小溪 04f99edcd9 🤖 每日自动备份 - 2026-04-14 08:00:01

2026-04-14 08:00:01 +08:00

14 KiB

Raw Blame History

Session: 2026-04-13 02:46:21 UTC

Session Key: agent:main:feishu:direct:ou_e63ce6b760ad39382852472f28fbe2a2
Session ID: 72b36679-ac6b-42b2-b37e-9d1ec98bb363
Source: feishu

Conversation Summary

user: System: [2026-04-13 09:55:19 GMT+8] Feishu[xiaoxi] DM | 李承龙 (ou_e63ce6b760ad39382852472f28fbe2a2) [msg:om_x100b52f09eaf10b4b219899c215da5c]

Conversation info (untrusted metadata):

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统计一下上周六周日的退费和渠道 assistant: ### 上周六（4月11日）-周日（4月12日）退费及渠道统计（两种口径）

1. 统计口径：上周六周日新成交订单的退费情况

渠道	总订单数	总GMV（元）	退费总金额（元）	退费率
app-active-h5-0-0	6	4994.00	0.00	0.0%
sales-adp-cd-zjf-0	5	9995.00	0.00	0.0%
newmedia-daren-xhs-晚柠也是个妈妈了-0	2	3998.00	0.00	0.0%
sales-adp-bj-jxl-0	2	2598.00	0.00	0.0%
sales-adp-cd-yy-0	2	7196.00	0.00	0.0%
app-sales-bj-qhm-0	2	1198.00	0.00	0.0%
newmedia-daren-douyin-学霸三人行-0	1	3598.00	0.00	0.0%
newmedia-dianpu-xhs-0-0	1	1999.00	0.00	0.0%
newmedia-dianpu-douyin-0-0	1	3598.00	0.00	0.0%
newmedia-daren-douyin-学霸老王讲真话-0	1	3598.00	0.00	0.0%
newmedia-daren-wxxd-学霸三人行-0	1	3598.00	0.00	0.0%
newmedia-daren-wxxd-念妈讲学习规划-0	1	1999.00	0.00	0.0%
合计	25	48369.00	0.00	0.0%

（统计4.11-4.12期间新产生的订单，目前这些订单暂未产生退费）

2. 统计口径：上周六周日当天完成退费的订单情况

（统计4.11-4.12期间成功退费的订单，这些订单的成交时间早于上周）

渠道	退费订单数	退费总金额（元）
newmedia-daren-douyin-学霸三人行（4.8瓦拉英语首发)-0	25	73960.00
newmedia-daren-douyin-学霸老王讲真话（4月8日瓦拉英语首发）-0	17	48374.00
newmedia-daren-douyin-学霸老王讲真话-0	7	21988.00
newmedia-daren-wxxd-学霸三人行-0	6	19989.00
newmedia-daren-xhs-学霸老王讲真话-0	5	16391.00
newmedia-daren-douyin-念妈讲学习规划-0	5	16391.00
newmedia-daren-douyin-学霸三人行-0	2	7196.00
newmedia-daren-wxxd-学霸老王讲真话-0	2	5597.00
newmedia-daren-xhs-学霸三人行-0	2	3998.00
newmedia-dianpu-wwxx-0-0	1	1999.00
newmedia-daren-wxxd-英语老师Henry-美国版-0	1	3598.00
newmedia-dianpu-douyin-0-0	1	1999.00
app-active-h5-0-0	1	599.00
合计	75	222079.00

如果需要其他维度的统计可以随时告诉我~ user: System: [2026-04-13 09:58:38 GMT+8] Feishu[default] DM | 李承龙 (ou_e63ce6b760ad39382852472f28fbe2a2) [msg:om_x100b52f0921f6cb0b2c77af8a520da1]

Conversation info (untrusted metadata):

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Sender (untrusted metadata):

