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  # 科技部驾驶舱数据分析梳理
  
  ## 📋 概述
  
  本文档梳理科技部驾驶舱可以统计分析的数据维度。科技部分为**科技一部**和**科技二部**，主要关注科美项目（溯源和Cell）的业绩数据。
  
  **重要说明**：这是**科技部维度**的驾驶舱，数据统计按照科技部（一部/二部）进行，不涉及总经理维度。
  
  ### ⚠️ 重要说明：月份维度
  
  **所有统计数据都必须按月份统计，且不同月份科技部管理的门店可能不一致。**
  
  1. **月份是核心维度**：所有指标、排行、趋势、对比等数据都必须按月份统计，不能跨月汇总（除非明确说明是累计数据）
  2. **门店归属按月变化**：门店的科技部归属关系存储在 `lq_md_target` 表中，通过 `F_TechDepartment` 字段（BASE_ORGANIZE表的组织ID）和 `F_Month` 字段（YYYYMM格式）区分不同月份
  3. **数据筛选规则**：
     - 查询指定月份的统计数据时，必须先从 `lq_md_target` 表获取该月份、该科技部归属的门店列表（`F_TechDepartment = @科技部ID`（BASE_ORGANIZE表的组织ID），`F_Month = @统计月份`）
     - 然后使用该门店列表筛选业绩数据，确保只统计该月份归属该科技部的门店
     - 业绩数据的时间过滤使用业绩时间字段（`yjsj`、`hksj`、`tksj`）按月份过滤
  4. **趋势分析**：虽然趋势图展示多个月份，但每个月份的数据都是独立计算的，使用该月份的门店归属关系
  
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  ## 🎯 一、核心业务指标（关键指标卡片）
  
  ### 1.1 整体业绩指标
  
  #### 1.1.1 溯源金额
  - **说明**：管理的所有门店中，品项的 `F_BeautyType` 为 "溯源系统" 或 "溯源" 的健康师业绩总和
  - **计算方式**：开单溯源金额 - 退卡溯源金额
  - **数据来源**：
    - 开单：`lq_kd_jksyj` 表（`F_BeautyType` = '溯源系统' 或 '溯源'）
    - 退卡：`lq_hytk_jksyj` 表（`F_BeautyType` = '溯源系统' 或 '溯源'）
  - **时间维度**：**必须按月份统计**（YYYYMM格式）
  - **门店筛选**：使用 `lq_md_target` 表获取指定月份（`F_Month`）、指定科技部（`F_TechDepartment`）归属的门店列表
  - **时间过滤**：使用业绩时间字段（`yjsj`、`tksj`）按月份过滤
  - **对比维度**：环比（与上月对比）、同比（与去年同月对比）
  
  #### 1.1.2 Cell金额
  - **说明**：管理的所有门店中，品项的 `F_BeautyType` 为 "cell" 或 "Cell" 的健康师业绩总和
  - **计算方式**：开单Cell金额 - 退卡Cell金额
  - **数据来源**：
    - 开单：`lq_kd_jksyj` 表（`F_BeautyType` = 'cell' 或 'Cell'）
    - 退卡：`lq_hytk_jksyj` 表（`F_BeautyType` = 'cell' 或 'Cell'）
  - **时间维度**：**必须按月份统计**（YYYYMM格式）
  - **门店筛选**：使用 `lq_md_target` 表获取指定月份（`F_Month`）、指定科技部（`F_TechDepartment`）归属的门店列表
  - **时间过滤**：使用业绩时间字段（`yjsj`、`tksj`）按月份过滤
  - **对比维度**：环比（与上月对比）、同比（与去年同月对比）
  
  #### 1.1.3 科美总收入（溯源 + Cell）
  - **说明**：管理的所有门店的科美项目总收入
  - **计算方式**：溯源金额 + Cell金额
  - **用途**：用于股份统计中的收入计算（收入的30%）
  
  #### 1.1.4 管理的门店数
  - **说明**：指定月份归属该科技部的门店总数
  - **数据来源**：`lq_md_target` 表
  - **计算方式**：
    ```sql
    SELECT COUNT(DISTINCT F_StoreId) 
    FROM lq_md_target 
    WHERE F_TechDepartment = @科技部ID  -- BASE_ORGANIZE表的组织ID（F_Id）
      AND F_Month = @统计月份
    ```
  - **重要说明**：**必须按月份统计**，不同月份管理的门店数量可能不同
  
