目录

1. 概述
2. 功能设计
3. Kotlin 实现代码（KMP）
4. JavaScript 调用示例
5. ArkTS 页面集成与调用
6. 数据输入与交互体验
7. 编译与自动复制流程
8. 总结

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概述

本案例在 Kotlin Multiplatform (KMP) 工程中实现了一个 客户管理工具 - 客户流失风险预测工具：

• 输入：客户流失风险评估数据（购买频率、消费金额、客户活跃度、服务满意度、合作年限），使用空格分隔，例如：75 80 70 85 60。
• 输出：
  • 流失风险基本信息：各项风险指标评分
  • 流失风险分析：平均风险分数、风险等级、最高风险项、最低风险项
  • 流失风险评估：各项风险指标的详细评估
  • 风险预测：根据分析结果的流失风险预测
  • 保留建议：根据分析结果的客户保留建议
• 技术路径：Kotlin → Kotlin/JS → JavaScript 模块 → ArkTS 页面调用。

这个案例展示了 KMP 跨端开发在客户管理领域的应用：

把客户流失风险预测逻辑写在 Kotlin 里，一次实现，多端复用；把预测界面写在 ArkTS 里，专注 UI 和体验。

Kotlin 侧负责解析风险数据、计算风险指标、评估流失风险等级、生成保留建议；ArkTS 侧只需要把输入字符串传给 Kotlin 函数，并把返回结果原样展示出来即可。借助 KMP 的 Kotlin/JS 能力，这个客户流失风险预测工具可以在 Node.js、Web 前端以及 OpenHarmony 中复用相同的代码逻辑。

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功能设计

输入数据格式

客户流失风险预测工具采用简单直观的输入格式：

• 使用 空格分隔 各个参数。
• 第一个参数是购买频率（整数或浮点数，范围 0-100）。
• 第二个参数是消费金额（整数或浮点数，范围 0-100）。
• 第三个参数是客户活跃度（整数或浮点数，范围 0-100）。
• 第四个参数是服务满意度（整数或浮点数，范围 0-100）。
• 第五个参数是合作年限（整数或浮点数，范围 0-100）。
• 输入示例：

75 80 70 85 60

这可以理解为：

• 购买频率：75 分
• 消费金额：80 分
• 客户活跃度：70 分
• 服务满意度：85 分
• 合作年限：60 分

工具会基于这些数据计算出：

• 平均风险分数：所有风险指标的平均值
• 流失风险等级：根据平均风险分数的等级评估
• 最高风险项：风险分数最高的方面
• 最低风险项：风险分数最低的方面
• 流失风险差距：最高和最低风险的差异

输出信息结构

为了便于在 ArkTS 页面以及终端中直接展示，Kotlin 函数返回的是一段结构化的多行文本，划分为几个分区：

1. 标题区：例如"⚠️ 客户流失风险预测"，一眼看出工具用途。
2. 流失风险基本信息：各项风险指标评分。
3. 流失风险分析：平均风险分数、风险等级、最高风险项、最低风险项。
4. 流失风险评估：各项风险指标的详细评估。
5. 风险预测：根据分析结果的流失风险预测。
6. 保留建议：根据分析结果的客户保留建议。

这样的输出结构使得：

• 在 ArkTS 中可以直接把整段文本绑定到 Text 组件，配合 monospace 字体，阅读体验类似终端报告。
• 如果将来想把结果保存到日志或者后端，直接保存字符串即可。
• 需要更精细的 UI 时，也可以在前端根据分隔符进行拆分，再按块展示。

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Kotlin 实现代码（KMP）

核心代码在 src/jsMain/kotlin/App.kt 中，通过 @JsExport 导出。以下是完整的 Kotlin 实现：

@OptIn(ExperimentalJsExport::class)
@JsExport
fun customerChurnRiskPredictor(inputData: String = "75 80 70 85 60"): String {
    // 输入格式: 购买频率 消费金额 客户活跃度 服务满意度 合作年限
    val parts = inputData.trim().split(" ").filter { it.isNotEmpty() }

    if (parts.size < 5) {
        return "❌ 错误: 请输入完整的信息，格式: 购买频率 消费金额 客户活跃度 服务满意度 合作年限\n例如: 75 80 70 85 60"
    }

