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synced 2026-11-15 09:31:59 +00:00
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- tests/fixtures/acceptance/retail_trends.py(python -m tests.fixtures.acceptance.retail_trends <db> [--today],数据源名 retail_trends,不动 retail.py):华东线下客单价降到七成带来的销售额下降(主要来自华东);三成线下订单转到线上造成的退款率辛普森(各渠道都降、整体升,结构为主);订单数的常规波动;取消单激增;线上销售额连涨十周以上;线上销售额的变化来自订单数;西南一家小店的退款率看着高但样本太少;本周没过完(和上周不可比,周一时本周还没有数据、那一题期望算不了)。订单数按店按周定好、金额在窄区间随机、退款按渠道比例挑,各效应不靠运气 - tests/fixtures/eval/analysis_suite.json:八道题,问法用使用者的说法(上周销售额为什么下降?退款率为什么上升了?上周订单数下降算不算异常?……),各配一个贡献或判定期望,订单数、取消单两题另配一个不必需的「一个数」 - 测试:同一个今天逐字节相同;四个不同的今天(周三、周日、周六、跨年)上用 app.analysis.run 按题集的期望 SQL 核对八个效应;周一那一题照实算不了;走接口导入题集、逐题试算,分析期望都算得出、判定和埋的效应一致;真运行的算期望(作答前后对得上、阈值按设置快照、参数对不上照实说)、读作答运行里的分析结论和引用、重评老结果、从头到尾评一题(助手剧本搭查库 → 分析卡 → 报告,对且可追溯、逐题 E1 等价已证明)