  #### 1.1.5 活跃门店数
  - **说明**：指定月份归属该科技部的门店中，有科美开单或消耗的门店数量
  - **计算方式**：
    1. 先从 `lq_md_target` 表获取指定月份、指定科技部归属的门店列表
    2. 统计这些门店中，在指定月份有科美开单或消耗的门店数量（去重）
  - **时间维度**：**必须按月份统计**
  
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  ### 1.2 股份相关指标（基于股份统计表）
  
  #### 1.2.1 收入
  - **说明**：管理的门店科美开单的30%（需减去退款）
  - **计算公式**：(科美开单金额 - 科美退卡金额) × 30%
  - **数据来源**：
    - 开单：`lq_kd_pxmx` 表（`F_BeautyType` = 科美）关联 `lq_kd_kdjlb`
    - 退卡：`lq_hytk_jksyj` 或 `lq_hytk_hytk` 表
  - **时间维度**：**必须按月份统计**
  - **门店筛选**：使用 `lq_md_target` 表获取指定月份、指定科技部归属的门店列表
  
  #### 1.2.2 成本-报销
  - **说明**：报销费用里面的"科技部报销"
  - **数据来源**：`lq_reimbursement_application`、`lq_reimbursement_category` 表
  - **筛选条件**：
    - 一级分类为"科技部报销"
    - 根据申请门店的归属区分一部/二部
    - **必须按月份统计**，根据报销申请时间或审批时间按月份过滤
  
  #### 1.2.3 成本-人工
  - **科技部老师底薪**：`lq_tech_teacher_salary_statistics` 表的 `F_ActualBaseSalary`（**按 `F_StatisticsMonth` 字段过滤**）
  - **科技部老师手工费**：`lq_xh_kjbsyj` 表的 `F_LaborCost`（`F_BeautyType` = 科美，**按消耗时间 `hksj` 按月份过滤**）
  - **科技部老师开单提成**：`lq_tech_teacher_salary_statistics` 表的开单提成字段（**按 `F_StatisticsMonth` 字段过滤**）
  - **科技部老师消耗提成**：`lq_tech_teacher_salary_statistics` 表的消耗提成字段（**按 `F_StatisticsMonth` 字段过滤**）
  - **科技部总经理底薪**：`lq_tech_general_manager_salary_statistics` 表的 `F_BaseSalary`（固定4000元，**按 `F_StatisticsMonth` 字段过滤**，需要汇总该科技部所有总经理的底薪）
  - **科技部总经理提成**：`lq_tech_general_manager_salary_statistics` 表的提成字段（溯源提成 + Cell提成，**按 `F_StatisticsMonth` 字段过滤**，需要汇总该科技部所有总经理的提成）
  - **重要说明**：
    - 所有人工成本数据都**必须按月份统计**，使用工资统计表的 `F_StatisticsMonth` 字段或消耗表的消耗时间字段进行过滤
    - 总经理相关的成本需要汇总该科技部所有总经理的数据（可通过岗位字段 `F_GW` 关联 `BASE_USER` 表识别科技部总经理）
  
