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科技部驾驶舱数据分析梳理.md 28.5 KB

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

🎯 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

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

📊 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

🏪 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

👥 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

📈 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

🔍 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）

📝 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

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

// 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）

{
  "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

{
  "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：

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

-- 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：

-- 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