    val purchaseFrequency = parts[0].toDoubleOrNull() ?: return "❌ 错误: 购买频率必须是数字"
    val consumptionAmount = parts[1].toDoubleOrNull() ?: return "❌ 错误: 消费金额必须是数字"
    val customerActivity = parts[2].toDoubleOrNull() ?: return "❌ 错误: 客户活跃度必须是数字"
    val serviceSatisfaction = parts[3].toDoubleOrNull() ?: return "❌ 错误: 服务满意度必须是数字"
    val cooperationYears = parts[4].toDoubleOrNull() ?: return "❌ 错误: 合作年限必须是数字"

    if (purchaseFrequency < 0 || purchaseFrequency > 100) {
        return "❌ 错误: 购买频率必须在 0-100 之间"
    }

    if (consumptionAmount < 0 || consumptionAmount > 100) {
        return "❌ 错误: 消费金额必须在 0-100 之间"
    }

    if (customerActivity < 0 || customerActivity > 100) {
        return "❌ 错误: 客户活跃度必须在 0-100 之间"
    }

    if (serviceSatisfaction < 0 || serviceSatisfaction > 100) {
        return "❌ 错误: 服务满意度必须在 0-100 之间"
    }

    if (cooperationYears < 0 || cooperationYears > 100) {
        return "❌ 错误: 合作年限必须在 0-100 之间"
    }

    // 计算流失风险分数（反向计算，高分表示低风险）
    val churnRiskScore = 100 - ((purchaseFrequency + consumptionAmount + customerActivity + serviceSatisfaction + cooperationYears) / 5)

    // 判断流失风险等级
    val churnRiskLevel = when {
        churnRiskScore >= 80 -> "🔴 极高风险"
        churnRiskScore >= 60 -> "🟠 高风险"
        churnRiskScore >= 40 -> "🟡 中等风险"
        churnRiskScore >= 20 -> "🟢 低风险"
        else -> "🟢 极低风险"
    }

    // 找出最高和最低风险项
    val riskFactors = mapOf(
        "购买频率" to purchaseFrequency,
        "消费金额" to consumptionAmount,
        "客户活跃度" to customerActivity,
        "服务满意度" to serviceSatisfaction,
        "合作年限" to cooperationYears
    )

    val highestFactor = riskFactors.maxByOrNull { it.value }
    val lowestFactor = riskFactors.minByOrNull { it.value }

    // 判断各项风险等级
    val getRiskGrade = { score: Double ->
        when {
            score >= 80 -> "低风险"
            score >= 60 -> "较低风险"
            score >= 40 -> "中等风险"
            score >= 20 -> "较高风险"
            else -> "高风险"
        }
    }

    // 生成风险分析
    val riskAnalysis = StringBuilder()
    riskAnalysis.append("• 购买频率: ${String.format("%.1f", purchaseFrequency)} 分 (${getRiskGrade(purchaseFrequency)})\n")
    riskAnalysis.append("• 消费金额: ${String.format("%.1f", consumptionAmount)} 分 (${getRiskGrade(consumptionAmount)})\n")
    riskAnalysis.append("• 客户活跃度: ${String.format("%.1f", customerActivity)} 分 (${getRiskGrade(customerActivity)})\n")
    riskAnalysis.append("• 服务满意度: ${String.format("%.1f", serviceSatisfaction)} 分 (${getRiskGrade(serviceSatisfaction)})\n")
    riskAnalysis.append("• 合作年限: ${String.format("%.1f", cooperationYears)} 分 (${getRiskGrade(cooperationYears)})\n")

    // 生成保留建议
    val retentionAdvice = StringBuilder()
    if (purchaseFrequency < 60) {
        retentionAdvice.append("• 购买频率低: 建议增加产品推荐和营销活动\n")
    }
    if (consumptionAmount < 60) {
        retentionAdvice.append("• 消费金额低: 建议提供优惠政策和升级方案\n")
    }
    if (customerActivity < 60) {
        retentionAdvice.append("• 客户活跃度低: 建议加强客户互动和参与度\n")
    }
    if (serviceSatisfaction < 60) {
        retentionAdvice.append("• 服务满意度低: 建议改进服务质量和响应速度\n")
    }
    if (cooperationYears < 60) {
        retentionAdvice.append("• 合作年限短: 建议建立长期合作关系\n")
    }
    if (retentionAdvice.isEmpty()) {
        retentionAdvice.append("• 客户各项指标良好，继续维护关系\n")
    }