  #### 1.2.4 利润
  - **计算公式**：利润 = 收入 - 成本报销 - 成本人工（所有人工成本项）
  - **数据来源**：`lq_share_statistics_tech_dept` 表
  
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  ## 📊 二、趋势分析数据
  
  ### 2.1 业绩趋势
  
  #### 2.1.1 溯源金额趋势
  - **时间维度**：近12个月、近6个月、近3个月、当月
  - **图表类型**：折线图
  - **指标**：月度溯源金额、累计溯源金额
  - **对比**：支持环比、同比对比
  
  #### 2.1.2 Cell金额趋势
  - **时间维度**：近12个月、近6个月、近3个月、当月
  - **图表类型**：折线图
  - **指标**：月度Cell金额、累计Cell金额
  - **对比**：支持环比、同比对比
  
  #### 2.1.3 科美总收入趋势
  - **时间维度**：近12个月、近6个月、近3个月、当月
  - **图表类型**：折线图
  - **指标**：月度总收入、累计总收入
  
  #### 2.1.4 溯源与Cell对比趋势
  - **图表类型**：双折线图
  - **指标**：溯源金额 vs Cell金额
  - **用途**：分析两种类型的业绩占比变化
  
  ### 2.2 股份趋势
  
  #### 2.2.1 收入趋势
  - **时间维度**：近12个月、近6个月、近3个月、当月
  - **图表类型**：折线图
  - **指标**：月度收入、累计收入
  
  #### 2.2.2 成本趋势
  - **时间维度**：近12个月、近6个月、近3个月、当月
  - **图表类型**：堆叠柱状图
  - **指标**：
    - 成本-报销
    - 成本-人工-老师底薪
    - 成本-人工-老师手工费
    - 成本-人工-老师开单提成
    - 成本-人工-老师消耗提成
    - 成本-人工-总经理底薪
    - 成本-人工-总经理提成
  
  #### 2.2.3 利润趋势
  - **时间维度**：近12个月、近6个月、近3个月、当月
  - **图表类型**：折线图或面积图
  - **指标**：月度利润、累计利润、利润率
  
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  ## 🏪 三、门店分析数据
  
  ### 3.1 门店业绩排行
  
  #### 3.1.1 门店溯源金额排行
  - **排序方式**：按溯源金额降序
  - **展示字段**：门店名称、溯源金额、占比、排名
  - **图表类型**：条形图、表格
  - **筛选条件**：支持按月份筛选
  
  #### 3.1.2 门店Cell金额排行
  - **排序方式**：按Cell金额降序
  - **展示字段**：门店名称、Cell金额、占比、排名
  - **图表类型**：条形图、表格
  - **筛选条件**：支持按月份筛选
  
  #### 3.1.3 门店科美总收入排行
  - **排序方式**：按科美总收入降序
  - **展示字段**：门店名称、科美总收入、占比、排名
  - **图表类型**：条形图、表格
  - **筛选条件**：支持按月份筛选
  
  ### 3.2 门店业绩明细
  
  #### 3.2.1 门店业绩分布
  - **图表类型**：饼图或环形图
  - **展示内容**：各门店的溯源金额、Cell金额占比
  - **用途**：了解门店业绩贡献度分布
  
  #### 3.2.2 门店业绩对比
  - **图表类型**：柱状图或折线图
  - **展示内容**：多个门店的溯源金额、Cell金额对比
  - **支持功能**：多门店选择对比
  
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  ## 👥 四、人员分析数据
  
  **说明**：科技部驾驶舱是科技部维度，不涉及总经理维度的统计。人员分析主要关注科技部老师的业绩情况。总经理相关的数据只在成本统计中作为人工成本的一部分进行汇总。
  
  **注意**：虽然科技部有总经理，但驾驶舱数据统计是按科技部维度，不按总经理维度。总经理的成本数据会汇总到人工成本中，但不单独展示总经理业绩。
  
  ### 4.1 科技部老师业绩
  
  #### 4.1.1 老师业绩排行
  - **排序方式**：按总业绩或消耗业绩降序
  - **展示字段**：
    - 老师姓名、所属门店
    - 开单业绩、消耗业绩、退卡业绩
    - 总业绩、项目数
    - 底薪、业绩提成、消耗提成
    - 应发工资
  - **数据来源**：`lq_tech_teacher_salary_statistics` 表
  - **筛选条件**：支持按月份、门店筛选
  
  #### 4.1.2 老师业绩分布
  - **图表类型**：饼图或环形图
  - **展示内容**：各老师的业绩占比
  - **用途**：了解老师业绩贡献度分布
  
  #### 4.1.3 老师业绩趋势
  - **图表类型**：折线图
  - **展示内容**：指定老师的近12个月业绩趋势
  - **支持功能**：多老师选择对比
  
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  ## 📈 五、运营分析数据
  
  ### 5.1 开单分析
  
  #### 5.1.1 开单次数
  - **说明**：管理的门店科美项目开单总次数
  - **数据来源**：`lq_kd_kdjlb` 表关联 `lq_kd_pxmx` 表（`F_BeautyType` = 科美）
  - **时间维度**：按月统计
  - **对比维度**：环比、同比
  
  #### 5.1.2 平均开单金额
  - **计算公式**：科美总收入 / 开单次数
  - **时间维度**：按月统计
  
  #### 5.1.3 开单门店分布
  - **图表类型**：饼图
  - **展示内容**：各门店的开单次数占比
  
  ### 5.2 消耗分析
  
  #### 5.2.1 消耗次数
  - **说明**：管理的门店科美项目消耗总次数
  - **数据来源**：`lq_xh_hyhk` 表关联 `lq_xh_pxmx` 表（`F_BeautyType` = 科美）
  - **时间维度**：按月统计
  
