# 店长三项指标统计表 - 逻辑梳理

## 📋 需求概述

创建一个"店长三项指标统计表"，用于统计和展示所有门店店长每月的底薪及三项指标的完成情况。

### 核心需求
1. **统计维度**：每个月、所有门店店长
2. **统计内容**：
   - 底薪（固定底薪、实际底薪、考核扣款）
   - 三项指标的完成与否
   - 当月期初设定的目标
   - 完成度（实际值/目标值）
3. **展示方式**：
   - ①当月全部店长的对比（横向对比）
   - ②一个店长全年数据（纵向趋势）

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## 📊 三项指标定义

### 指标1：业绩考核
- **目标值**：门店生命线（`F_StoreLifeline`）
- **实际值**：门店总业绩（`F_StoreTotalPerformance` = 开单业绩 - 退卡业绩）
- **达标标准**：`实际值 >= 目标值`
- **完成度**：`实际值 / 目标值 × 100%`
- **数据来源**：
  - 目标值：`lq_md_target.F_StoreLifeline`（按门店ID和月份查询）
  - 实际值：`lq_store_manager_salary_statistics.F_StoreTotalPerformance`
  - 达标状态：`lq_store_manager_salary_statistics.F_PerformanceReached`（"是"/"否"）

### 指标2：人头考核
- **目标值**：门店人头目标（`F_StoreHeadcountTarget`）
- **实际值**：进店消耗人数（`F_HeadCount`）
- **达标标准**：`实际值 >= 目标值`
- **完成度**：`实际值 / 目标值 × 100%`
- **数据来源**：
  - 目标值：`lq_md_target.F_StoreHeadcountTarget`（按门店ID和月份查询）
  - 实际值：`lq_store_manager_salary_statistics.F_HeadCount`
  - 达标状态：`lq_store_manager_salary_statistics.F_HeadCountReached`（"是"/"否"）

### 指标3：消耗考核
- **目标值**：门店消耗目标（`F_StoreConsumeTarget`）
- **实际值**：门店消耗金额（`F_StoreConsume`）
- **达标标准**：`实际值 >= 目标值`
- **完成度**：`实际值 / 目标值 × 100%`
- **适用范围**：仅老店考核，新店不考核此指标
- **数据来源**：
  - 目标值：`lq_md_target.F_StoreConsumeTarget`（按门店ID和月份查询）
  - 实际值：`lq_store_manager_salary_statistics.F_StoreConsume`
  - 达标状态：`lq_store_manager_salary_statistics.F_ConsumeReached`（"是"/"否"）

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## 💰 底薪计算逻辑

### 固定底薪
- **金额**：4000元（固定值）
- **数据来源**：`lq_store_manager_salary_statistics.F_BaseSalary`

### 考核扣款
- **老店**：每个未达标指标扣除500元
- **新店**：每个未达标指标扣除800元
- **计算公式**：
  ```
  考核扣款 = 未达标指标数 × 扣款金额（500或800）
  ```
- **数据来源**：
  - 未达标指标数：`lq_store_manager_salary_statistics.F_UnreachedIndicatorCount`
  - 考核扣款：`lq_store_manager_salary_statistics.F_AssessmentDeduction`

### 旗舰店负奖励
- **金额**：800元（仅旗舰店）
- **判断标准**：`F_StoreType = 2`（StoreTypeEnum.旗舰店）
- **数据来源**：`lq_store_manager_salary_statistics.F_FlagshipStoreDeduction`

### 实际底薪
- **计算公式**：
  ```
  实际底薪 = 固定底薪 - 考核扣款 - 旗舰店负奖励
  ```
- **数据来源**：`lq_store_manager_salary_statistics.F_ActualBaseSalary`

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## 📈 数据来源

### 主数据表：`lq_store_manager_salary_statistics`（店长工资统计表）

**关键字段**：
- `F_StoreId`：门店ID
- `F_StoreName`：门店名称
- `F_EmployeeId`：员工ID（店长）
- `F_EmployeeName`：员工姓名（店长）
- `F_StatisticsMonth`：统计月份（YYYYMM格式）
- `F_IsNewStore`：是否新店（"是"/"否"）
- `F_StoreType`：门店类型（用于判断是否旗舰店）

