Updata2

.config/dotnet-tools.json

@@ -0,0 +1,13 @@
+{
+  "version": 1,
+  "isRoot": true,
+  "tools": {
+    "csharpier": {
+      "version": "1.2.5",
+      "commands": [
+        "csharpier"
+      ],
+      "rollForward": false
+    }
+  }
+}

README.md

@@ -78,6 +78,46 @@ python -m cli.main \
 - `FETCH_ONLY`：仅在线抓取落盘，不入库
 - `INGEST_ONLY`：仅从本地 JSON 回放入库（适合离线回放/补跑）
 
+## DWS 层（汇总/财务）
+
+### 建表与初始化
+- 建表：`INIT_DWS_SCHEMA`
+- 配置：`SEED_DWS_CONFIG`
+- 订单汇总（可选）：`DWS_BUILD_ORDER_SUMMARY`
+
+### 任务与调度建议
+- **每小时**：`DWS_ASSISTANT_DAILY`、`DWS_FINANCE_DAILY`、`DWS_FINANCE_INCOME_STRUCTURE`
+- **每日**：`DWS_ASSISTANT_MONTHLY`、`DWS_ASSISTANT_CUSTOMER`、`DWS_MEMBER_CONSUMPTION`、`DWS_MEMBER_VISIT`、`DWS_FINANCE_DISCOUNT_DETAIL`、`DWS_FINANCE_RECHARGE`、`DWS_ASSISTANT_FINANCE`
+- **每月（月初）**：`DWS_ASSISTANT_SALARY`
+- **维护清理（按需）**：`DWS_RETENTION_CLEANUP`
+
+调度配置默认保存在 `etl_billiards/scheduled_tasks.json`，GUI 调度器会读取该文件。
+
+### 时间口径
+- 周起始日：周一
+- 月/季度起始：第一天 0 点
+- 环比：对比上一个等长区间
+- 窗口类型：本周/上周/本月/上月/前3个月不含本月/前3个月含本月/本季度/上季度/最近半年不含本月
+
+### Excel 导入（支出/平台回款/充值提成）
+脚本：`etl_billiards/scripts/import_dws_excel.py`
+- 支出结构：`--type expense`，按月导入（房租/水电/物业/工资/报销/平台服务费等）
+- 平台回款：`--type platform`，按回款日期导入（回款金额、佣金、服务费、订单号等）
+- 充值提成：`--type commission`，按月份导入（助教ID、提成金额、充值订单金额等）
+
+### 大客户优惠拆分（可选）
+用于将手动调整拆分为“大客户优惠/其他优惠”，可在配置中指定：
+- `dws.discount.big_customer_member_ids`：会员ID列表（逗号分隔）
+- `dws.discount.big_customer_order_ids`：订单ID列表（逗号分隔）
+未配置时，大客户金额为 0，手动调整全部计入“其他优惠”。
+
+### 时间分层清理（可选）
+任务：`DWS_RETENTION_CLEANUP`，按配置清理历史数据
+- `dws.retention.enabled`：是否启用
+- `dws.retention.layer`：分层（如 `LAST_3_MONTHS`）
+- `dws.retention.tables`：需要清理的表列表（逗号分隔）
+- `dws.retention.table_layers`：表级分层覆盖（JSON 字符串）
+
 ## 目录结构与关键文件
 - 仓库根目录：`etl_billiards/` 主代码；`app/` 示例 runner；`开发笔记/` 项目笔记；`tmp/` 草稿/调试归档；`requirements.txt`（仓库根）依赖；`run_etl.sh/.bat` 启动脚本。  
   - 注意：根目录的 `run_etl.sh/.bat` 运行时要求当前目录为 `etl_billiards/`（因为入口是 `python -m cli.main`）。
@@ -367,6 +407,95 @@ python -m cli.main \
 6) 去嵌套：数组展开为子表/子行，重复 profile 提炼为维度。  
 7) 长期演进：优先加列/加表，减少对已有表结构的破坏。
 
+## DWS 数据层（汇总层）
+
+DWS（Data Warehouse Service）层基于 DWD 明细层数据构建，提供预聚合的数据服务。
+
+### 表结构概览
+
+| 分类 | 表数量 | 说明 |
+|------|--------|------|
+| 配置表 | 5 | 绩效档位、等级定价、奖金规则、区域分类、技能映射 |
+| 助教维度 | 5 | 日度/月度业绩、客户统计、工资计算、充值提成 |
+| 客户维度 | 2 | 消费汇总、来店明细 |
+| 财务维度 | 7 | 日度汇总、收入结构、优惠明细、充值统计、支出、助教收支、平台结算 |
+| 订单汇总 | 1 | 订单级别聚合 |
+
+### 核心特性
+
+- **时间分层**：支持近2天/近1月/近3月/全量的时间窗口筛选
+- **滚动窗口**：支持7/10/15/30/60/90天的滚动统计
+- **SCD2 as-of**：维度取值支持按时间点获取历史值（如助教等级）
+- **幂等更新**：采用 delete-before-insert 策略，支持重复执行
+- **Excel导入**：支出/平台结算/充值提成支持手动导入
+
+### 助教工资计算
+
+**绩效档位（6档 + 新入职）**
+
+| 档位 | 业绩阈值 | 专业课抽成 | 打赏课抽成 | 休假 |
+|------|----------|-----------|-----------|------|
+| T0 | H < 100 | 28元/时 | 50% | 3天 |
+| T1 | 100 ≤ H < 130 | 18元/时 | 40% | 4天 |
+| T2 | 130 ≤ H < 160 | 15元/时 | 38% | 4天 |
+| T3 | 160 ≤ H < 190 | 13元/时 | 35% | 5天 |
+| T4 | 190 ≤ H < 220 | 10元/时 | 33% | 6天 |
+| T5 | H ≥ 220 | 8元/时 | 30% | 休假自由 |
+
+**工资计算公式**
+
+```
+基础课收入 = 基础课小时数 × (客户支付价格 - 专业课抽成)
+附加课收入 = 附加课小时数 × 190 × (1 - 打赏课抽成比例)
+应发工资 = 课时收入 + 奖金
+```
+
+**计算示例（中级助教185小时，3档）**
+- 基础课170小时: 170 × (108 - 13) = 16,150元
+- 附加课15小时: 15 × 190 × (1 - 0.35) = 1,852.5元
+- 课时收入: 18,002.5元
+
+**等级定价（客户支付价格）**
+
+| 等级 | 基础课价格 | 附加课价格 |
+|------|-----------|-----------|
+| 初级 | 98元/时 | 190元/时 |
+| 中级 | 108元/时 | 190元/时 |
+| 高级 | 118元/时 | 190元/时 |
+| 星级 | 138元/时 | 190元/时 |
+
+### 运行 DWS 任务
+
+```bash
+# 初始化 DWS Schema
+python -m cli.main --tasks INIT_DWS_SCHEMA
+
+# 执行配置数据初始化
+psql -f etl_billiards/database/seed_dws_config.sql
+
+# 执行 DWS 订单汇总构建
+python -m cli.main --tasks DWS_BUILD_ORDER_SUMMARY
+```
+
+### Excel 数据导入
+
+```bash
+# 导入支出数据
+python etl_billiards/scripts/import_dws_excel.py --type expense --file expenses.xlsx
+
+# 导入平台结算
+python etl_billiards/scripts/import_dws_excel.py --type platform --file platform.xlsx
+
+# 导入充值提成
+python etl_billiards/scripts/import_dws_excel.py --type commission --file commission.xlsx
+```
+
+### 相关文档
+
+- `etl_billiards/docs/dws_tables_dictionary.md`：DWS 数据字典
+- `etl_billiards/database/schema_dws.sql`：DWS DDL
+- `etl_billiards/database/seed_dws_config.sql`：配置初始数据
+
 ## 常用 CLI
 ```bash
 cd etl_billiards
@@ -474,11 +603,37 @@ python scripts/test_db_connection.py --dsn "postgresql://user:pwd@host:5432/db"
 
 > 完整字段级映射见 `etl_billiards/docs/` 与 ODS/DWD DDL。
 
-## 当前状态（2025-12-09）
+## 当前状态（2026-02-02）
 - 示例 JSON 已全量灌入，DWD 行数与 ODS 对齐。  
 - 分类维度已展平大类+子类：`dim_goods_category` 26 行（category_level/leaf 已赋值）。  
 - 部分空字段源数据即为空，如需补值请先确认上游。
 
+### 2026-02-02 更新：字段补全
+
+本次更新完成了 API → ODS → DWD 全链路字段补全：
+
+**ODS 新增字段**（16 张表，共 50+ 字段）：
+- `settlement_records`/`recharge_settlements`：电费相关字段（`electricitymoney`、`realelectricitymoney`、`electricityadjustmoney`）、券销售额、结算明细列表
+- `table_fee_transactions`：活动折扣金额、订单消费类型、实际服务费
+- `assistant_service_records`：助教团队名称、实际服务费
+- `group_buy_redemption_records`：会员折扣、各类分摊金额（台费/商品/助教/充值）
+- `table_fee_discount_records`：台区信息、台桌名称/价格、免费标记
+- `member_stored_value_cards`：本金余额、会员等级、电费相关配置
+- `member_profiles`：累计支付/充值金额、注册来源