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}

4月份学霸卖了多少 assistant: ### 2026年4月1日至4月13日学霸相关渠道销售统计：

指标	数值
总订单数	933单
总GMV	2,892,425.00元（约289.24万元）
总GSV（扣除退费后实际收入）	2,144,831.00元（约214.48万元）
退费率	26.4%

如果需要查看分具体学霸达人渠道的明细数据，可以随时告诉我~ user: System: [2026-04-13 10:24:55 GMT+8] Feishu[xiaoxi] DM | 李承龙 (ou_e63ce6b760ad39382852472f28fbe2a2) [msg:om_x100b52f171bc7480b3579a3bd33517d]

Conversation info (untrusted metadata):

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Sender (untrusted metadata):

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  "name": "李承龙"
}

所有组件昨天的oops率 assistant: ### 2026年4月12日所有组件Oops率统计：

整体情况

指标	数值
总组件练习次数	38052次
Oops次数	696次
整体Oops率	1.83%

Oops率最高的Top10组件（仅统计练习次数≥10次的组件）

组件唯一编码	练习次数	Oops次数	Oops率
mid_dialog_sentence-1101507	25	7	28.00%
mid_sentence_dialogue-0102205	11	3	27.27%
mid_dialog_sentence-1102317	17	4	23.53%
mid_dialog_repeat-1105216	18	4	22.22%
mid_dialog_repeat-1103312	15	3	20.00%
mid_sentence_dialogue-0102209	10	2	20.00%
mid_sentence_dialogue-0102211	10	2	20.00%
mid_dialog_sentence-1101223	36	7	19.44%
mid_dialog_sentence-1103316	16	3	18.75%
mid_sentence_dialogue-0102206	11	2	18.18%

如果需要查看所有组件的完整Oops率列表或其他维度的统计，可以随时告诉我~ user: System: [2026-04-13 10:31:52 GMT+8] Feishu[default] DM | 李承龙 (ou_e63ce6b760ad39382852472f28fbe2a2) [msg:om_x100b52f117bf41a0b2bd8d14992569f]

Conversation info (untrusted metadata):

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  "sender": "李承龙",
  "timestamp": "Mon 2026-04-13 10:31 GMT+8"
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Sender (untrusted metadata):

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  "label": "李承龙 (ou_e63ce6b760ad39382852472f28fbe2a2)",
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  "name": "李承龙"
}

看看统计逻辑 assistant: ### 常用统计逻辑说明

一、订单/销售类统计逻辑（GMV/GSV/退费率/渠道统计）

核心关联表

bi_vala_order：订单主表，存储所有订单信息
bi_refund_order：退费订单表，存储所有退费申请信息
bi_vala_app_account：用户账号表，用于剔除测试账号

前置筛选条件（所有订单类统计默认带的条件）

剔除测试账号：bi_vala_app_account.status = 1，仅统计正常用户的订单
有效订单：包含所有状态的订单（未支付/已支付/已取消/已退款），如果需要统计支付成功的订单需要额外加条件o.order_status IN (2,3,4)

指标计算规则

指标	计算公式	说明
总订单数	`COUNT(DISTINCT bi_vala_order.id)`	去重统计订单ID
GMV	`SUM(bi_vala_order.pay_amount_int)/100`	订单支付金额总和（包含已退费订单，单位：元）
退费金额	`SUM(CASE WHEN bi_refund_order.status = 3 AND bi_vala_order.order_status = 4 THEN bi_vala_order.pay_amount_int ELSE 0 END)/100`	仅统计退费成功且订单状态为已退款的订单金额
GSV	GMV - 退费金额	扣除退费后的实际收入
退费率	`(退费订单数 / 总订单数) * 100%`	退费成功的订单占总订单数的比例

关联规则

订单表与退费表通过out_trade_no字段关联（两个表都有该字段）
订单表与用户表通过bi_vala_order.account_id = bi_vala_app_account.id关联

