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--- name: sealeap-shopify-mmm-data-readiness description: Shopify 营销组合建模数据准备。用于多渠道MMM建模前的数据适用性、口径和可识别性审计;不输出尚未拟合的渠道ROI。 --- # Shopify 营销组合建模数据准备 ## 输入与范围 - 明确的业务问题、KPI和决策粒度。 - 同频率收入/销量与退款数据、真实媒体支出和曝光。 - 价格、促销、缺货、渠道变化、节日与经营事件。 - 数据起止、币种、时区、来源、缺失与变更日志。 先固定目标市场、观察时间与用户要作的决定。缺少决定性资料时完成可确定部分,把其余标为未知或HOLD,不虚构账户状态。 ## 工作流程 1. 先确定要回答的预算问题及KPI,拆开平台归因收入与实际经营总额。 2. 按同一周起始日/时间粒度对齐数据,区分真实零值、缺失、延迟与计划数,抽样对账后再扩全集。 3. 检查渠道变化量、有效样本、共线性、促销与缺货的重叠;不能靠机械拆成更多变量提高可信度。 4. 建立按时间顺序的训练、验证与外样本评估方案,保留价格/媒体定义变化等结构断点。 5. 交付GO/HOLD数据准备结论和需要额外实验的识别缺口;拟合模型、实验校准和预算上线是后续独立任务。 ## 交付 - 变量与来源字典。 - 时间序列质量表。 - 可识别性与混杂清单。 - 建模准备判定及补证任务。 分支判断、验收字段和合成案例见 [操作手册](references/playbook.md);需要查来源范围、计数或当前规则时读 [证据与规则](references/evidence.md)。 ## 执行边界 本Skill提供任务流程,不表示已经连接平台或取得商户操作权限。事实、估算、假设、未知分别记录;经验与模型输出不保证收益。只执行用户已授权动作,已有明确授权不重复索取;提交、处理和结果回读分开。网络和工具受限时完成可审阅方案,不绕过访问限制或伪造执行成功。