分析管道：PostgreSQL + Python + 仪表板

我们已经在 MySQL 中积累了原始事件数据一段时间，但它只是静静地放在那里——没有真正的分析，我们无法回答关于产品使用的基本问题。我们想建立一个完整的分析管道，将这些原始数据转换为 PostgreSQL 中干净的建模表，并在整个团队可访问的 BI 仪表板上显示关键指标。

核心工作是一个 ETL 管道，从 MySQL 中提取数据，清理和聚合数据，并将其加载到 PostgreSQL 中，设计良好的事实和维度表用于分析事件、用户和收入。在此基础上，我们需要定时作业——通过 cron 或 Airflow 进行每日和每小时的聚合——以及一个连接到 PostgreSQL 的 Grafana 或 Metabase 仪表板。对我们来说重要的指标是 DAU、MAU、留存率、ARPU 和漏斗转化率，我们还需要自动数据质量检查（行计数和空值验证），以便我们可以信任仪表板。

技术栈以 Python 为导向，所有内容都应该通过 Docker Compose 启动，以便在干接后我们可以自己运行和扩展管道。

组件：
— 1. ETL — 从 MySQL 中提取，转换（清理、聚合），加载到 PostgreSQL
— 2. 数据模型 — 用于分析事件、用户、收入的事实/维度表
— 3. 调度程序 — 每日/每小时聚合（cron 或 Airflow）
— 4. 仪表板 — 连接到 PostgreSQL 的 Grafana 或 Metabase
— 5. KPI — DAU、MAU、留存率、ARPU、漏斗转化率
— 6. 数据质量控制 — 行计数和空值检查

技术栈：
— Python 3 (pandas, SQLAlchemy, psycopg2)
— PostgreSQL
— Grafana 或 Metabase
— 用于本地部署的 Docker Compose