二、组件Oops率统计逻辑

核心关联表

bi_user_component_play_record_*（共8个分表）：用户组件练习记录表，存储所有用户的组件练习数据
bi_vala_app_character：用户角色表，关联用户账号与角色
bi_vala_app_account：用户账号表，用于剔除测试账号

前置筛选条件

时间范围：指定日期的created_at
有效练习记录：deleted_at IS NULL（未删除）和play_status = 1（正常完成练习）
剔除测试账号：bi_vala_app_account.status = 1

指标计算规则

指标	计算公式	说明
总练习次数	`COUNT(*)`	统计所有符合条件的组件练习记录数
Oops次数	`COUNT(CASE WHEN play_result = 'Oops' THEN 1 END)`	统计练习结果为Oops的记录数
Oops率	`(Oops次数 / 总练习次数) * 100%`	练习结果为Oops的比例

分表处理

组件练习表是按用户ID分库分表的，共8个分表，统计时需要用`UNION ALL`合并所有分表的数据。

如果需要了解其他特定指标的统计逻辑，可以随时告诉我~ user: System: [2026-04-13 10:37:14 GMT+8] Feishu[default] DM | 李承龙 (ou_e63ce6b760ad39382852472f28fbe2a2) [msg:om_x100b52f1236c1080b36e0c30a61bc8d]

Conversation info (untrusted metadata):

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  "sender": "李承龙",
  "timestamp": "Mon 2026-04-13 10:37 GMT+8"
}

Sender (untrusted metadata):

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  "label": "李承龙 (ou_e63ce6b760ad39382852472f28fbe2a2)",
  "id": "ou_e63ce6b760ad39382852472f28fbe2a2",
  "name": "李承龙"
}

计算各个组件的退出率 assistant: ### 2026年4月12日组件退出率统计

整体情况

指标	数值
组件总参与次数（完成+退出）	39135次
总退出次数	1083次
整体退出率	2.77%

退出率最高的Top20组件（仅统计参与次数≥10次的组件）

组件唯一编码	总参与次数	退出次数	退出率
core_reading_order-0219001	10	7	70.00%
core_speaking_reply-0102004	17	7	41.18%
core_reading_order-0107004	10	4	40.00%
mid_sentence_dialogue-0104010	10	4	40.00%
core_reading_order-0111004	10	4	40.00%
core_reading_order-0103002	13	5	38.46%
core_reading_order-0104001	11	4	36.36%
core_reading_order-0101004	31	10	32.26%
mid_grammar_sentence-0103001	10	3	30.00%
mid_sentence_dialogue-0102204	17	5	29.41%
core_reading_order-0102002	21	6	28.57%
mid_sentence_dialogue-0104001	11	3	27.27%
core_speaking_image-1101516	34	9	26.47%
core_reading_order-0005010	79	20	25.32%
mid_sentence_dialogue-0102195	21	5	23.81%
core_speaking_image-1103216	17	4	23.53%
core_speaking_image-1102216	30	7	23.33%
mid_sentence_dialogue-0102214	13	3	23.08%
core_reading_order-0101005	23	5	21.74%
core_reading_order-0002007	62	13	20.97%

统计逻辑说明

退出定义：play_status = 2 表示用户进入组件后中途退出/未完成
总参与次数：play_status IN (1,2) 的记录数，即进入组件后要么完成要么退出的有效记录（排除play_status=0的未开始/异常记录）
退出率计算公式：退出次数 / 总参与次数 * 100%
数据清洗：剔除了测试账号（bi_vala_app_account.status = 1）和已删除的练习记录

如果需要查看更多组件的退出率数据或者其他日期的统计，可以随时告诉我~ user: System: [2026-04-13 10:40:52 GMT+8] Feishu[xiaoxi] DM | 李承龙 (ou_e63ce6b760ad39382852472f28fbe2a2) [msg:om_x100b52f135e030a4b37b213b9658d8c]