+- `member_balance_changes`：本金变动（前/后/数据）
+- `group_buy_packages`：排序、首单限制、租户券销售订单项ID
+- 其他：商品编码/停售、租户ID等
+
+**DWD 新增字段**：
+- 主表新增核心业务字段（金额、ID、状态）
+- 扩展表新增配置/明细字段
+
+**数据补全脚本**：
+- `scripts/backfill_202507_to_now.bat`：从 2025-07-01 重新抓取并装载数据
+
+**文档更新**：
+- `etl_billiards/docs/bd_manual/` 下所有相关表文档已同步更新
+
 ## 可精简/归档
 - `tmp/`、`tmp/etl_billiards_misc/` 中草稿、旧备份、调试脚本仅供参考，不影响运行。  
 - 根级保留必要文件（README、requirements、run_etl.*），其余临时文件按需归档至 `tmp/`。

etl_billiards/.env

@@ -32,7 +32,7 @@ SCHEMA_ETL=etl_admin
 # API 配置
 # ------------------------------------------------------------------------------
 API_BASE=https://pc.ficoo.vip/apiprod/admin/v1/
-API_TOKEN=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJjbGllbnQtdHlwZSI6IjQiLCJ1c2VyLXR5cGUiOiIxIiwiaHR0cDovL3NjaGVtYXMubWljcm9zb2Z0LmNvbS93cy8yMDA4LzA2L2lkZW50aXR5L2NsYWltcy9yb2xlIjoiMTIiLCJyb2xlLWlkIjoiMTIiLCJ0ZW5hbnQtaWQiOiIyNzkwNjgzMTYwNzA5OTU3Iiwibmlja25hbWUiOiLnp5_miLfnrqHnkIblkZjvvJrmganmgakxIiwic2l0ZS1pZCI6IjAiLCJtb2JpbGUiOiIxMzgxMDUwMjMwNCIsInNpZCI6IjI5NTA0ODk2NTgzOTU4NDUiLCJzdGFmZi1pZCI6IjMwMDk5MTg2OTE1NTkwNDUiLCJvcmctaWQiOiIwIiwicm9sZS10eXBlIjoiMyIsInJlZnJlc2hUb2tlbiI6IktlbTVsdHRqZ2tSUExOcVA2ajhNakdQYnFrNW5mRzBQNzRvMHE0b295VVE9IiwicmVmcmVzaEV4cGlyeVRpbWUiOiIyMDI2LzIvOCDkuIvljYg2OjU3OjA1IiwibmVlZENoZWNrVG9rZW4iOiJmYWxzZSIsImV4cCI6MTc3MDU0ODIyNSwiaXNzIjoidGVzdCIsImF1ZCI6IlVzZXIifQ.wJlm7pTqUzp769nUGdxx0e1bVMy4x9Prp9U_UMWQvlk
+API_TOKEN=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJjbGllbnQtdHlwZSI6IjQiLCJ1c2VyLXR5cGUiOiIxIiwiaHR0cDovL3NjaGVtYXMubWljcm9zb2Z0LmNvbS93cy8yMDA4LzA2L2lkZW50aXR5L2NsYWltcy9yb2xlIjoiMTIiLCJyb2xlLWlkIjoiMTIiLCJ0ZW5hbnQtaWQiOiIyNzkwNjgzMTYwNzA5OTU3Iiwibmlja25hbWUiOiLnp5_miLfnrqHnkIblkZjvvJrmganmgakxIiwic2l0ZS1pZCI6IjAiLCJtb2JpbGUiOiIxMzgxMDUwMjMwNCIsInNpZCI6IjI5NTA0ODk2NTgzOTU4NDUiLCJzdGFmZi1pZCI6IjMwMDk5MTg2OTE1NTkwNDUiLCJvcmctaWQiOiIwIiwicm9sZS10eXBlIjoiMyIsInJlZnJlc2hUb2tlbiI6IjlES1lWcEVkYWw1bEc5cTMrdFptMkJXeTlyMkVMeEY5MHZuUWRyRnNYVFU9IiwicmVmcmVzaEV4cGlyeVRpbWUiOiIyMDI2LzIvOSDkuIrljYgyOjQzOjU0IiwibmVlZENoZWNrVG9rZW4iOiJmYWxzZSIsImV4cCI6MTc3MDU3NjIzNCwiaXNzIjoidGVzdCIsImF1ZCI6IlVzZXIifQ._1gnWcJHw8O26pcfiT1x8tgQRGn3g56vv2IZP8shgGU
 
 # API 请求超时（秒）
 API_TIMEOUT=20

etl_billiards/database/schema_ODS_doc.sql

@@ -19,6 +19,11 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS billiards_ods.member_profiles (
     status                   INT,
     user_status              INT,
     create_time              TIMESTAMP,
+    pay_money_sum            NUMERIC(18,2),
+    person_tenant_org_id     BIGINT,
+    person_tenant_org_name   TEXT,
+    recharge_money_sum       NUMERIC(18,2),
+    register_source          TEXT,
     content_hash           TEXT NOT NULL,
     source_file              TEXT,
     source_endpoint          TEXT,
@@ -75,6 +80,9 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS billiards_ods.member_balance_changes (
     operator_name         TEXT,
     is_delete             INT,
     create_time           TIMESTAMP,
+    principal_after       NUMERIC(18,2),
+    principal_before      NUMERIC(18,2),
+    principal_data        TEXT,
     content_hash           TEXT NOT NULL,
     source_file           TEXT,
     source_endpoint       TEXT,
@@ -185,6 +193,13 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS billiards_ods.member_stored_value_cards (
     tenantName                        TEXT,
     pdAssisnatLevel                   TEXT,
     cxAssisnatLevel                   TEXT,
+    able_share_member_discount        BOOLEAN,
+    electricity_deduct_radio          NUMERIC(18,4),
+    electricity_discount              NUMERIC(18,4),
+    electricitycarddeduct             BOOLEAN,
+    member_grade                      BIGINT,
+    principal_balance                 NUMERIC(18,2),
+    rechargefreezebalance             NUMERIC(18,2),
     content_hash           TEXT NOT NULL,
     source_file                       TEXT,
     source_endpoint                   TEXT,
@@ -331,6 +346,12 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS billiards_ods.recharge_settlements (
  isfirst               INT,
  rechargecardamount    NUMERIC(18,2),
  giftcardamount        NUMERIC(18,2),
+ electricityadjustmoney NUMERIC(18,2),
+ electricitymoney      NUMERIC(18,2),
+ mervousalesamount     NUMERIC(18,2),
+ plcouponsaleamount    NUMERIC(18,2),
+ realelectricitymoney  NUMERIC(18,2),
+ settlelist            JSONB,
  content_hash           TEXT NOT NULL,
  source_file           TEXT,
  source_endpoint       TEXT,
@@ -469,6 +490,12 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS billiards_ods.settlement_records (
  isfirst               INT,
  rechargecardamount    NUMERIC(18,2),
  giftcardamount        NUMERIC(18,2),
+ electricityadjustmoney NUMERIC(18,2),
+ electricitymoney      NUMERIC(18,2),
+ mervousalesamount     NUMERIC(18,2),
+ plcouponsaleamount    NUMERIC(18,2),
+ realelectricitymoney  NUMERIC(18,2),
+ settlelist            JSONB,
  content_hash           TEXT NOT NULL,