**三项指标相关字段**：
- `F_StoreLifeline`：门店生命线（目标值）
- `F_StoreTotalPerformance`：门店总业绩（实际值）
- `F_PerformanceReached`：业绩是否达标（"是"/"否"）
- `F_PerformanceCompletionRate`：业绩完成率

- `F_TargetHeadCount`：目标人头数（目标值）
- `F_HeadCount`：进店消耗人数（实际值）
- `F_HeadCountReached`：人头是否达标（"是"/"否"）

- `F_TargetConsume`：目标消耗金额（目标值）
- `F_StoreConsume`：门店消耗金额（实际值）
- `F_ConsumeReached`：消耗是否达标（"是"/"否"）

**底薪相关字段**：
- `F_BaseSalary`：固定底薪（4000元）
- `F_UnreachedIndicatorCount`：未达标指标数量
- `F_AssessmentDeduction`：考核扣款
- `F_FlagshipStoreDeduction`：旗舰店负奖励
- `F_ActualBaseSalary`：实际底薪

### 目标数据表：`lq_md_target`（门店目标表）

**关键字段**：
- `F_StoreId`：门店ID
- `F_Month`：月份（YYYYMM格式）
- `F_StoreLifeline`：门店生命线
- `F_StoreHeadcountTarget`：门店人头目标
- `F_StoreConsumeTarget`：门店消耗目标

**说明**：
- 目标数据在期初设定，存储在 `lq_md_target` 表中
- 店长工资统计表（`lq_store_manager_salary_statistics`）在计算时已经关联了目标数据
- 但为了确保数据一致性，建议在统计时也关联 `lq_md_target` 表，以获取期初设定的目标值

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## 🔍 统计逻辑

### 场景1：当月全部店长的对比

**查询条件**：
- `F_StatisticsMonth = 指定月份（YYYYMM格式）`
- `F_Position = "店长"`（如果需要过滤岗位）

**返回字段**：
- 门店信息：门店ID、门店名称
- 店长信息：员工ID、员工姓名
- 门店类型：是否新店、门店类型（用于判断是否旗舰店）
- 三项指标：
  - **指标1（业绩）**：
    - 目标值（生命线）
    - 实际值（门店总业绩）
    - 完成度（%）
    - 是否达标（是/否）
  - **指标2（人头）**：
    - 目标值（人头目标）
    - 实际值（进店消耗人数）
    - 完成度（%）
    - 是否达标（是/否）
  - **指标3（消耗）**：
    - 目标值（消耗目标）
    - 实际值（门店消耗金额）
    - 完成度（%）
    - 是否达标（是/否）
    - 是否考核（新店不考核，显示"-"）
- 底薪信息：
  - 固定底薪（4000元）
  - 未达标指标数
  - 考核扣款
  - 旗舰店负奖励（仅旗舰店）
  - 实际底薪

**排序方式**：
- 可按门店名称、店长姓名、业绩完成度、人头完成度、消耗完成度、实际底薪等字段排序

**筛选条件**：
- 门店ID列表
- 是否新店
- 门店类型（是否旗舰店）
- 指标达标情况（全部达标/部分达标/全部未达标）

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### 场景2：一个店长全年数据

**查询条件**：
- `F_EmployeeId = 指定店长ID`
- `F_StatisticsMonth` 在指定年份范围内（如：202501-202512）

**返回字段**：
- 店长信息：员工ID、员工姓名
- 月份：统计月份（YYYYMM格式）
- 门店信息：门店ID、门店名称（可能不同月份在不同门店）
- 门店类型：是否新店、门店类型
- 三项指标（每个指标包含目标值、实际值、完成度、是否达标）
- 底薪信息（固定底薪、考核扣款、旗舰店负奖励、实际底薪）

**排序方式**：
- 按月份升序排列

**统计维度**：
- 可统计全年平均完成度
- 可统计全年达标次数
- 可统计全年平均底薪
- 可统计全年总扣款

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## 📋 数据完整性说明

### 数据关联关系

1. **店长工资统计表 → 门店目标表**：
   - 通过 `F_StoreId` + `F_StatisticsMonth` 关联 `lq_md_target.F_StoreId` + `lq_md_target.F_Month`
   - 用于获取期初设定的目标值

