Forgalom — utolsó 90 nap (napi bontás)
Forrás-megoszlás (idei év)
Havi forgalom — utolsó 12 hónap
30 napos mozgóátlag (simított trend, kombinált forgalom)
Hétvége vs hétköznap (idén)
Forrás-arány trend (havi UNAS vs Shoprenter részesedés)
Havi növekedési ütem (YoY % — előző évhez képest)
Negyedéves összehasonlítás (YoY % a sor alatt)
Márka-adatok
Még nincs márka-szintű adat ebben az adatbázisban.
A márka-szintű forgalom az API rendelési tételeiből épül be — a mostani DB csak napi totált tárol.
A márka-gyűjtés bekapcsolásához az alábbi parancsok kellenek (a projekt mappájában futtatva):
Indító lépések:
1. python marka_lekerdezes.py --debug → ellenőrzi az API mezőket (nem ment DB-be), létrejön egy marka_debug.txt fájl
2. python marka_lekerdezes.py --backfill 30 → utolsó 30 nap mentése a DB-be
3. python dashboard_export.py --upload → újragenerál és feltölt FTP-re
Először az 1. lépés debug-ját kell lefuttatni, hogy lássuk a tényleges API mezőneveket. Csak utána megy a 2. lépés.
Utalvány-adatok
Még nincs utalvány-adat ebben az adatbázisban.
A 10/20/30/40/50.000 Ft-os Pandora ajándékutalványok eladása és felhasználása itt jelenik majd meg, ha a backfill lefutott.
Napi forgalom
Kumulatív forgalom (időszakon belül összegezve)
Havi forgalom forrásonként (teljes idősor)
Havi bontás táblázatban
Év-összehasonlítás (kumulatív, év eleje óta)
Év-összehasonlítás (havi bontás)
Átlag forgalom hétnaponként (utolsó 12 hét)
Heti összforgalom (utolsó 26 hét)
Havi napok átlagos bevétele (a hónap 1–31. napja, teljes történet alapján)
Megmutatja, hogy a hónapon belül melyik napokon érkezik átlagosan több bevétel. Pl. ha a 10-én jellemzően nagyobb az érték, az lehet fizetéshez kötött vásárlási minta. A teljes adatbázis (több év) átlaga látszik — minél hosszabb az időszak, annál pontosabb a kép.