  source_file           TEXT,
  source_endpoint       TEXT,
@@ -559,6 +586,7 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS billiards_ods.assistant_cancellation_records (
  tableName              TEXT,
  trashReason            TEXT,
  createTime             TIMESTAMP,
+ tenant_id              BIGINT,
  content_hash           TEXT NOT NULL,
  source_file            TEXT,
  source_endpoint        TEXT,
@@ -792,6 +820,8 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS billiards_ods.assistant_service_records (
  get_grade_times          INT,
  is_not_responding        INT,
  is_confirm               INT,
+ assistantteamname        TEXT,
+ real_service_money       NUMERIC(18,2),
  payload                  JSONB NOT NULL,
  content_hash           TEXT NOT NULL,
  source_file              TEXT,
@@ -897,6 +927,7 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS billiards_ods.site_tables_master (
  table_status             INT,
  temporary_light_second   INT,
  virtual_table            INT,
+ order_id                 BIGINT,
  content_hash           TEXT NOT NULL,
  source_file              TEXT,
  source_endpoint          TEXT,
@@ -957,6 +988,14 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS billiards_ods.table_fee_discount_records (
  order_trade_no      TEXT,
  is_delete           INT,
  create_time         TIMESTAMP,
+ area_type_id        BIGINT,
+ charge_free         BOOLEAN,
+ site_table_area_id  BIGINT,
+ site_table_area_name TEXT,
+ sitename            TEXT,
+ table_name          TEXT,
+ table_price         NUMERIC(18,2),
+ tenant_name         TEXT,
  content_hash           TEXT NOT NULL,
  source_file         TEXT,
  source_endpoint     TEXT,
@@ -1032,6 +1071,9 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS billiards_ods.table_fee_transactions (
  salesman_org_id          BIGINT,
  salesman_user_id         BIGINT,
  create_time              TIMESTAMP,
+ activity_discount_amount NUMERIC(18,2),
+ order_consumption_type   INT,
+ real_service_money       NUMERIC(18,2),
  payload                  JSONB NOT NULL,
  content_hash           TEXT NOT NULL,
  source_file              TEXT,
@@ -1234,6 +1276,7 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS billiards_ods.payment_transactions (
  create_time        TIMESTAMP,
  payment_method     INT,
  online_pay_channel INT,
+ tenant_id          BIGINT,
  content_hash           TEXT NOT NULL,
  source_file        TEXT,
  source_endpoint    TEXT,
@@ -1440,6 +1483,7 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS billiards_ods.tenant_goods_master (
  remark_name             TEXT,
  create_time             TIMESTAMP,
  update_time             TIMESTAMP,
+ not_sale                BOOLEAN,
  payload                 JSONB NOT NULL,
  content_hash           TEXT NOT NULL,
  source_file             TEXT,
@@ -1522,6 +1566,9 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS billiards_ods.group_buy_packages (
  area_tag_type               INT,
  creator_name                TEXT,
  create_time                 TIMESTAMP,
+ is_first_limit              BOOLEAN,
+ sort                        INT,
+ tenantcouponsaleorderitemid BIGINT,
  content_hash           TEXT NOT NULL,
  source_file                 TEXT,
  source_endpoint             TEXT,
@@ -1616,6 +1663,15 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS billiards_ods.group_buy_redemption_records (
  is_single_order                 INT,
  is_delete                       INT,
  create_time                     TIMESTAMP,
+ assistant_service_share_money   NUMERIC(18,2),
+ assistant_share_money           NUMERIC(18,2),
+ coupon_sale_id                  BIGINT,
+ good_service_share_money        NUMERIC(18,2),
+ goods_share_money               NUMERIC(18,2),
+ member_discount_money           NUMERIC(18,2),
+ recharge_share_money            NUMERIC(18,2),
+ table_service_share_money       NUMERIC(18,2),
+ table_share_money               NUMERIC(18,2),
  payload                         JSONB NOT NULL,
  content_hash           TEXT NOT NULL,
  source_file                     TEXT,
@@ -1812,6 +1868,8 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS billiards_ods.store_goods_master (
  goods_cover         TEXT,
  create_time         TIMESTAMP,
  update_time         TIMESTAMP,
+ commodity_code      TEXT,
+    not_sale            INTEGER,
  payload             JSONB NOT NULL,
  content_hash           TEXT NOT NULL,
  source_file         TEXT,
@@ -1923,6 +1981,7 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS billiards_ods.store_goods_sales_records (
  tenant_goods_business_id   BIGINT,
  tenant_goods_category_id   BIGINT,
  create_time                TIMESTAMP,
+ coupon_share_money         NUMERIC(18,2),
  payload                    JSONB NOT NULL,
  content_hash           TEXT NOT NULL,
  source_file                TEXT,

etl_billiards/database/schema_dwd_doc.sql