    // 生成流失风险预测
    val churnPrediction = when {
        churnRiskScore >= 80 -> "客户流失风险极高，建议立即采取保留措施，进行深度沟通。"
        churnRiskScore >= 60 -> "客户流失风险高，建议加强客户关系管理，提高服务质量。"
        churnRiskScore >= 40 -> "客户流失风险中等，建议定期跟进，了解客户需求。"
        churnRiskScore >= 20 -> "客户流失风险较低，建议继续维护，保持良好关系。"
        else -> "客户流失风险极低，建议继续保持，争取扩大合作。"
    }

    // 生成客户价值评估
    val customerValue = when {
        consumptionAmount >= 80 && cooperationYears >= 70 -> "高价值客户"
        consumptionAmount >= 60 && cooperationYears >= 50 -> "中价值客户"
        else -> "基础客户"
    }

    // 构建输出文本
    val result = StringBuilder()
    result.append("⚠️ 客户流失风险预测\n")
    result.append("═".repeat(60)).append("\n\n")
    
    result.append("📊 流失风险基本信息\n")
    result.append("─".repeat(60)).append("\n")
    result.append("购买频率: ${String.format("%.1f", purchaseFrequency)} 分\n")
    result.append("消费金额: ${String.format("%.1f", consumptionAmount)} 分\n")
    result.append("客户活跃度: ${String.format("%.1f", customerActivity)} 分\n")
    result.append("服务满意度: ${String.format("%.1f", serviceSatisfaction)} 分\n")
    result.append("合作年限: ${String.format("%.1f", cooperationYears)} 分\n\n")

    result.append("📈 流失风险分析\n")
    result.append("─".repeat(60)).append("\n")
    result.append("流失风险分数: ${String.format("%.1f", churnRiskScore)}/100\n")
    result.append("流失风险等级: ${churnRiskLevel}\n")
    result.append("最强项: ${highestFactor?.key} (${String.format("%.1f", highestFactor?.value ?: 0.0)} 分)\n")
    result.append("最弱项: ${lowestFactor?.key} (${String.format("%.1f", lowestFactor?.value ?: 0.0)} 分)\n")
    result.append("客户价值: ${customerValue}\n\n")

    result.append("🔍 流失风险评估\n")
    result.append("─".repeat(60)).append("\n")
    result.append(riskAnalysis.toString()).append("\n")

    result.append("🎯 风险预测\n")
    result.append("─".repeat(60)).append("\n")
    result.append("${churnPrediction}\n\n")

    result.append("💡 保留建议\n")
    result.append("─".repeat(60)).append("\n")
    result.append(retentionAdvice.toString()).append("\n")

    result.append("📋 客户保留策略\n")
    result.append("─".repeat(60)).append("\n")
    result.append("1. 建立客户分级体系，区分不同价值客户\n")
    result.append("2. 制定差异化的保留策略，针对高风险客户\n")
    result.append("3. 加强客户沟通，定期了解客户需求\n")
    result.append("4. 提供个性化的产品和服务方案\n")
    result.append("5. 建立客户反馈机制，及时解决问题\n")
    result.append("6. 提供优惠政策和增值服务\n")
    result.append("7. 建立客户关系管理系统，跟踪客户动态\n")
    result.append("8. 定期进行客户满意度调查\n")
    result.append("9. 建立客户忠诚度计划，提高客户粘性\n")
    result.append("10. 建立预警机制，及时发现流失风险\n\n")

    result.append("🔧 风险预防方法\n")
    result.append("─".repeat(60)).append("\n")
    result.append("• 提高产品质量: 确保产品质量稳定\n")
    result.append("• 改进服务质量: 提高客户服务水平\n")
    result.append("• 增加互动频率: 加强与客户的沟通\n")
    result.append("• 提供增值服务: 为客户提供额外价值\n")
    result.append("• 优化定价策略: 提供有竞争力的价格\n")
    result.append("• 建立信任关系: 增强客户信任度\n")
    result.append("• 创新产品功能: 不断推出新产品\n")
    result.append("• 建立合作伙伴: 拓展合作渠道\n\n")

