曝光数，点击率，转换率，对比中位数和方差，可以推算出该产品在波士顿矩阵中的位置，是加广告，优化价格还是图片，还是下架。尤其是wilson score，z score和cv波动率Wilson Score： 的核心作用是衡量比例数据的“置信度”。在电商中，它主要用于处理好评率、转化率、点击率（CTR）等百分比数据，规避小样本带来的“虚假繁荣”。产品 A（新品）：只有 1 个评价，是 5 星（好评率 100%）。产品 B（老品）：有 1000 个评价，其中 950 个是 5 星（好评率 95%）。如果单纯按好评率排序，系统会把产品 A 排在前面，但这显然不符合真实的商业逻辑和买家预期。Z-Score衡量的是一个数据点距离整体平均值有几个标准差。你在评估产品线表现时，一件客单价 $15 的 T恤日均销量是 50 单，一件客单价 $150 的外套日均销量是 8 单。这两个 SKU 谁的表现更好？如果直接比绝对销量或绝对利润额，由于基数不同，这就是在拿苹果比橘子。如果 $Z > 1$（远超平均水平），这是绝对的“明星产品”。如果 $Z < 0$（低于平均水平），这就划入了需要清理库存的“瘦狗”象限。监控每日单量时，绝对数字的下跌可能只是淡旺季交替。但如果某个 SKU 今天的销量 Z-Score 突然跌破 -2 或 -3（代表其表现偏离了常规区间的极小概率事件），系统就应该立刻报警，提示你去检查是否断货、或者listing被下架如果是在亚马逊中，那就是被跟卖或丢失了 Buy Box。针对备货而设定，它越高代表销量越像过山车，你为了防备断货而被迫额外囤积的安全库存（以及面临的死库存风险）就会成倍增加。通过7天，30天，60天，90天的分析报表，需要重点优化哪些listing，哪些需要做好备货准备，哪些可以下架重来。第一个流程：导入数据：用rpa自动化抓取数据，并存入postresql数据库第二个流程：清洗数据：将导入数据库的信息根据波士顿矩阵，算出各个维度的数值
## PI02-UNICORN eBay 时间维度清洗流程 v1.7
第二个流程：从 `public.ebay_report_raw_rows` 增量修复到 `clean` schema。第三个流程：生成报告：根据既定的要求，根据店铺，时间生成报表，并发个对应的运营第四个流程：总控流程，按照规定步骤定时执行第一，第二和第三个流程。这套n8n最大的好处，就是只有在生成报表的时候，才会调用ai模型分析，而第一和第二步的全部流程全部是用python进行计算。那怎么写成n8n的流程呢，用codex加上以下这个skill就可以了最后的话：适合通过铺货选品，或者纯铺货。如果你就几个sku，这个方案就不适合你。
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