货代商物流决策看板

背景：把物流数据从表格变成决策依据

货代和跨境电商物流团队的日常数据大多沉淀在 Excel 发货汇总表里。表中通常包含多票货物的货代名称、渠道、起飞/开船日、到港日、签收日、单价以及是否查验等信息。要回答“哪个货代在目标线路上又快又便宜”“近期时效是否恶化”这类问题，往往需要人工逐个 sheet 筛选、清洗价格文本（例如把 11.88/kg 转成数值），再用公式补算时效天数，最后画图对比。数据分散、口径不一，导致决策周期长且容易出错。

该技能把这套分析流程脚本化：读取一个多 sheet 的发货汇总表，输出一个自包含的交互式 HTML 看板，让业务人员打开浏览器即可按渠道和仓库维度比较货代表现。

技能如何工作

核心入口是 scripts/build_dashboard.py。执行时传入 Excel 路径和可选的输出 HTML 路径，脚本按以下步骤运行：

• 多 sheet 解析：遍历工作簿中的所有 sheet，自动跳过“说明”等非数据页，每个 sheet 被识别为一个渠道分组。
• 列名映射：将列名归一化（去除多余空白、忽略大小写）后与规范字段进行精确匹配，不做子串或模糊匹配，以避免误命中。
• 字段清洗与补算：价格字段支持 11.88、11.88/kg、11.88元/kg 等写法，统一提取其中的数字；当总时效天数缺失时，优先用 签收入仓日 - 起飞/开船/开车日 推算，签收日也缺失时退化为 到港日期 - 起飞日。
• 看板渲染：清洗后的数据被序列化为 JSON 并嵌入 HTML 模板，生成无需服务器即可打开的看板。

看板提供渠道分组选择器、亚马逊仓库与发船日期二级筛选、时效/价格权重滑块（实时更新推荐），并用散点图（每点代表一票货）、箱线分布图、均值柱状图、时效趋势线图和明细表多角度对比货代。推荐结果由归一化加权评分得出，展示评分、均值、范围与查验率。

适用边界与注意点

• 列名必须与规范字段精确一致（归一化后完全相等）。若你的表头带有前缀后缀或中英混排，需要先在 Excel 中统一命名。
• 看板图表依赖 Chart.js CDN，运行时需要联网；若部署在完全离线环境，需自行将 Chart.js 下载到本地并修改引用路径。
• 脚本依赖 pandas 与 openpyxl，缺失时会尝试自动安装，生产环境建议预先声明依赖。
• 推荐结果仅基于时效、价格与查验率等表中字段，不包含妥投率、破损率等未采集维度。