用 Codex 做出电商 BI 系统（4 节实操视频课）

这门课解决什么问题

做电商的人手里从不缺数据：后台有曝光、有点击、有订单，表格里躺着几千行 SKU。缺的是把这些数字变成一句「所以我该干什么」。请人开发一套 BI 系统要排期、要预算，自己学 SQL 和 Python 又太长。

这门课给的是第三条路：用 Codex 这类 AI 编程工具，让代码替你把数据整理成能看的看板。你负责把生意讲清楚，代码的部分交给 AI 写。

四节课分别讲什么

第一节 · 认识 Codex 与 BI：把「我想看清生意」说成具体需求 最容易被跳过、也最要命的一节。多数人做 BI 失败不是输在技术，是输在需求模糊——「我想看清生意」不是需求，「我想知道哪个类目上周动销率掉了、掉在哪几个 SKU」才是。这节课教的就是这个翻译过程。

第二节 · 拆解经营指标：销售额、订单数、客单价、毛利率 把生意拆成可计算的指标。销售额 = 流量 × 转化率 × 客单价这类恒等式背后，每个因子的变动意味着什么，毛利率为什么不能只看销售端。这节决定了后面看板的指标口径对不对。

第三节 · 商品分析模型：SKU、类目、销量与动销情况 从「卖了多少」到「哪些货在动、哪些货压着」。SKU 颗粒度的分析、类目结构的对比、动销率怎么算、滞销款怎么提前识别——电商最核心的货品视角。

第四节 · 流量分析模型：曝光、点击、转化、投产的关系 花钱买来的流量到底有没有效。曝光到点击、点击到转化、投产比（ROI）怎么串起来看，哪一环掉了该怎么定位。

课程的特点

四节课都是单节 450M 以上的实操录屏——不是念 PPT，是边说边写边跑，你能看到每一步的中间结果。课程按真实日期排（09.14 → 09.15 → 09.22 → 09.23），是一个连续推进的项目节奏，不是四节拼起来的散课。

思路上它把 BI 拆成了「需求翻译 → 指标定义 → 商品模型 → 流量模型」这条链，顺序是从模糊到具体。就算你最后不用 Codex，这套拆解顺序也适用于用任何工具搭看板。

适合谁

• 电商运营、店铺负责人，想自己搞一套看得懂的数据看板的
• 会看数据但不会写代码，卡在「知道要什么、做不出来」这一步的
• 已经在用 AI 写点小脚本，想把它用到正经业务分析上的

不太适合想学通用 BI 工具（Tableau、Power BI）操作的人——这门课的重点不在工具按钮，在于用 AI 把系统从零搭出来。

建议怎么看

第一节一定要完整看，别跳。后面三节可以按需，但顺序别颠倒：先有指标口径（第二节），商品和流量模型才站得住。

看的时候建议开着自己的后台数据跟着做。这套东西的价值不在「看懂了」，在于你把自己的数据跑一遍之后，第一次看到自己店铺的动销率长什么样。

说明

• 资料为第三方整理，本站仅提供网盘链接，不提供原文件托管。
• 涉及 AI 编程工具的能力与版本变化较快，实际操作请以官方最新信息为准。