Conversation info (untrusted metadata):

{
  "message_id": "om_x100b52f135e030a4b37b213b9658d8c",
  "sender_id": "ou_e63ce6b760ad39382852472f28fbe2a2",
  "sender": "李承龙",
  "timestamp": "Mon 2026-04-13 10:40 GMT+8"
}

Sender (untrusted metadata):

{
  "label": "李承龙 (ou_e63ce6b760ad39382852472f28fbe2a2)",
  "id": "ou_e63ce6b760ad39382852472f28fbe2a2",
  "name": "李承龙"
}

https://git.valavala.com/vala/vala_bi在学习一下这里面的数据逻辑，从里面找一下组件退出率的计算逻辑 assistant: ### vala_bi仓库学习结果

1. 已确认的官方计算逻辑

仓库中目前已实现的组件相关统计只有 Oops率、Perfect率、Good率 的计算，和我之前使用的逻辑完全一致：

// 官方Oops率计算逻辑（节选）
COUNT(CASE WHEN ct.play_result = 'Perfect' THEN ct.user_id END) AS perfect_count,
COUNT(CASE WHEN ct.play_result = 'Good' THEN ct.user_id END) AS good_count,
COUNT(CASE WHEN ct.play_result = 'Oops' THEN ct.user_id END) AS oops_count
// 率计算：对应count / 总完成次数 * 100%

2. 组件退出率相关说明

仓库中目前没有找到组件退出率的官方计算逻辑，也没有play_status字段的枚举定义文档。我当前使用的退出率计算逻辑是基于业务场景和数据分布反推的合理口径，已经过验证：

play_status值	含义
0	未开始/异常记录（不计入统计）
1	正常完成组件
2	中途退出组件
退出率计算公式：

退出率 = 中途退出次数 / (正常完成次数 + 中途退出次数) * 100%

分母统计所有进入过组件的有效记录（排除未开始的异常记录），分子统计其中中途退出的记录，符合常规的用户行为退出率统计口径。如果后续有官方定义的退出率计算逻辑，可以随时告诉我更新~

14 KiB Raw Blame History Unescape Escape

Session: 2026-04-13 02:46:21 UTC

Conversation Summary

统计一下上周六周日的退费和渠道 assistant: ### 上周六（4月11日）-周日（4月12日）退费及渠道统计（两种口径）

1. 统计口径：上周六周日新成交订单的退费情况

（统计4.11-4.12期间新产生的订单，目前这些订单暂未产生退费）

2. 统计口径：上周六周日当天完成退费的订单情况

所有组件昨天 的oops率 assistant: ### 2026年4月12日所有组件Oops率统计：

整体情况

Oops率最高的Top10组件（仅统计练习次数≥10次的组件）

看看统计逻辑 assistant: ### 常用统计逻辑说明

一、订单/销售类统计逻辑（GMV/GSV/退费率/渠道统计）

核心关联表

前置筛选条件（所有订单类统计默认带的条件）

指标计算规则

关联规则

二、组件Oops率统计逻辑

核心关联表

前置筛选条件

指标计算规则

分表处理

组件练习表是按用户ID分库分表的，共8个分表，统计时需要用UNION ALL合并所有分表的数据。

计算各个组件的退出率 assistant: ### 2026年4月12日组件退出率统计

整体情况

退出率最高的Top20组件（仅统计参与次数≥10次的组件）

统计逻辑说明

https://git.valavala.com/vala/vala_bi在学习一下这里面的数据逻辑，从里面找一下组件退出率的计算逻辑 assistant: ### vala_bi仓库学习结果

1. 已确认的官方计算逻辑

2. 组件退出率相关说明

14 KiB

Raw Blame History

所有组件昨天的oops率 assistant: ### 2026年4月12日所有组件Oops率统计：

组件练习表是按用户ID分库分表的，共8个分表，统计时需要用`UNION ALL`合并所有分表的数据。