Scenario Lab場景原子 × 產業 = 應用

組合器

左邊切產業、選場景, 右邊即時預覽組合後的應用。URL 本身就是組合定義, 可分享 / 書籤。

物流配送 · 即時組裝應用
4 個場景 · 共用同一份 包裹資料
選中 包裹:pk-77301pk-77302pk-77303pk-77304pk-77305pk-77306
ML 模型卡 · ml-model-card
ML Model Card
收件人流失預測 v3.2
Production
AUC
0.847
Precision
0.72
Recall
0.69
F1
0.70
訓練資料過去 12 個月 · 6000 筆
特徵數47 維 · SHAP 可解釋
重訓頻率每週 · Airflow DAG
偏差審查依年齡/性別/地區 fairness ✓
對抗測試通過 (2026-03-28)
數據對比 · stat-comparison
A / B 實驗結果

新版 包裹追蹤 介面 vs 舊版

樣本 4,281 · 過去 14 天 · 信心水準 95%
✓ 統計顯著
Control · 舊版
今日單量1,564件
準時率81.85499999999999%
平均里程32.3km
Treatment · 新版
Winner
今日單量1,840件
準時率96.3%
平均里程38km
核心提升
+17.6%
今日單量 相對改善
資料品質 · data-quality
資料品質檢查
昨日批次 · 18,402 筆
  • 包裹 金額 > 099.94%
    12 筆違規記錄已推入 quarantine
  • customer_id 非空100.00%
  • 重複鍵檢測99.99%
    2 筆違規記錄已推入 quarantine
  • 時間戳合理性99.71%
    53 筆違規記錄已推入 quarantine
資料管線 · etl-pipeline
Pipeline Layer · dbt / Airflow / Fivetran
物流配送 資料管線
2 個來源 → 2 個目標 · 每 15 分鐘同步
● 運行中SLA 99.8%
Source (2)
外部 API
REST
資料庫 CDC
Debezium
Transform (dbt models)
  • stg_01
    格式正規化
    日期/時區/欄位命名
    ✓ OK
  • stg_02
    業務規則轉換
    對應到 包裹 本體
    ✓ OK
  • stg_03
    PII 遮蔽 / 加密
    符合合規規則
    ✓ OK
  • stg_04
    派生欄位
    計算 KPI 前置資料
    ✓ OK
-- models/fct_包裹.sql
SELECT * FROM {{ ref('stg_04_derived') }}
WHERE picked IS NOT NULL
Sink (2)
原始資料
entity
核心實體
entity
最後執行: 2 分鐘前 · 處理 18,402 筆重跑看血緣 (lineage)查錯誤