  #### 5.2.2 消耗金额
  - **说明**：管理的门店科美项目消耗总金额
  - **数据来源**：`lq_xh_hyhk` 表关联 `lq_xh_pxmx` 表
  - **时间维度**：按月统计
  
  #### 5.2.3 消耗率
  - **计算公式**：消耗金额 / 开单金额 × 100%
  - **用途**：分析业绩转化情况
  
  ### 5.3 退卡分析
  
  #### 5.3.1 退卡次数
  - **说明**：管理的门店科美项目退卡总次数
  - **数据来源**：`lq_hytk_hytk` 表关联退卡明细（科美项目）
  - **时间维度**：按月统计
  
  #### 5.3.2 退卡金额
  - **说明**：管理的门店科美项目退卡总金额
  - **数据来源**：`lq_hytk_hytk` 表关联退卡明细（科美项目）
  - **时间维度**：按月统计
  
  #### 5.3.3 退卡率
  - **计算公式**：退卡金额 / 开单金额 × 100%
  - **用途**：分析退卡情况，评估风险
  
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  ## 🔍 六、对比分析数据
  
  ### 6.1 时间对比
  
  #### 6.1.1 环比对比
  - **对比指标**：溯源金额、Cell金额、科美总收入、收入、成本、利润
  - **计算方式**：(当月 - 上月) / 上月 × 100%
  - **展示方式**：数值 + 百分比 + 箭头（上升/下降）
  
  #### 6.1.2 同比对比
  - **对比指标**：溯源金额、Cell金额、科美总收入、收入、成本、利润
  - **计算方式**：(当月 - 去年同月) / 去年同月 × 100%
  - **展示方式**：数值 + 百分比 + 箭头（上升/下降）
  
  ### 6.2 部门对比
  
  #### 6.2.1 科技一部 vs 科技二部
  - **对比指标**：
    - 溯源金额、Cell金额、科美总收入
    - 管理的门店数、活跃门店数
    - 收入、成本、利润
    - 总经理数量、老师数量
  - **图表类型**：柱状图、折线图
  - **用途**：了解两个部门的业绩对比
  
  ### 6.3 门店类型对比
  
  #### 6.3.1 按门店类型分组统计
  - **分组维度**：门店类型（200平/旗舰店）、门店类别（A/B/C类）
  - **统计指标**：溯源金额、Cell金额、科美总收入
  - **图表类型**：柱状图、饼图
  - **用途**：分析不同门店类型的业绩表现
  
  ---
  
  ## 📋 七、明细数据列表
  
  ### 7.1 门店明细列表
  
  #### 7.1.1 管理的门店列表
  - **展示字段**：
    - 门店名称、门店类型、门店类别
    - 归属月份
    - 溯源金额（开单、退卡、净额）
    - Cell金额（开单、退卡、净额）
    - 科美总收入
    - 开单次数、消耗次数、退卡次数
  - **功能**：支持排序、筛选、导出
  
  ### 7.2 老师明细列表
  
  #### 7.2.1 科技部老师列表
  - **展示字段**：
    - 老师姓名、所属门店、老师账号
    - 开单业绩、消耗业绩、退卡业绩
    - 总业绩、项目数
    - 底薪、业绩提成、消耗提成、应发工资
  - **功能**：支持排序、筛选、导出
  - **数据来源**：`lq_tech_teacher_salary_statistics` 表
  
  ### 7.3 开单明细列表
  
  #### 7.3.1 科美开单明细
  - **展示字段**：
    - 开单日期、门店名称、会员姓名
    - 品项名称、科美类型（溯源/Cell）
    - 开单金额、实付金额
    - 健康师、科技部老师
  - **功能**：支持排序、筛选、导出、分页
  - **数据来源**：`lq_kd_kdjlb` 表关联 `lq_kd_pxmx` 表
  
  ### 7.4 消耗明细列表
  
  #### 7.4.1 科美消耗明细
  - **展示字段**：
    - 消耗日期、门店名称、会员姓名
    - 品项名称、科美类型（溯源/Cell）
    - 消耗金额、消耗次数
    - 健康师、科技部老师
  - **功能**：支持排序、筛选、导出、分页
  - **数据来源**：`lq_xh_hyhk` 表关联 `lq_xh_pxmx` 表
  