@@ -107,7 +107,7 @@ COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dim_site.scd2_is_current IS '【说明】SCD2
 COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dim_site.scd2_version IS '【说明】SCD2 版本号（自增），用于与时间段一起避免版本重叠。     【示例】1（SCD2 版本号（自增），用于与时间段一起避免版本重叠）。     【ODS来源】table_fee_transactions - 无（DWD慢变元数据）。     【JSON字段】无 - DWD慢变元数据 - 无。';
 
 
-CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_site_Ex (
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_site_ex (
     site_id BIGINT,
     avatar TEXT,
     address TEXT,
@@ -172,6 +172,7 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_table (
     site_table_area_name TEXT,
     tenant_table_area_id BIGINT,
     table_price NUMERIC(18,2),
+    order_id BIGINT,
     SCD2_start_time     TIMESTAMPTZ DEFAULT now(),
     SCD2_end_time       TIMESTAMPTZ DEFAULT '9999-12-31',
     SCD2_is_current     INT DEFAULT 1,
@@ -193,7 +194,7 @@ COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dim_table.scd2_is_current IS '【说明】SCD2
 COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dim_table.scd2_version IS '【说明】SCD2 版本号（自增），用于与时间段一起避免版本重叠。     【示例】1（SCD2 版本号（自增），用于与时间段一起避免版本重叠）。     【ODS来源】site_tables_master - 无（DWD慢变元数据）。     【JSON字段】无 - DWD慢变元数据 - 无。';
 
 
-CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_table_Ex (
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_table_ex (
     table_id BIGINT,
     show_status INTEGER,
     is_online_reservation INTEGER,
@@ -265,7 +266,7 @@ COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dim_assistant.scd2_is_current IS '【说明】SC
 COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dim_assistant.scd2_version IS '【说明】SCD2 版本号（自增），用于与时间段一起避免版本重叠。     【示例】1（SCD2 版本号（自增），用于与时间段一起避免版本重叠）。     【ODS来源】assistant_accounts_master - 无（DWD慢变元数据）。     【JSON字段】无 - DWD慢变元数据 - 无。';
 
 
-CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_assistant_Ex (
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_assistant_ex (
     assistant_id BIGINT,
     gender INTEGER,
     birth_date TIMESTAMPTZ,
@@ -379,6 +380,8 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_member (
     member_card_grade_name TEXT,
     create_time TIMESTAMPTZ,
     update_time TIMESTAMPTZ,
+    pay_money_sum NUMERIC(18,2),
+    recharge_money_sum NUMERIC(18,2),
     SCD2_start_time     TIMESTAMPTZ,
     SCD2_end_time       TIMESTAMPTZ,
     SCD2_is_current     INT,
@@ -403,7 +406,7 @@ COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dim_member.scd2_is_current IS '【说明】SCD2
 COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dim_member.scd2_version IS '【说明】SCD2 版本号（自增），用于与时间段一起避免版本重叠。     【示例】1（SCD2 版本号（自增），用于与时间段一起避免版本重叠）。     【ODS来源】member_profiles - 无（DWD慢变元数据）。     【JSON字段】无 - DWD慢变元数据 - 无。';
 
 
-CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_member_Ex (
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_member_ex (
     member_id BIGINT,
     referrer_member_id BIGINT,
     point NUMERIC(18,2),
@@ -411,6 +414,9 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_member_Ex (
     growth_value NUMERIC(18,2),
     user_status INTEGER,
     status INTEGER,
+    person_tenant_org_id BIGINT,
+    person_tenant_org_name TEXT,
+    register_source TEXT,
     SCD2_start_time     TIMESTAMPTZ,
     SCD2_end_time       TIMESTAMPTZ,
     SCD2_is_current     INT,
@@ -450,6 +456,8 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_member_card_account (
     last_consume_time TIMESTAMPTZ,
     status INTEGER,
     is_delete INTEGER,
+    principal_balance NUMERIC(18,2),
+    member_grade BIGINT,
     SCD2_start_time     TIMESTAMPTZ,
     SCD2_end_time       TIMESTAMPTZ,
     SCD2_is_current     INT,
@@ -481,7 +489,7 @@ COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dim_member_card_account.scd2_is_current IS '【
 COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dim_member_card_account.scd2_version IS '【说明】SCD2 版本号（自增），用于与时间段一起避免版本重叠。     【示例】1（SCD2 版本号（自增），用于与时间段一起避免版本重叠）。     【ODS来源】member_stored_value_cards - 无（DWD慢变元数据）。     【JSON字段】无 - DWD慢变元数据 - 无。';
 
 
-CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_member_card_account_Ex (
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_member_card_account_ex (
     member_card_id BIGINT,
     site_name TEXT,
     tenant_name VARCHAR(64),
@@ -534,6 +542,11 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_member_card_account_Ex (
     goodsCategoryId TEXT,
     pdAssisnatLevel TEXT,
     cxAssisnatLevel TEXT,
+    able_share_member_discount BOOLEAN,
+    electricity_deduct_radio NUMERIC(18,4),
+    electricity_discount NUMERIC(18,4),
+    electricity_card_deduct BOOLEAN,
+    recharge_freeze_balance NUMERIC(18,2),
     SCD2_start_time     TIMESTAMPTZ,
     SCD2_end_time       TIMESTAMPTZ,
     SCD2_is_current     INT,
@@ -615,6 +628,7 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_tenant_goods (
     create_time TIMESTAMPTZ,
     update_time TIMESTAMPTZ,
     is_delete INTEGER,
+    not_sale INTEGER,
     SCD2_start_time     TIMESTAMPTZ,
