SQL 与数据库 · 工程实战阶段 43 项必做
用公开数据集搭一个电商分析模型 + 3 张看板
能独立搭建一个分析型数据模型
难度
建议投入 16–28 小时· 4 条需求验收权重
能跑通 GMV / 复购率 / 品类贡献三个指标，且口径可复述40%
核心功能可独立跑通，无阻断性 bug25%
关键路径有测试或可复现的验收脚本15%
README 写清运行方式、架构与踩坑10%
能在 5 分钟内讲清设计与取舍10%
总分 100。低于 60 分说明这个阶段还没过，回去补知识点，不丢人。
项目背景
这是「SQL 与数据库」路径第 4 阶段（阶段四 · 工程实战）的验收项目。本阶段目标是：能独立搭建一个分析型数据模型。项目不是练习题的堆砌，而是把这一阶段的知识点压缩成一个能演示、能讲清楚取舍的成品。
MVP 目标
- 能独立搭建一个分析型数据模型
- 做出可运行、可演示的「用公开数据集搭一个电商分析模型 + 3 张看板」
- 把 维度建模（星型/雪花）、分层设计 ODS/DWD/ADS、dbt 或 SQL 脚本编排 真正用进项目，而不是停在笔记里
功能需求清单
3 项必做 · 1 项建议- 1用公开数据集搭一个电商分析模型 + 3 张看板必做
完整实现「用公开数据集搭一个电商分析模型 + 3 张看板」，并覆盖正常流程与至少一条异常流程。
- 2可运行与可复现必做
提供一条命令或脚本，在干净环境（或 Docker）里能跑起来；把依赖版本写清楚。
- 3异常与边界必做
至少处理 3 类异常或边界输入（空数据、超长输入、网络失败、并发冲突等），并说明处理策略。
- 4测试或验收脚本建议
对核心路径写至少 3 个自动化测试，或提供可重复执行的验收脚本（含预期输出）。
技术约束
维度建模（星型/雪花）分层设计 ODS/DWD/ADSdbt 或 SQL 脚本编排指标口径文档化ClickHouse / PG 选型
交付物
- Git 仓库（含分阶段提交记录，不是最后一次性上传）
- README：项目简介、架构/流程图、运行方式、已知限制
- 演示材料：截图，或 1–2 分钟录屏
- 复盘：做错的 3 个决定与改进方案
加分项
- 在「用公开数据集搭一个电商分析模型 + 3 张看板」基础上加一层持久化或缓存
- 补 CI（lint + test）与一键部署脚本
- 做一次性能或质量对比，用数据说明改进
最容易翻车的地方
- 以为 SQL 就是 SELECT —— 索引、执行计划与事务隔离才是分水岭
- 背八股不建表 —— 没亲手设计过表，永远理解不了范式与反范式
- 只做到「能跑」，没有异常处理与边界用例
- README 只写一句「装依赖后运行」，别人跑不起来
做完之后，简历怎么写
「用公开数据集搭一个电商分析模型 + 3 张看板」：独立完成 用公开数据集搭一个电商分析模型 + 3 张看板，使用 维度建模（星型/雪花）、分层设计 ODS/DWD/ADS、dbt 或 SQL 脚本编排；通过「能跑通 GMV / 复购率 / 品类贡献三个指标，且口径可复述」验收。
写「做了什么 + 用了什么 + 结果如何」，不要写「参与了 XX 系统」。