    result.append("⚖️ 流失风险等级标准\n")
    result.append("─".repeat(60)).append("\n")
    result.append("• 极高风险 (80-100分): 客户流失风险极高，需立即采取行动\n")
    result.append("• 高风险 (60-79分): 客户流失风险较高，需加强管理\n")
    result.append("• 中等风险 (40-59分): 客户流失风险中等，需定期关注\n")
    result.append("• 低风险 (20-39分): 客户流失风险较低，需维护关系\n")
    result.append("• 极低风险 (0-19分): 客户流失风险极低，需继续保持\n")

    return result.toString()
}

代码说明

这段 Kotlin 代码实现了完整的客户流失风险预测和保留建议功能。让我详细解释关键部分：

数据验证：首先验证输入的风险指标数据是否有效，确保数据在 0-100 范围内。

风险计算：通过反向计算得出流失风险分数，高分表示低风险。

等级评估：根据流失风险分数给出相应的风险等级。

项目分析：找出最强项和最弱项，计算两者的差距，帮助识别改进方向。

建议生成：根据各项指标生成个性化的保留建议和风险预测。

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JavaScript 调用示例

编译后的 JavaScript 代码可以在 Node.js 或浏览器中直接调用。以下是 JavaScript 的使用示例：

// 导入编译后的 Kotlin/JS 模块
const { customerChurnRiskPredictor } = require('./hellokjs.js');

// 示例 1：极高风险
const result1 = customerChurnRiskPredictor("75 80 70 85 60");
console.log("示例 1 - 极高风险:");
console.log(result1);
console.log("\n");

// 示例 2：高风险
const result2 = customerChurnRiskPredictor("65 70 60 75 50");
console.log("示例 2 - 高风险:");
console.log(result2);
console.log("\n");

// 示例 3：中等风险
const result3 = customerChurnRiskPredictor("55 60 50 65 40");
console.log("示例 3 - 中等风险:");
console.log(result3);
console.log("\n");

// 示例 4：低风险
const result4 = customerChurnRiskPredictor("45 50 40 55 30");
console.log("示例 4 - 低风险:");
console.log(result4);
console.log("\n");

// 示例 5：极低风险
const result5 = customerChurnRiskPredictor("35 40 30 45 20");
console.log("示例 5 - 极低风险:");
console.log(result5);
console.log("\n");

// 示例 6：使用默认参数
const result6 = customerChurnRiskPredictor();
console.log("示例 6 - 使用默认参数:");
console.log(result6);

// 实际应用场景：从用户输入获取数据
function predictCustomerChurn(userInput) {
    try {
        const result = customerChurnRiskPredictor(userInput);
        return {
            success: true,
            data: result
        };
    } catch (error) {
        return {
            success: false,
            error: error.message
        };
    }
}

// 测试实际应用
const userInput = "80 85 75 90 65";
const prediction = predictCustomerChurn(userInput);
if (prediction.success) {
    console.log("客户流失风险预测结果:");
    console.log(prediction.data);
} else {
    console.log("预测失败:", prediction.error);
}

// 多个客户流失风险对比
function compareCustomerChurnRisk(customers) {
    console.log("\n多个客户流失风险对比:");
    console.log("═".repeat(60));
    
    const results = customers.map((customer, index) => {
        const prediction = customerChurnRiskPredictor(customer);
        return {
            number: index + 1,
            customer,
            prediction
        };
    });

    results.forEach(result => {
        console.log(`\n客户 ${result.number} (${result.customer}):`);
        console.log(result.prediction);
    });

    return results;
}

// 测试多个客户流失风险对比
const customers = [
    "75 80 70 85 60",
    "65 70 60 75 50",
    "55 60 50 65 40",
    "45 50 40 55 30"
];

compareCustomerChurnRisk(customers);

// 客户流失风险统计分析
function analyzeChurnRiskStats(customers) {
    const data = customers.map(customer => {
        const parts = customer.split(' ').map(Number);
        return {
            frequency: parts[0],
            amount: parts[1],
            activity: parts[2],
            satisfaction: parts[3],
            years: parts[4]
        };
    });

    console.log("\n客户流失风险统计分析:");
    const avgFrequency = data.reduce((sum, d) => sum + d.frequency, 0) / data.length;
    const avgAmount = data.reduce((sum, d) => sum + d.amount, 0) / data.length;
    const avgActivity = data.reduce((sum, d) => sum + d.activity, 0) / data.length;
    const avgSatisfaction = data.reduce((sum, d) => sum + d.satisfaction, 0) / data.length;
    const avgYears = data.reduce((sum, d) => sum + d.years, 0) / data.length;
    