2. **店长工资统计表 → 门店信息表**：
   - 通过 `F_StoreId` 关联 `lq_mdxx.F_Id`
   - 用于获取门店名称、门店类型等信息

3. **店长工资统计表 → 员工信息表**：
   - 通过 `F_EmployeeId` 关联 `BASE_USER.F_Id`
   - 用于获取店长姓名、账号等信息

### 数据校验

1. **目标值校验**：
   - 如果 `lq_md_target` 表中没有对应月份的目标数据，应提示"目标未设置"
   - 如果目标值为0，应提示"目标未设置"

2. **实际值校验**：
   - 如果 `lq_store_manager_salary_statistics` 表中没有对应月份的统计数据，应提示"数据未计算"
   - 如果店长在某个月份离职，可能没有统计数据

3. **新店判断**：
   - 通过 `F_IsNewStore` 字段判断是否新店
   - 新店不考核消耗指标，指标3应显示"-"或不显示

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## 🎯 接口设计建议

### 接口1：获取当月全部店长三项指标对比

**接口路径**：`/api/Extend/LqStatistics/get-store-manager-indicators-comparison`

**请求参数**：
```json
{
  "statisticsMonth": "202601",  // 统计月份（YYYYMM格式）
  "storeIds": ["门店ID1", "门店ID2"],  // 可选，门店ID列表
  "isNewStore": null,  // 可选，是否新店（true/false/null）
  "storeType": null,  // 可选，门店类型（用于筛选旗舰店）
  "indicatorStatus": null  // 可选，指标达标情况（"all_reached"/"partial"/"all_unreached"）
}
```

**返回数据**：
```json
{
  "list": [
    {
      "storeId": "门店ID",
      "storeName": "门店名称",
      "employeeId": "店长ID",
      "employeeName": "店长姓名",
      "isNewStore": "是",
      "storeType": 2,
      "isFlagshipStore": true,
      "performanceIndicator": {
        "target": 100000,
        "actual": 120000,
        "completionRate": 120.00,
        "reached": "是"
      },
      "headCountIndicator": {
        "target": 100,
        "actual": 120,
        "completionRate": 120.00,
        "reached": "是"
      },
      "consumeIndicator": {
        "target": 50000,
        "actual": 60000,
        "completionRate": 120.00,
        "reached": "是",
        "isAssessed": true  // 是否考核（新店为false）
      },
      "baseSalary": {
        "fixedSalary": 4000,
        "unreachedIndicatorCount": 0,
        "assessmentDeduction": 0,
        "flagshipStoreDeduction": 0,
        "actualSalary": 4000
      }
    }
  ],
  "summary": {
    "totalCount": 50,
    "allReachedCount": 30,
    "partialReachedCount": 15,
    "allUnreachedCount": 5,
    "averagePerformanceCompletionRate": 105.50,
    "averageHeadCountCompletionRate": 98.30,
    "averageConsumeCompletionRate": 95.20
  }
}
```