     SCD2_end_time       TIMESTAMPTZ,
     SCD2_is_current     INT,
@@ -643,7 +657,7 @@ COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dim_tenant_goods.scd2_is_current IS '【说明
 COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dim_tenant_goods.scd2_version IS '【说明】SCD2 版本号（自增），用于与时间段一起避免版本重叠。     【示例】1（SCD2 版本号（自增），用于与时间段一起避免版本重叠）。     【ODS来源】tenant_goods_master - 无（DWD慢变元数据）。     【JSON字段】无 - DWD慢变元数据 - 无。';
 
 
-CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_tenant_goods_Ex (
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_tenant_goods_ex (
     tenant_goods_id BIGINT,
     remark_name VARCHAR(128),
     pinyin_initial VARCHAR(128),
@@ -715,6 +729,8 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_store_goods (
     enable_status INTEGER,
     send_state INTEGER,
     is_delete INTEGER,
+    commodity_code TEXT,
+    not_sale INTEGER,
     SCD2_start_time     TIMESTAMPTZ,
     SCD2_end_time       TIMESTAMPTZ,
     SCD2_is_current     INT,
@@ -749,7 +765,7 @@ COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dim_store_goods.scd2_is_current IS '【说明】
 COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dim_store_goods.scd2_version IS '【说明】SCD2 版本号（自增），用于与时间段一起避免版本重叠。     【示例】1（SCD2 版本号（自增），用于与时间段一起避免版本重叠）。     【ODS来源】store_goods_master - 无（DWD慢变元数据）。     【JSON字段】无 - DWD慢变元数据 - 无。';
 
 
-CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_store_goods_Ex (
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_store_goods_ex (
     site_goods_id BIGINT,
     site_name TEXT,
     unit TEXT,
@@ -872,6 +888,8 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_groupbuy_package (
     create_time TIMESTAMPTZ,
     tenant_table_area_id_list VARCHAR(512),
     card_type_ids VARCHAR(255),
+    sort INTEGER,
+    is_first_limit BOOLEAN,
     SCD2_start_time     TIMESTAMPTZ,
     SCD2_end_time       TIMESTAMPTZ,
     SCD2_is_current     INT,
@@ -902,7 +920,7 @@ COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dim_groupbuy_package.scd2_is_current IS '【说
 COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dim_groupbuy_package.scd2_version IS '【说明】SCD2 版本号（自增），用于与时间段一起避免版本重叠。     【示例】1（SCD2 版本号（自增），用于与时间段一起避免版本重叠）。     【ODS来源】group_buy_packages - 无（DWD慢变元数据）。     【JSON字段】无 - DWD慢变元数据 - 无。';
 
 
-CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_groupbuy_package_Ex (
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_groupbuy_package_ex (
     groupbuy_package_id BIGINT,
     site_name VARCHAR(100),
     usable_count INTEGER,
@@ -923,6 +941,7 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_groupbuy_package_Ex (
     effective_status INTEGER,
     max_selectable_categories INTEGER,
     creator_name VARCHAR(100),
+    tenant_coupon_sale_order_item_id BIGINT,
     SCD2_start_time     TIMESTAMPTZ,
     SCD2_end_time       TIMESTAMPTZ,
     SCD2_is_current     INT,
@@ -990,6 +1009,11 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_settlement_head (
     coupon_amount NUMERIC(18,2),
     rounding_amount NUMERIC(18,2),
     point_amount NUMERIC(18,2),
+    electricity_money NUMERIC(18,2),
+    real_electricity_money NUMERIC(18,2),
+    electricity_adjust_money NUMERIC(18,2),
+    pl_coupon_sale_amount NUMERIC(18,2),
+    mervou_sales_amount NUMERIC(18,2),
     PRIMARY KEY (order_settle_id)
 );
 
@@ -1028,7 +1052,7 @@ COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dwd_settlement_head.rounding_amount IS '【说
 COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dwd_settlement_head.point_amount IS '【说明】金额字段，用于计费/结算/核算等金额计算。     【示例】NULL（金额字段，用于计费/结算/核算等金额计算）。     【ODS来源】settlement_records - pointamount。     【JSON字段】settlement_records.json - $ - pointamount。';
 
 
-CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_settlement_head_Ex (
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_settlement_head_ex (
     order_settle_id BIGINT,
     serial_number INTEGER,
     settle_status INTEGER,
@@ -1059,6 +1083,7 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_settlement_head_Ex (
     order_remark VARCHAR(255),
     operator_id BIGINT,
     salesman_user_id BIGINT,
+    settle_list JSONB,
     PRIMARY KEY (order_settle_id)
 );
 
@@ -1123,6 +1148,8 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_table_fee_log (
     ledger_status INTEGER,
     is_single_order INTEGER,
     is_delete INTEGER,
+    activity_discount_amount NUMERIC(18,2),
+    real_service_money NUMERIC(18,2),
     PRIMARY KEY (table_fee_log_id)
 );
 
@@ -1156,7 +1183,7 @@ COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dwd_table_fee_log.is_single_order IS '【说明
 COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dwd_table_fee_log.is_delete IS '【说明】布尔/开关字段，用于表示是否/可用性等业务开关。     【示例】0（布尔/开关字段，用于表示是否/可用性等业务开关）。     【ODS来源】table_fee_transactions - is_delete。     【JSON字段】table_fee_transactions.json - data.siteTableUseDetailsList - is_delete。';
 
 
-CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_table_fee_log_Ex (
