报表开发
从需求到成品报表的完整链路：数据库取数、指标口径确认、 多表关联、日报周报月报的固定化输出。 会写脚本让它每月自动跑，不用人手工重复。
数据报表开发 · 经营数据分析
你的数据不是没用
是还没被整理成能做决定的样子
十余年报表开发与数据分析经验，日常工作就是把各部门丢过来的乱数据， 变成管理者一眼能看懂、能拿来拍板的报表。 现在把这件事做成对外服务，面向电商卖家和中小企业。
- 10+ 年报表开发与数据分析
- SQL / Python数据清洗与自动化
- 保险行业强监管场景数据经验
我能做什么
不是"什么都能做"，下面这四件是我做了十年、能保证质量的。
数据清洗与整理
多个表合并、去重、格式统一、金额与数量校验、 关联缺失项定位。交付时附一份问题清单， 告诉你原始数据哪里不可信、哪些结论现在算出来是不准的。
经营数据分析
趋势、同比环比、商品与区域排行、利润与退款归因。 重点不是图表数量，是把结论写成人话： 哪个款在亏、退款为什么涨、钱主要从哪来。
业务需求翻译
长期给非技术的业务部门做支持，习惯把 "我想看看最近生意怎么样" 这种话， 拆成可计算的指标和可交付的表。这一步比写代码更容易出错。
案例：3286 行乱账 → 一份能看的经营报告
下面是一个完整演示。 数据为程序生成的模拟数据，不涉及任何真实公司或客户信息。
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① 原始数据
3286 行订单。日期四种格式混写、金额带 ¥ 和"元"、 数量写成"两件"、省份"福建 / 福建省 / FJ"算成三个地区、 95 条重复订单、成本表还缺两个 SKU。
红色格子是有问题的数据 -
② 清洗后
2869 条有效订单。格式统一、重复去重、 金额按"单价 × 数量 − 优惠"重新校验， 并关联成本表算出每单毛利。
格式统一，多了毛利列 -
③ 问题清单
自动识别 7 类数据问题并说明处理方式。 这份清单本身就是交付物之一 —— 老板需要知道自己的数据哪里不可信。
7 类问题，各自怎么处理的 -
④ 经营结论
8 个月趋势、毛利率 34.3%、退款率 9.5%、 最赚钱和最该查的商品、第一大市场、旺季识别， 以及一条明确提示：有 2 个 SKU 没有成本数据， 当前利润数字是不完整的。
老板真正想看的那一页
服务与价格
价格公开，不用来回问。复杂需求可以先聊，做不了我会直接说。
数据体检
¥39
- 发一份表给我
- 回你一页问题清单
- 说明哪些指标现在算不准
适合先看我靠不靠谱
多数人选这个
单次经营分析报告
¥299
- 多表合并、清洗、校验重算
- 趋势 / 排行 / 退款归因 / 毛利测算
- 干净明细表 + Excel 报表 + 一页文字结论
- 2–3 天交付
月度报表服务
¥499/月
- 每月固定出一次报表
- 含同比环比与异常提醒
- 你只管把后台导出的表丢过来
长期合作，省掉重复沟通
关于你的数据
- 表里如果有买家手机号、收货地址、真实姓名，我会先脱敏；做经营分析并不需要这些字段。
- 你也可以自己先删掉那几列再发我。
- 交付完成后删除源文件。
关于我
计算机科学与技术专业出身，十余年一直在做数据这条线上的活： 报表开发、数据分析、需求对接。 日常服务的是完全不懂技术的业务部门， 所以我习惯的工作方式是先把话听懂，再动手写代码。
主要在保险行业工作，那是一个对数据准确性和合规要求都很高的环境。 这段经历给我的不只是技术，更是对"这个数字能不能拿出去"的敏感。
最近在用 AI 编程工具提升交付效率，这个网站本身就是用 OpenClaw 搭出来的 —— 从零到上线，纯手写前端，没有套模板。
一点说明： 我不使用、不携带任何任职单位的数据、脚本或报表模板。 对外服务的所有内容都是独立重建的。这条对你我都是保护。
留下联系方式
随便逛不用留任何信息。想让我联系你，填下面两项就够了。
这个表单现在是怎么工作的
本站目前只有前端，没有服务器也没有数据库。 你提交的内容只保存在你自己这台设备的浏览器里， 不会发送到任何地方，我也收不到。
所以现在要联系我，请直接用页脚的方式。 后端服务和数据库是下一步的事，做好之后这个表单才会真正可用。