  ---
  
  ## 🎨 八、数据可视化建议
  
  ### 8.1 核心指标卡片（顶部）
  - 溯源金额（当月、环比、同比）
  - Cell金额（当月、环比、同比）
  - 科美总收入（当月、环比、同比）
  - 管理的门店数
  - 活跃门店数
  - 收入（当月、环比、同比）
  - 成本（当月、环比、同比）
  - 利润（当月、环比、同比、利润率）
  
  ### 8.2 趋势图表区域
  - 业绩趋势（溯源、Cell、总收入）- 折线图
  - 股份趋势（收入、成本、利润）- 折线图/堆叠柱状图
  - 溯源与Cell对比趋势 - 双折线图
  
  ### 8.3 排行图表区域
  - 门店业绩排行（溯源、Cell、总收入）- 条形图
  - 老师业绩排行 - 条形图或表格
  
  ### 8.4 分布图表区域
  - 门店业绩分布 - 饼图/环形图
  - 老师业绩分布 - 饼图/环形图
  - 成本结构分布 - 饼图/堆叠柱状图
  
  ### 8.5 对比图表区域
  - 科技一部 vs 科技二部对比 - 柱状图
  - 门店类型对比 - 柱状图
  
  ### 8.6 明细列表区域
  - 门店明细列表
  - 老师明细列表
  - 开单明细列表（可选）
  - 消耗明细列表（可选）
  
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  ## 📝 九、数据来源总结
  
  ### 9.1 核心数据表
  
  | 数据表 | 用途 | 关键字段 |
  |--------|------|---------|
  | `lq_md_target` | 门店目标表（包含门店归属科技部信息） | F_StoreId, F_Month, F_TechDepartment |
  | `lq_kd_jksyj` | 开单健康师业绩（溯源/Cell） | jksyj, F_BeautyType, F_StoreId, yjsj |
  | `lq_hytk_jksyj` | 退卡健康师业绩（溯源/Cell） | jksyj, F_BeautyType, F_StoreId, tksj |
  | `lq_kd_kdjlb` | 开单记录 | sfyj, kdrq, djmd |
  | `lq_kd_pxmx` | 开单品项明细 | F_ActualPrice, F_BeautyType |
  | `lq_xh_hyhk` | 消耗记录 | xfje, hksj, md |
  | `lq_xh_pxmx` | 消耗品项明细 | F_BeautyType |
  | `lq_hytk_hytk` | 退卡记录 | tkje, tksj, md |
  | `lq_tech_general_manager_salary_statistics` | 科技部总经理工资统计 | F_TraceabilityAmount, F_CellAmount, F_BaseSalary, F_TraceabilityCommissionAmount, F_CellCommissionAmount |
  | `lq_tech_teacher_salary_statistics` | 科技部老师工资统计 | F_OrderAchievement, F_ConsumeAchievement, F_TotalPerformance |
  | `lq_share_statistics_tech_dept` | 科技部股份统计 | F_Income, F_CostReimbursement, F_CostTeacherBase, F_CostTeacherManual, F_CostTeacherBillingComm, F_CostTeacherConsumeComm, F_CostGMBase, F_CostGMComm, F_Profit |
  | `BASE_USER` | 用户信息（科技部总经理、老师） | F_Id, F_REALNAME, F_GW, F_MDID |
  
  ### 9.2 数据关联关系
  
  - **科技部识别**：通过 `BASE_ORGANIZE` 表的组织ID（`F_Id`）识别，而不是使用中文名称
  - **管理的门店（按月获取）**：
    ```sql
    SELECT DISTINCT F_StoreId
    FROM lq_md_target
    WHERE F_TechDepartment = @科技部ID  -- BASE_ORGANIZE表的组织ID（F_Id）
      AND F_Month = @统计月份  -- ⚠️ 必须按月份匹配，格式：YYYYMM
    ```
  - **业绩统计**：
    - 通过 `F_StoreId` 关联门店（使用上面获取的门店列表）
    - 通过 `F_BeautyType` 区分溯源和Cell
    - **时间过滤**：通过业绩时间字段（`yjsj`、`hksj`、`tksj`）按月份过滤
  - **重要规则**：
    1. **必须先获取指定月份的门店归属关系**，从 `lq_md_target` 表按 `F_TechDepartment` 和 `F_Month` 获取，再使用该门店列表筛选业绩数据
    2. **不能跨月汇总**：每个月份的数据必须独立计算，使用该月份的门店归属关系
    3. **趋势分析**：虽然展示多个月份，但每个月份的数据都是独立计算的
  