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_table_fee_log_ex (
     table_fee_log_id BIGINT,
     operator_name VARCHAR(64),
     salesman_name VARCHAR(64),
@@ -1169,6 +1196,7 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_table_fee_log_Ex (
     operator_id BIGINT,
     salesman_user_id BIGINT,
     salesman_org_id BIGINT,
+    order_consumption_type INTEGER,
     PRIMARY KEY (table_fee_log_id)
 );
 
@@ -1201,6 +1229,9 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_table_fee_adjust (
     ledger_status INTEGER,
     is_delete INTEGER,
     adjust_time TIMESTAMPTZ,
+    table_name TEXT,
+    table_price NUMERIC(18,2),
+    charge_free BOOLEAN,
     PRIMARY KEY (table_fee_adjust_id)
 );
 
@@ -1220,7 +1251,7 @@ COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dwd_table_fee_adjust.is_delete IS '【说明】
 COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dwd_table_fee_adjust.adjust_time IS '【说明】时间/日期字段，用于记录业务时间与统计口径对齐。     【示例】2025-11-09 23:25:11（时间/日期字段，用于记录业务时间与统计口径对齐）。     【ODS来源】table_fee_discount_records - create_time。     【JSON字段】table_fee_discount_records.json - data.taiFeeAdjustInfos - create_time。';
 
 
-CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_table_fee_adjust_Ex (
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_table_fee_adjust_ex (
     table_fee_adjust_id BIGINT,
     adjust_type INTEGER,
     ledger_count INTEGER,
@@ -1229,6 +1260,11 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_table_fee_adjust_Ex (
     operator_name VARCHAR(64),
     applicant_id BIGINT,
     operator_id BIGINT,
+    area_type_id BIGINT,
+    site_table_area_id BIGINT,
+    site_table_area_name TEXT,
+    site_name TEXT,
+    tenant_name TEXT,
     PRIMARY KEY (table_fee_adjust_id)
 );
 
@@ -1267,6 +1303,7 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_store_goods_sale (
     ledger_status INTEGER,
     is_delete INTEGER,
     create_time TIMESTAMPTZ,
+    coupon_share_money NUMERIC(18,2),
     PRIMARY KEY (store_goods_sale_id)
 );
 
@@ -1296,7 +1333,7 @@ COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dwd_store_goods_sale.is_delete IS '【说明】
 COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dwd_store_goods_sale.create_time IS '【说明】时间/日期字段，用于记录业务时间与统计口径对齐。     【示例】2025-11-09 23:35:57（时间/日期字段，用于记录业务时间与统计口径对齐）。     【ODS来源】store_goods_sales_records - create_time。     【JSON字段】store_goods_sales_records.json - data.orderGoodsLedgers - create_time。';
 
 
-CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_store_goods_sale_Ex (
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_store_goods_sale_ex (
     store_goods_sale_id BIGINT,
     legacy_order_goods_id BIGINT,
     site_name TEXT,
@@ -1392,6 +1429,7 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_assistant_service_log (
     start_use_time TIMESTAMPTZ,
     last_use_time TIMESTAMPTZ,
     is_delete INTEGER,
+    real_service_money NUMERIC(18,2),
     PRIMARY KEY (assistant_service_id)
 );
 
@@ -1430,7 +1468,7 @@ COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dwd_assistant_service_log.last_use_time IS '【
 COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dwd_assistant_service_log.is_delete IS '【说明】布尔/开关字段，用于表示是否/可用性等业务开关。     【示例】0（布尔/开关字段，用于表示是否/可用性等业务开关）。     【ODS来源】assistant_service_records - is_delete。     【JSON字段】assistant_service_records.json - data.orderAssistantDetails - is_delete。';
 
 
-CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_assistant_service_log_Ex (
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_assistant_service_log_ex (
     assistant_service_id BIGINT,
     table_name VARCHAR(64),
     assistant_name VARCHAR(64),
@@ -1461,6 +1499,7 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_assistant_service_log_Ex (
     get_grade_times INTEGER,
     grade_status INTEGER,
     composite_grade_time TIMESTAMPTZ,
+    assistant_team_name TEXT,
     PRIMARY KEY (assistant_service_id)
 );
 
@@ -1508,6 +1547,7 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_assistant_trash_event (
     abolish_amount NUMERIC(18,2),
     trash_reason VARCHAR(255),
     create_time TIMESTAMPTZ,
+    tenant_id BIGINT,
     PRIMARY KEY (assistant_trash_event_id)
 );
 
@@ -1524,7 +1564,7 @@ COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dwd_assistant_trash_event.trash_reason IS '【
 COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dwd_assistant_trash_event.create_time IS '【说明】时间/日期字段，用于记录业务时间与统计口径对齐。     【示例】2025-11-09 19:23:29（时间/日期字段，用于记录业务时间与统计口径对齐）。     【ODS来源】assistant_cancellation_records - createTime。     【JSON字段】assistant_cancellation_records.json - data.abolitionAssistants - createTime。';
 
 
-CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_assistant_trash_event_Ex (
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_assistant_trash_event_ex (
     assistant_trash_event_id BIGINT,
     table_name VARCHAR(64),
     table_area_name VARCHAR(64),
@@ -1557,6 +1597,8 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_member_balance_change (