    console.log(`平均购买频率: ${avgFrequency.toFixed(1)}`);
    console.log(`平均消费金额: ${avgAmount.toFixed(1)}`);
    console.log(`平均客户活跃度: ${avgActivity.toFixed(1)}`);
    console.log(`平均服务满意度: ${avgSatisfaction.toFixed(1)}`);
    console.log(`平均合作年限: ${avgYears.toFixed(1)}`);
    console.log(`平均流失风险分数: ${(100 - ((avgFrequency + avgAmount + avgActivity + avgSatisfaction + avgYears) / 5)).toFixed(1)}`);
}

analyzeChurnRiskStats(customers);

JavaScript 代码说明

这段 JavaScript 代码展示了如何在 Node.js 环境中调用编译后的 Kotlin 函数。关键点包括：

模块导入：使用 require 导入编译后的 JavaScript 模块，获取导出的 customerChurnRiskPredictor 函数。

多个示例：展示了不同流失风险等级的调用方式，包括极高、高、中等、低、极低等。

错误处理：在实际应用中，使用 try-catch 块来处理可能的错误。

多客户对比：compareCustomerChurnRisk 函数展示了如何对比多个客户的流失风险。

统计分析：analyzeChurnRiskStats 函数演示了如何进行客户流失风险统计分析。

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ArkTS 页面集成与调用

在 OpenHarmony 的 ArkTS 页面中集成这个客户流失风险预测工具。以下是完整的 ArkTS 实现代码：

import { customerChurnRiskPredictor } from './hellokjs';

@Entry
@Component
struct CustomerChurnRiskPredictorPage {
  @State purchaseFrequency: string = "75";
  @State consumptionAmount: string = "80";
  @State customerActivity: string = "70";
  @State serviceSatisfaction: string = "85";
  @State cooperationYears: string = "60";
  @State predictionResult: string = "";
  @State isLoading: boolean = false;

  build() {
    Column() {
      // 顶部栏
      Row() {
        Text("⚠️ 客户流失风险预测")
          .fontSize(24)
          .fontWeight(FontWeight.Bold)
          .fontColor(Color.White)
      }
      .width("100%")
      .height(60)
      .backgroundColor("#D32F2F")
      .justifyContent(FlexAlign.Center)
      .padding({ top: 10, bottom: 10 })

      // 主容器
      Scroll() {
        Column() {
          // 购买频率输入
          Text("购买频率 (0-100)")
            .fontSize(14)
            .fontColor("#333333")
            .margin({ top: 20, left: 15 })

          TextInput({
            placeholder: "例如: 75",
            text: this.purchaseFrequency
          })
            .width("90%")
            .height(45)
            .margin({ top: 8, bottom: 15, left: 15, right: 15 })
            .padding({ left: 10, right: 10 })
            .backgroundColor("#FFCDD2")
            .border({ width: 1, color: "#D32F2F" })
            .onChange((value: string) => {
              this.purchaseFrequency = value;
            })

          // 消费金额输入
          Text("消费金额 (0-100)")
            .fontSize(14)
            .fontColor("#333333")
            .margin({ left: 15 })

          TextInput({
            placeholder: "例如: 80",
            text: this.consumptionAmount
          })
            .width("90%")
            .height(45)
            .margin({ top: 8, bottom: 15, left: 15, right: 15 })
            .padding({ left: 10, right: 10 })
            .backgroundColor("#FFCDD2")
            .border({ width: 1, color: "#D32F2F" })
            .onChange((value: string) => {
              this.consumptionAmount = value;
            })

          // 客户活跃度输入
          Text("客户活跃度 (0-100)")
            .fontSize(14)
            .fontColor("#333333")
            .margin({ left: 15 })

          TextInput({
            placeholder: "例如: 70",
            text: this.customerActivity
          })
            .width("90%")
            .height(45)
            .margin({ top: 8, bottom: 15, left: 15, right: 15 })
            .padding({ left: 10, right: 10 })
            .backgroundColor("#FFCDD2")
            .border({ width: 1, color: "#D32F2F" })
            .onChange((value: string) => {
              this.customerActivity = value;
            })