  ---
  
  ## 🔧 十、接口设计说明
  
  ### 10.1 接口参数设计
  
  **科技部驾驶舱接口参数设计：兼容两种方式，既可以传入科技部ID（组织ID），也可以传入门店ID列表。**
  
  #### 接口输入参数
  
  ```csharp
  public class TechDepartmentDashboardStatisticsInput
  {
      /// <summary>
      /// 科技部ID（可选）：BASE_ORGANIZE表的组织ID（F_Id）
      /// 如果传入科技部ID，则从lq_md_target表查询该月份、该科技部归属的门店列表
      /// 如果传入门店ID列表，则直接使用门店ID列表
      /// 两者必填其一
      /// </summary>
      public string TechDepartmentId { get; set; }
  
      /// <summary>
      /// 门店ID列表（可选）
      /// 如果传入科技部ID，则此字段忽略，使用科技部ID查询门店列表
      /// 如果传入门店ID列表，则直接使用此列表
      /// 两者必填其一
      /// </summary>
      public List<string> StoreIds { get; set; }
  
      /// <summary>
      /// 统计月份（必填）：YYYYMM格式，如：202501
      /// </summary>
      [Required(ErrorMessage = "统计月份不能为空")]
      [StringLength(6, MinimumLength = 6, ErrorMessage = "统计月份格式必须为YYYYMM")]
      public string StatisticsMonth { get; set; }
  }
  ```
  
  #### 设计理由
  
  **兼容两种使用场景：**
  
  1. **科技部维度（推荐使用）**：
     - 传入科技部ID（BASE_ORGANIZE表的组织ID）+ 统计月份
     - 适用于科技部驾驶舱页面，用户选择科技部查看数据
     - 后端根据统计月份从 `lq_md_target` 表查询该科技部归属的门店列表
     - 优势：数据准确性高，门店归属变化时自动适应，使用ID而非名称，避免名称变更影响
  
  2. **门店列表维度（灵活使用）**：
     - 传入门店ID列表 + 统计月份
     - 适用于其他场景，如自定义门店组合、门店对比等
     - 后端直接使用传入的门店ID列表
     - 优势：灵活性高，可以跨科技部组合门店
  
  #### 参数验证逻辑
  
  ```csharp
  // 参数验证
  if (string.IsNullOrWhiteSpace(input.TechDepartmentId) && 
      (input.StoreIds == null || !input.StoreIds.Any()))
  {
      throw NCCException.Oh("科技部ID和门店ID列表不能同时为空，必须传入其中一个");
  }
  
  if (!string.IsNullOrWhiteSpace(input.TechDepartmentId) && 
      input.StoreIds != null && input.StoreIds.Any())
  {
      // 如果同时传入，优先使用科技部ID，门店ID列表将被忽略
      // 或者抛出异常，要求只能传入一个
      throw NCCException.Oh("科技部ID和门店ID列表不能同时传入，请只传入其中一个");
  }
  ```
  
  #### 后端处理流程
  
  **方式1：传入科技部ID**
  1. 接收参数：科技部ID（BASE_ORGANIZE表的组织ID）+ 统计月份
  2. 查询门店列表：从 `lq_md_target` 表查询该月份、该科技部归属的门店ID列表
     ```sql
     SELECT DISTINCT F_StoreId
     FROM lq_md_target
     WHERE F_TechDepartment = @科技部ID
       AND F_Month = @统计月份
     ```
     **说明**：`F_TechDepartment` 字段存储的是 `BASE_ORGANIZE` 表的组织ID（`F_Id`），而不是组织名称
  3. 统计业绩数据：使用查询到的门店ID列表筛选业绩数据
  4. 返回统计结果
  