     change_time TIMESTAMPTZ,
     is_delete INTEGER,
     remark VARCHAR(255),
+    principal_before NUMERIC(18,2),
+    principal_after NUMERIC(18,2),
     PRIMARY KEY (balance_change_id)
 );
 
@@ -1582,13 +1624,14 @@ COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dwd_member_balance_change.is_delete IS '【说
 COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dwd_member_balance_change.remark IS '【说明】明细字段，用于记录事实取值。     【示例】充值退款（明细字段，用于记录事实取值）。     【ODS来源】member_balance_changes - remark。     【JSON字段】member_balance_changes.json - data.tenantMemberCardLogs - remark。';
 
 
-CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_member_balance_change_EX (
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_member_balance_change_ex (
     balance_change_id BIGINT,
     pay_site_name VARCHAR(64),
     register_site_name VARCHAR(64),
     refund_amount NUMERIC(18,2),
     operator_id BIGINT,
     operator_name VARCHAR(64),
+    principal_data TEXT,
     PRIMARY KEY (balance_change_id)
 );
 
@@ -1625,6 +1668,8 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_groupbuy_redemption (
     is_delete INTEGER,
     ledger_name VARCHAR(128),
     create_time TIMESTAMPTZ,
+    member_discount_money NUMERIC(18,2),
+    coupon_sale_id BIGINT,
     PRIMARY KEY (redemption_id)
 );
 
@@ -1654,7 +1699,7 @@ COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dwd_groupbuy_redemption.ledger_name IS '【说
 COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dwd_groupbuy_redemption.create_time IS '【说明】时间/日期字段，用于记录业务时间与统计口径对齐。     【示例】2025-11-09 23:35:57（时间/日期字段，用于记录业务时间与统计口径对齐）。     【ODS来源】group_buy_redemption_records - create_time。     【JSON字段】group_buy_redemption_records.json - data.siteTableUseDetailsList - create_time。';
 
 
-CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_groupbuy_redemption_Ex (
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_groupbuy_redemption_ex (
     redemption_id BIGINT,
     site_name VARCHAR(64),
     table_name VARCHAR(64),
@@ -1676,6 +1721,13 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_groupbuy_redemption_Ex (
     salesman_role_id BIGINT,
     salesman_org_id BIGINT,
     ledger_group_name VARCHAR(128),
+    table_share_money NUMERIC(18,2),
+    table_service_share_money NUMERIC(18,2),
+    goods_share_money NUMERIC(18,2),
+    good_service_share_money NUMERIC(18,2),
+    assistant_share_money NUMERIC(18,2),
+    assistant_service_share_money NUMERIC(18,2),
+    recharge_share_money NUMERIC(18,2),
     PRIMARY KEY (redemption_id)
 );
 
@@ -1750,7 +1802,7 @@ COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dwd_platform_coupon_redemption.create_time IS '
 COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dwd_platform_coupon_redemption.consume_time IS '【说明】时间/日期字段，用于记录业务时间与统计口径对齐。     【示例】2025-11-09 23:41:04（时间/日期字段，用于记录业务时间与统计口径对齐）。     【ODS来源】platform_coupon_redemption_records - consume_time。     【JSON字段】platform_coupon_redemption_records.json - $ - consume_time。';
 
 
-CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_platform_coupon_redemption_Ex (
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_platform_coupon_redemption_ex (
     platform_coupon_redemption_id BIGINT,
     coupon_cover VARCHAR(255),
     coupon_remark VARCHAR(255),
@@ -1814,7 +1866,7 @@ COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dwd_recharge_order.create_time IS '【说明】
 COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dwd_recharge_order.pay_time IS '【说明】时间/日期字段，用于记录业务时间与统计口径对齐。     【示例】NULL（时间/日期字段，用于记录业务时间与统计口径对齐）。     【ODS来源】recharge_settlements - paytime。     【JSON字段】recharge_settlements.json - $ - paytime。';
 
 
-CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_recharge_order_Ex (
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_recharge_order_ex (
     recharge_order_id BIGINT,
     site_name_snapshot TEXT,
     settle_status INTEGER,
@@ -1919,6 +1971,7 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_payment (
     create_time TIMESTAMPTZ,
     pay_time TIMESTAMPTZ,
     pay_date DATE,
+    tenant_id BIGINT,
     PRIMARY KEY (payment_id)
 );
 
@@ -1967,7 +2020,7 @@ COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dwd_refund.member_id IS '【说明】标识类 I
 COMMENT ON COLUMN billiards_dwd.dwd_refund.member_card_id IS '【说明】标识类 ID 字段，用于关联/定位相关实体。     【示例】0（标识类 ID 字段，用于关联/定位相关实体）。     【ODS来源】refund_transactions - member_card_id。     【JSON字段】refund_transactions.json - $ - member_card_id。';
 
 
-  CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_refund_Ex (
+  CREATE TABLE IF NOT EXISTS dwd_refund_ex (
       refund_id BIGINT,
       tenant_name VARCHAR(64),
       pay_sn BIGINT,

etl_billiards/database/seed_index_parameters.sql

@@ -0,0 +1,118 @@
+-- =============================================================================
+-- 指数算法参数初始化脚本
+-- 版本: v1.0
+-- 创建日期: 2026-02-03
+-- 描述: 为客户召回指数和客户-助教亲密指数插入默认参数
+-- =============================================================================
