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name: refund-user-learning-analysis
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description: |
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退费用户U0学习数据分析工具。统计指定时间段内购课并退费的用户在U0阶段的学习表现，
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包括课程巩固(Review)正确率与用时、单元强化(Summary)参与与完成、单元挑战(Challenge)各维度成绩。
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支持自动剔除脏数据、生成Excel多Sheet报表。
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**触发场景**:
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(1) 统计退费用户的学习数据/学习情况
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(2) 分析退费用户在U0阶段的巩固/强化/挑战表现
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(3) 退费用户有多少完成了U0课程
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(4) 退费用户的学习完成率、正确率统计
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(5) 用户提到"退费用户"+"学习数据/巩固/强化/挑战"的组合
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# 退费用户U0学习数据分析
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## 分析流程
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### Step 1: 确认参数
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向用户确认:
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- **时间范围**: 订单付款的起止日期 (默认当月)
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- **是否剔除仍有有效订单的用户**: 默认剔除
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- **巩固用时异常阈值**: 默认 60 分钟，超过视为脏数据
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### Step 2: 执行数据查询
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运行查询脚本，传入参数:
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```bash
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python3 scripts/query_refund_learning.py \
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--start 2026-04-01 --end 2026-05-01 \
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--output /tmp/refund_learning_report.json \
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--pure true --outlier 60
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```
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脚本自动完成:
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1. 筛选时间段内购课且退费(order_status=4 + refund status=3)的用户
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2. 可选剔除仍持有有效订单(order_status=3)的用户
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3. 关联角色表找到user_id，查8张分表判断U0五节课完成情况
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4. 统计巩固(Review)用时和正确率(从question_list JSON解析isRight)
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5. 统计强化(Summary)进入和各知识模块完成情况
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6. 统计挑战(Challenge)四维度参与和Perfect/Good/Oops分布
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7. 自动识别并剔除巩固用时异常数据
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### Step 3: 生成 Excel 报表
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```bash
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python3 scripts/generate_excel.py \
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--input /tmp/refund_learning_report.json \
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--output /tmp/退费用户U0学习数据统计.xlsx
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```
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生成5个Sheet: 总览、课程巩固、单元强化、单元挑战、剔除的异常数据。
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### Step 4: 发送文件
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使用 `feishu-send-file` skill 将 Excel 文件发送给用户。
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## 数据口径
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- **退费用户**: `bi_vala_order.order_status = 4` 且 `bi_refund_order.status = 3`，通过 `out_trade_no` 关联
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- **纯退费用户**: 上述用户中无任何 `order_status = 3` 的有效订单
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- **完成U0**: 用户至少完成 L1-U0 或 L2-U0 的全部5节课 (`play_status = 1`)
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- **巩固正确率**: `question_list` JSON 中 `isRight=true` 的数量 / 总题数 × 100
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- **强化完成**: 做完该单元所有知识模块 (L1=3个, L2=4个)
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- **挑战成绩**: 首次各维度的 `score_text` (Perfect/Good/Oops)
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- **测试账号**: 通过 `bi_vala_app_account.status = 1` 过滤
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## 扩展到其他单元
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修改脚本中的 chapter_id 和 story_id 映射即可统计其他单元。
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映射关系详见 `references/data-model.md`。
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查询 `bi_level_unit_lesson` 表获取任意单元的 chapter_id:
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```sql
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SELECT * FROM bi_level_unit_lesson WHERE course_unit = 'U01' ORDER BY course_level;
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```
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查询 story_id:
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```sql
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SELECT DISTINCT story_id, level FROM bi_user_unit_review_question_result
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WHERE chapter_id IN (<target_chapter_ids>) LIMIT 5;
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```
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