  **方式2：传入门店ID列表**
  1. 接收参数：门店ID列表 + 统计月份
  2. 直接使用门店ID列表（无需查询门店归属关系）
  3. 统计业绩数据：使用传入的门店ID列表筛选业绩数据
  4. 返回统计结果
  
  #### 示例请求
  
  **示例1：传入科技部ID（推荐）**
  ```json
  {
    "techDepartmentId": "1649328471923847169",
    "statisticsMonth": "202501"
  }
  ```
  **说明**：`techDepartmentId` 是 `BASE_ORGANIZE` 表中科技一部或科技二部的组织ID（`F_Id`），不是中文名称。使用ID而非名称，避免中文名称变更影响接口调用。
  
  **示例2：传入门店ID列表**
  ```json
  {
    "storeIds": ["1649328471923847169", "1649328471923847170", "1649328471923847171"],
    "statisticsMonth": "202501"
  }
  ```
  
  #### 使用建议
  
  - **科技部驾驶舱页面**：使用方式1（传入科技部ID），更符合业务逻辑，数据准确性高，使用ID而非名称，避免名称变更影响
  - **其他场景**：使用方式2（传入门店ID列表），灵活性高，可以自定义门店组合
  
  #### 科技部ID获取方式
  
  科技部ID从 `BASE_ORGANIZE` 表获取，通过组织名称查询：
  ```sql
  SELECT F_Id, F_FullName
  FROM BASE_ORGANIZE
  WHERE F_FullName LIKE '%科技一部%' OR F_FullName LIKE '%科技二部%'
    AND F_DeleteMark IS NULL
    AND F_EnabledMark = 1
  ```
  
  前端可以通过组织选择器或下拉列表获取科技部ID列表，供用户选择。
  
  ---
  
  ## 🔧 十一、数据查询流程（重要）
  
  ### 11.1 标准查询流程
  
  **所有科技部驾驶舱数据查询都必须遵循以下流程：**
  
  #### 步骤1：确定门店列表（两种方式）
  
  **方式1：传入科技部ID**
  - 从接口参数获取科技部ID（BASE_ORGANIZE表的组织ID）和统计月份
  - 从 `lq_md_target` 表查询该月份、该科技部归属的门店列表
    ```sql
    SELECT DISTINCT F_StoreId
    FROM lq_md_target
    WHERE F_TechDepartment = @科技部ID  -- BASE_ORGANIZE表的组织ID（F_Id）
      AND F_Month = @统计月份  -- ⚠️ 必须按月份匹配，格式：YYYYMM
    ```
  - **重要说明**：
    - `F_Month` 字段格式为 YYYYMM（如：202501）
    - `F_TechDepartment` 字段存储的是 `BASE_ORGANIZE` 表的组织ID（`F_Id`），而不是组织名称
    - 不同月份，管理的门店列表可能不同
    - 如果该月份没有归属该科技部的门店，返回空列表，所有业绩数据为0
  
  **方式2：传入门店ID列表**
  - 直接使用接口参数中的门店ID列表
  - 无需查询门店归属关系，直接使用传入的门店列表
  
  #### 步骤2：使用门店列表统计业绩数据
  ```sql
  -- 示例：统计指定月份的溯源金额
  SELECT COALESCE(SUM(CAST(jksyj AS DECIMAL(18,2))), 0) as TraceabilityAmount
  FROM lq_kd_jksyj
  WHERE F_IsEffective = 1
    AND F_StoreId IN (@门店ID列表)  -- ⚠️ 使用步骤1获取或传入的门店列表
    AND (F_BeautyType = '溯源系统' OR F_BeautyType = '溯源')
    AND DATE_FORMAT(yjsj, '%Y%m') = @统计月份  -- ⚠️ 按月份过滤业绩时间
  ```
  
  ### 11.2 趋势分析查询流程
  
  **趋势分析虽然展示多个月份，但每个月份的数据都是独立计算的：**
  
  ```sql
  -- 示例：获取近12个月的溯源金额趋势
  -- 需要循环12个月，每个月都执行以下步骤：
  FOR EACH 月份 IN (近12个月列表) DO
    1. 获取该月份、该科技部归属的门店列表（步骤2）
    2. 使用该门店列表统计该月份的溯源金额（步骤3）
    3. 将结果添加到趋势数据中
  END FOR
  ```
  