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### 接口2：获取店长全年三项指标数据

**接口路径**：`/api/Extend/LqStatistics/get-store-manager-yearly-indicators`

**请求参数**：
```json
{
  "employeeId": "店长ID",
  "year": 2026  // 年份
}
```

**返回数据**：
```json
{
  "employeeId": "店长ID",
  "employeeName": "店长姓名",
  "year": 2026,
  "monthlyData": [
    {
      "month": "202601",
      "storeId": "门店ID",
      "storeName": "门店名称",
      "isNewStore": "是",
      "storeType": 2,
      "isFlagshipStore": true,
      "performanceIndicator": {
        "target": 100000,
        "actual": 120000,
        "completionRate": 120.00,
        "reached": "是"
      },
      "headCountIndicator": {
        "target": 100,
        "actual": 120,
        "completionRate": 120.00,
        "reached": "是"
      },
      "consumeIndicator": {
        "target": 50000,
        "actual": 60000,
        "completionRate": 120.00,
        "reached": "是",
        "isAssessed": true
      },
      "baseSalary": {
        "fixedSalary": 4000,
        "unreachedIndicatorCount": 0,
        "assessmentDeduction": 0,
        "flagshipStoreDeduction": 0,
        "actualSalary": 4000
      }
    }
  ],
  "yearlySummary": {
    "totalMonths": 12,
    "workedMonths": 10,
    "averagePerformanceCompletionRate": 105.50,
    "averageHeadCountCompletionRate": 98.30,
    "averageConsumeCompletionRate": 95.20,
    "allReachedMonths": 8,
    "partialReachedMonths": 2,
    "allUnreachedMonths": 0,
    "averageActualSalary": 3800,
    "totalAssessmentDeduction": 2000
  }
}
```

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## 🔄 数据计算逻辑

### 完成度计算

```csharp
// 业绩完成度
decimal performanceCompletionRate = targetLifeline > 0 
    ? (actualPerformance / targetLifeline) * 100m 
    : 0m;

// 人头完成度
decimal headCountCompletionRate = targetHeadCount > 0 
    ? (actualHeadCount / targetHeadCount) * 100m 
    : 0m;

// 消耗完成度（仅老店）
decimal consumeCompletionRate = isNewStore || targetConsume <= 0 
    ? 0m  // 新店不考核，返回0或null
    : (actualConsume / targetConsume) * 100m;
```

### 达标判断

```csharp
// 业绩是否达标
bool performanceReached = actualPerformance >= targetLifeline;

// 人头是否达标
bool headCountReached = actualHeadCount >= targetHeadCount;

// 消耗是否达标（仅老店）
bool consumeReached = isNewStore ? true : (actualConsume >= targetConsume);
```

### 底薪计算

```csharp
// 固定底薪
decimal fixedSalary = 4000m;

// 计算未达标指标数
int unreachedCount = 0;
if (!performanceReached) unreachedCount++;
if (!headCountReached) unreachedCount++;
if (!isNewStore && !consumeReached) unreachedCount++;

// 考核扣款
decimal assessmentDeduction = isNewStore 
    ? unreachedCount * 800m 
    : unreachedCount * 500m;

// 旗舰店负奖励
decimal flagshipStoreDeduction = (storeType == 2) ? 800m : 0m;

// 实际底薪
decimal actualSalary = fixedSalary - assessmentDeduction - flagshipStoreDeduction;
```

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## 📝 注意事项

1. **新店特殊处理**：
   - 新店不考核消耗指标，指标3应显示"-"或不显示
   - 新店每个未达标指标扣款800元（老店500元）

2. **旗舰店特殊处理**：
   - 旗舰店需要扣除负奖励800元
   - 判断标准：`F_StoreType = 2`

3. **数据缺失处理**：
   - 如果某个月份没有目标数据，应提示"目标未设置"
   - 如果某个月份没有统计数据，应提示"数据未计算"
   - 如果店长在某个月份离职，可能没有统计数据

4. **数据一致性**：
   - 建议同时关联 `lq_store_manager_salary_statistics` 和 `lq_md_target` 表
   - 确保目标值来自期初设定的 `lq_md_target` 表
   - 确保实际值和达标状态来自 `lq_store_manager_salary_statistics` 表

5. **性能优化**：
   - 对于"当月全部店长对比"，建议使用分页查询
   - 对于"店长全年数据"，数据量较小，可以一次性返回

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## ✅ 总结

### 核心数据表
- **主表**：`lq_store_manager_salary_statistics`（店长工资统计表）
- **目标表**：`lq_md_target`（门店目标表）

### 核心字段
- **三项指标**：业绩、人头、消耗
- **底薪信息**：固定底薪、考核扣款、实际底薪

### 核心逻辑
- **达标判断**：实际值 >= 目标值
- **完成度计算**：实际值 / 目标值 × 100%
- **底薪计算**：固定底薪 - 考核扣款 - 旗舰店负奖励

### 展示方式
- **横向对比**：当月全部店长的三项指标完成情况
- **纵向趋势**：一个店长全年的三项指标完成情况