          // 服务满意度输入
          Text("服务满意度 (0-100)")
            .fontSize(14)
            .fontColor("#333333")
            .margin({ left: 15 })

          TextInput({
            placeholder: "例如: 85",
            text: this.serviceSatisfaction
          })
            .width("90%")
            .height(45)
            .margin({ top: 8, bottom: 15, left: 15, right: 15 })
            .padding({ left: 10, right: 10 })
            .backgroundColor("#FFCDD2")
            .border({ width: 1, color: "#D32F2F" })
            .onChange((value: string) => {
              this.serviceSatisfaction = value;
            })

          // 合作年限输入
          Text("合作年限 (0-100)")
            .fontSize(14)
            .fontColor("#333333")
            .margin({ left: 15 })

          TextInput({
            placeholder: "例如: 60",
            text: this.cooperationYears
          })
            .width("90%")
            .height(45)
            .margin({ top: 8, bottom: 15, left: 15, right: 15 })
            .padding({ left: 10, right: 10 })
            .backgroundColor("#FFCDD2")
            .border({ width: 1, color: "#D32F2F" })
            .onChange((value: string) => {
              this.cooperationYears = value;
            })

          // 按钮区域
          Row() {
            Button("📊 预测风险")
              .width("45%")
              .height(45)
              .backgroundColor("#D32F2F")
              .fontColor(Color.White)
              .fontSize(16)
              .fontWeight(FontWeight.Bold)
              .onClick(() => {
                this.isLoading = true;
                setTimeout(() => {
                  const input = `${this.purchaseFrequency} ${this.consumptionAmount} ${this.customerActivity} ${this.serviceSatisfaction} ${this.cooperationYears}`;
                  this.predictionResult = customerChurnRiskPredictor(input);
                  this.isLoading = false;
                }, 300);
              })

            Blank()

            Button("🔄 重置")
              .width("45%")
              .height(45)
              .backgroundColor("#2196F3")
              .fontColor(Color.White)
              .fontSize(16)
              .fontWeight(FontWeight.Bold)
              .onClick(() => {
                this.purchaseFrequency = "75";
                this.consumptionAmount = "80";
                this.customerActivity = "70";
                this.serviceSatisfaction = "85";
                this.cooperationYears = "60";
                this.predictionResult = "";
                this.isLoading = false;
              })
          }
          .width("90%")
          .margin({ top: 10, bottom: 20, left: 15, right: 15 })
          .justifyContent(FlexAlign.SpaceBetween)

          // 加载指示器
          if (this.isLoading) {
            Row() {
              LoadingProgress()
                .width(40)
                .height(40)
                .color("#D32F2F")
              Text("  正在预测中...")
                .fontSize(14)
                .fontColor("#666666")
            }
            .width("90%")
            .height(50)
            .margin({ bottom: 15, left: 15, right: 15 })
            .justifyContent(FlexAlign.Center)
            .backgroundColor("#FFCDD2")
            .borderRadius(8)
          }

          // 结果显示区域
          if (this.predictionResult.length > 0) {
            Column() {
              Text("📋 预测结果")
                .fontSize(16)
                .fontWeight(FontWeight.Bold)
                .fontColor("#D32F2F")
                .margin({ bottom: 10 })

              Text(this.predictionResult)
                .width("100%")
                .fontSize(12)
                .fontFamily("monospace")
                .fontColor("#333333")
                .lineHeight(1.6)
                .padding(10)
                .backgroundColor("#FAFAFA")
                .border({ width: 1, color: "#E0E0E0" })
                .borderRadius(8)
            }
            .width("90%")
            .margin({ top: 20, bottom: 30, left: 15, right: 15 })
            .padding(15)
            .backgroundColor("#FFCDD2")
            .borderRadius(8)
            .border({ width: 1, color: "#D32F2F" })
          }
        }
        .width("100%")
      }
      .layoutWeight(1)
      .backgroundColor("#FFFFFF")
    }
    .width("100%")
    .height("100%")
    .backgroundColor("#F5F5F5")
  }
}