  **重要规则**：
  - 每个月份使用该月份的门店归属关系
  - 不能跨月汇总，必须按月独立计算
  - 如果某个月份没有管理的门店，该月份的数据为0
  
  ### 11.3 数据查询注意事项
  
  1. **月份格式统一**：所有月份参数统一使用 YYYYMM 格式（如：202501）
  2. **门店归属必须按月获取**：不能使用当前月份的门店列表去查询历史月份的数据
  3. **业绩时间过滤**：使用业绩时间字段（`yjsj`、`hksj`、`tksj`）按月份过滤，格式：`DATE_FORMAT(时间字段, '%Y%m') = @统计月份`
  4. **工资统计表**：使用 `F_StatisticsMonth` 字段过滤，格式：`F_StatisticsMonth = @统计月份`
  5. **股份统计表**：使用 `F_StatisticsMonth` 字段过滤，格式：`F_StatisticsMonth = @统计月份`
  
  ---
  
  ## 🔧 十二、技术实现建议
  
  ### 12.1 数据聚合策略
  
  1. **实时查询**：核心指标使用实时查询，确保数据准确性
  2. **缓存优化**：对于历史月份数据，可以考虑缓存优化
  3. **分页查询**：明细列表必须支持分页，避免大数据量查询
  
  ### 12.2 性能优化
  
  1. **索引优化**：在关键查询字段上建立索引（`F_StoreId`、`F_BeautyType`、时间字段等）
  2. **SQL优化**：使用聚合查询，避免在应用层进行大量数据计算
  3. **数据预聚合**：可以考虑创建统计视图或物化视图
  
  ### 12.3 数据一致性
  
  1. **统一数据源**：业绩数据统一使用健康师业绩表，确保数据一致性
  2. **时间范围**：统一使用业绩时间（`yjsj`、`hksj`、`tksj`）进行时间过滤，**必须按月份过滤**
  3. **归属关系（关键）**：
     - **必须按月获取门店归属**：查询指定月份的统计数据时，必须先从 `lq_md_target` 表获取该月份（`F_Month`）、该科技部（`F_TechDepartment`）归属的门店列表
     - **不能跨月汇总**：每个月份的数据必须独立计算，使用该月份的门店归属关系
     - **趋势分析**：虽然趋势图展示多个月份，但每个月份的数据都是独立计算的，每个月份使用该月份的门店归属关系
  4. **月份匹配规则**：
     - 门店归属：`lq_md_target.F_Month = @统计月份 AND lq_md_target.F_TechDepartment = @科技部ID`（BASE_ORGANIZE表的组织ID）
     - 业绩时间：`DATE_FORMAT(yjsj, '%Y%m') = @统计月份` 或 `DATE_FORMAT(hksj, '%Y%m') = @统计月份` 等
     - 工资统计：`lq_tech_*_salary_statistics.F_StatisticsMonth = @统计月份`
     - 股份统计：`lq_share_statistics_tech_dept.F_StatisticsMonth = @统计月份`
  
  ---
  
  ## ✅ 总结
  
  科技部驾驶舱主要关注以下核心数据：
  
  1. **业绩指标**：溯源金额、Cell金额、科美总收入
  2. **股份指标**：收入、成本、利润
  3. **门店分析**：管理的门店业绩排行、分布、对比
  4. **人员分析**：科技部老师业绩排行（总经理成本数据汇总在人工成本中）
  5. **趋势分析**：近12个月的业绩趋势、股份趋势
  6. **对比分析**：环比、同比、部门对比、门店类型对比
  7. **明细数据**：门店明细、老师明细、开单明细、消耗明细
  
  ### ⚠️ 核心规则
  
  1. **所有数据必须按月份统计**：每个指标、排行、趋势、对比等数据都必须按月份（YYYYMM格式）统计
  2. **门店归属按月变化**：不同月份科技部管理的门店可能不一致，必须从 `lq_md_target` 表按月获取门店归属关系（通过 `F_TechDepartment` 和 `F_Month` 字段）
  3. **数据筛选流程**：
     - 步骤1：从 `lq_md_target` 表获取指定月份（`F_Month`）、指定科技部（`F_TechDepartment`）归属的门店列表
     - 步骤2：使用该门店列表筛选业绩数据
     - 步骤3：使用业绩时间字段（`yjsj`、`hksj`、`tksj`）按月份过滤
  4. **不能跨月汇总**：每个月份的数据必须独立计算，使用该月份的门店归属关系
  5. **趋势分析**：虽然趋势图展示多个月份，但每个月份的数据都是独立计算的
  6. **部门区分**：所有数据都需要按照科技部（一部/二部）进行区分