用途：Marketing Analytics Lab Engine 用于统一接入多个广告平台的营销数据。它通过适配器模式把各平台特有的 CSV 导出转换为统一的 CampaignRecord 规范数据模型，并在进入分析流程前用 Pydantic 做严格校验，解决跨平台字段不一致的问题。
主要能力：提供 CampaignRecord 规范模型（source、date、platform_campaign_id、campaign_name、impressions、clicks、cost、conversions、revenue）；BaseCampaignAdapter 抽象适配器契约；UnifiedLoader 按来源路由到对应适配器；基于 Pydantic 的校验层。目前已实现 google_ads，meta_ads 仍在开发中。KPI 引擎、洞察引擎、健康监控、仪表盘、预算优化、A/B 测试与预测等属于规划中的后续版本。
使用方式：安装需 Python 3.11+，依赖 pandas、pydantic v2、pytest。命令： git clone https://github.com/shayantimes/marketing-analytics-lab.git cd marketing-analytics-lab pip install -r requirements.txt 加载数据示例： from src.loaders.unified_loader import UnifiedLoader records = UnifiedLoader.load(source='google_ads', filepath='data/sample_google_ads_campaign.csv') 校验示例： from src.contracts.validator import validate_record is_valid, errors = validate_record(record) 测试：pytest tests/，覆盖率 pytest --cov=src tests/。新增平台需实现 adapt 方法并在 UnifiedLoader 中注册，同时编写测试。
适用场景：需要把多个广告平台导出数据统一成同一结构、做跨平台对比或为后续 KPI 分析准备干净数据的团队。
限制：仅支持 CSV 输入；日期必须为 YYYY-MM-DD；source 名称区分大小写；KPI 计算、可视化与优化功能尚未实现，需自行编写分析逻辑；资料未提供收费、价格或平台支持范围等信息。