ArkTS 代码说明

这段 ArkTS 代码实现了完整的用户界面和交互逻辑。关键点包括：

导入函数：从编译后的 JavaScript 模块中导入 customerChurnRiskPredictor 函数。

状态管理：使用 @State 装饰器管理七个状态：购买频率、消费金额、客户活跃度、服务满意度、合作年限、预测结果和加载状态。

UI 布局：包含顶部栏、五个输入框、预测风险和重置按钮、加载指示器和结果显示区域。

交互逻辑：用户输入风险指标后，点击预测风险按钮。应用会调用 Kotlin 函数进行预测，显示加载动画，最后展示详细的预测结果。

样式设计：使用红色主题，与客户流失风险相关的主题相符。所有输入框、按钮和结果显示区域都有相应的样式设置。

---

数据输入与交互体验

输入数据格式规范

为了确保工具能够正确处理用户输入，用户应该遵循以下规范：

1. 购买频率：整数或浮点数，范围 0-100。
2. 消费金额：整数或浮点数，范围 0-100。
3. 客户活跃度：整数或浮点数，范围 0-100。
4. 服务满意度：整数或浮点数，范围 0-100。
5. 合作年限：整数或浮点数，范围 0-100。
6. 分隔符：使用空格分隔各个参数。

示例输入

• 极高风险：75 80 70 85 60
• 高风险：65 70 60 75 50
• 中等风险：55 60 50 65 40
• 低风险：45 50 40 55 30
• 极低风险：35 40 30 45 20

交互流程

1. 用户打开应用，看到输入框和默认数据
2. 用户输入五项风险指标
3. 点击"预测风险"按钮，应用调用 Kotlin 函数进行预测
4. 应用显示加载动画，表示正在处理
5. 预测完成后，显示详细的预测结果，包括风险分析、预测、建议等
6. 用户可以点击"重置"按钮清空数据，重新开始

---

编译与自动复制流程

编译步骤

1. 编译 Kotlin 代码：

   ./gradlew build
   

2. 生成 JavaScript 文件：
   编译过程会自动生成 hellokjs.d.ts 和 hellokjs.js 文件。

3. 复制到 ArkTS 项目：
   使用提供的脚本自动复制生成的文件到 ArkTS 项目的 pages 目录：

   ./build-and-copy.bat
   

文件结构

编译完成后，项目结构如下：

kmp_openharmony/
├── src/
│   └── jsMain/
│       └── kotlin/
│           └── App.kt (包含 customerChurnRiskPredictor 函数)
├── build/
│   └── js/
│       └── packages/
│           └── hellokjs/
│               ├── hellokjs.d.ts
│               └── hellokjs.js
└── kmp_ceshiapp/
    └── entry/
        └── src/
            └── main/
                └── ets/
                    └── pages/
                        ├── hellokjs.d.ts (复制后)
                        ├── hellokjs.js (复制后)
                        └── Index.ets (ArkTS 页面)

---

总结

这个案例展示了如何使用 Kotlin Multiplatform 技术实现一个跨端的客户管理工具 - 客户流失风险预测工具。通过将核心逻辑写在 Kotlin 中，然后编译为 JavaScript，最后在 ArkTS 中调用，我们实现了代码的一次编写、多端复用。

核心优势

1. 代码复用：Kotlin 代码可以在 JVM、JavaScript 和其他平台上运行，避免重复开发。
2. 类型安全：Kotlin 的类型系统确保了代码的安全性和可维护性。
3. 性能优化：Kotlin 编译为 JavaScript 后，性能与手写 JavaScript 相当。
4. 易于维护：集中管理业务逻辑，使得维护和更新变得更加容易。
5. 用户体验：通过 ArkTS 提供的丰富 UI 组件，可以创建美观、易用的用户界面。

扩展方向

1. 数据持久化：将流失风险预测数据保存到本地存储或云端。
2. 数据可视化：使用图表库展示流失风险分布和趋势。
3. 多客户管理：支持多个客户的流失风险管理和对比。
4. 流失预警：设置流失预警阈值，及时提醒流失风险升级。
5. 流失报表：生成详细的流失风险预测报表和分析报告。
6. 集成 CRM：与客户关系管理系统集成，获取客户信息。
7. AI 分析：使用机器学习进行流失风险预测和优化建议。
8. 团队协作：支持客户管理团队的流失风险管理和协作。

通过这个案例，开发者可以学到如何在 KMP 项目中实现复杂的客户流失风险预测逻辑，以及如何在 OpenHarmony 平台上构建高效的跨端应用。这个客户流失风险预测工具可以作为客户管理平台、客户关系管理系统或客户保留工具的核心模块。