+
+-- 清空旧数据（如果需要重新初始化）
+-- DELETE FROM billiards_dws.cfg_index_parameters WHERE index_type IN ('RECALL', 'INTIMACY');
+
+-- =============================================================================
+-- 客户召回指数（RECALL）参数
+-- =============================================================================
+
+INSERT INTO billiards_dws.cfg_index_parameters 
+    (index_type, param_name, param_value, description, effective_from)
+VALUES
+    -- 基础参数
+    ('RECALL', 'lookback_days', 60, '回溯窗口（天）：分析近60天的数据', CURRENT_DATE),
+    ('RECALL', 'sigma_min', 2.0, '波动下限（天）：避免σ过小导致超期过敏', CURRENT_DATE),
+    
+    -- 半衰期参数
+    ('RECALL', 'halflife_new', 7, '新客户半衰期（天）：7天后新客户加分衰减到一半', CURRENT_DATE),
+    ('RECALL', 'halflife_recharge', 10, '刚充值半衰期（天）：10天后充值加分衰减到一半', CURRENT_DATE),
+    
+    -- 权重参数
+    ('RECALL', 'weight_overdue', 3.0, '超期紧急性权重：主导因子，建议3.0', CURRENT_DATE),
+    ('RECALL', 'weight_new', 1.0, '新客户权重：建议1.0', CURRENT_DATE),
+    ('RECALL', 'weight_recharge', 1.0, '刚充值权重：建议1.0', CURRENT_DATE),
+    ('RECALL', 'weight_hot', 1.0, '热度断档权重：建议1.0', CURRENT_DATE),
+    
+    -- 映射参数
+    ('RECALL', 'percentile_lower', 5, '下锚分位数：5分位', CURRENT_DATE),
+    ('RECALL', 'percentile_upper', 95, '上锚分位数：95分位', CURRENT_DATE),
+    ('RECALL', 'ewma_alpha', 0.2, 'EWMA平滑系数：越小越平滑，建议0.2', CURRENT_DATE)
+ON CONFLICT (index_type, param_name, effective_from) DO UPDATE SET
+    param_value = EXCLUDED.param_value,
+    description = EXCLUDED.description,
+    updated_at = NOW();
+
+
+-- =============================================================================
+-- 客户-助教亲密指数（INTIMACY）参数
+-- =============================================================================
+
+INSERT INTO billiards_dws.cfg_index_parameters 
+    (index_type, param_name, param_value, description, effective_from)
+VALUES
+    -- 基础参数
+    ('INTIMACY', 'lookback_days', 60, '回溯窗口（天）：分析近60天的数据', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'session_merge_hours', 4, '会话合并间隔（小时）：4小时内的服务算同次', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'recharge_attribute_hours', 1, '充值归因窗口（小时）：服务结束后1小时内', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'amount_base', 500, '金额压缩基准（元）：选门店常见充值档位', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'incentive_weight', 1.5, '附加课权重倍数：附加课=基础课的1.5倍', CURRENT_DATE),
+    
+    -- 半衰期参数
+    ('INTIMACY', 'halflife_session', 14, '会话衰减半衰期（天）：14天后权重衰减到一半', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'halflife_last', 10, '最近一次半衰期（天）：10天后温度衰减到一半', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'halflife_recharge', 21, '充值衰减半衰期（天）：21天后充值贡献衰减到一半', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'halflife_short', 7, '短期激增检测半衰期（天）：用于Burst检测', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'halflife_long', 30, '长期激增检测半衰期（天）：用于Burst检测', CURRENT_DATE),
+    
+    -- 权重参数
+    ('INTIMACY', 'weight_frequency', 2.0, '频次权重：建议2.0', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'weight_recency', 1.5, '最近一次权重：建议1.5', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'weight_recharge', 2.0, '归因充值权重：建议2.0', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'weight_duration', 0.5, '时长权重：次要因素，建议0.5', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'burst_gamma', 0.6, '激增放大系数γ：建议0.6', CURRENT_DATE),
+    
+    -- 映射参数
+    ('INTIMACY', 'percentile_lower', 5, '下锚分位数：5分位', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'percentile_upper', 95, '上锚分位数：95分位', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'ewma_alpha', 0.2, 'EWMA平滑系数：越小越平滑，建议0.2', CURRENT_DATE)
+ON CONFLICT (index_type, param_name, effective_from) DO UPDATE SET
+    param_value = EXCLUDED.param_value,
+    description = EXCLUDED.description,
+    updated_at = NOW();
+
+
+-- =============================================================================
+-- 验证
+-- =============================================================================
+
+-- 检查参数数量
+DO $$
+DECLARE
+    recall_count INTEGER;
+    intimacy_count INTEGER;
+BEGIN
+    SELECT COUNT(*) INTO recall_count 
+    FROM billiards_dws.cfg_index_parameters 
+    WHERE index_type = 'RECALL';
+    
+    SELECT COUNT(*) INTO intimacy_count 
+    FROM billiards_dws.cfg_index_parameters 
+    WHERE index_type = 'INTIMACY';
+    
+    RAISE NOTICE '召回指数参数数量: %', recall_count;
+    RAISE NOTICE '亲密指数参数数量: %', intimacy_count;
+    
+    IF recall_count < 10 THEN
+        RAISE WARNING '召回指数参数不完整，期望至少10个';
+    END IF;
+    
+    IF intimacy_count < 15 THEN
+        RAISE WARNING '亲密指数参数不完整，期望至少15个';
+    END IF;
+END $$;
+
+-- 显示所有参数
+SELECT 
+    index_type,
+    param_name,
+    param_value,
+    description,
+    effective_from
+FROM billiards_dws.cfg_index_parameters
+ORDER BY index_type, param_name;

etl_billiards/docs/DWS 数据库处理需求.md

@@ -5,17 +5,91 @@
 本文档描述在ETL已完成的DWD层数据基础上对DWS层的数据处理：
 - 完成对DWS层数据库的处理，即数据库设计，成果为DDL的SQL语句。
 - 数据读取处理到落库，即DWD读取，Python处理，SQL写入。
+- 在动手之前，先出一个任务计划文档，写明事实的具体技术方案细节。
 
 文档更多聚焦业务描述，你需要使用专业技能，使用面向对象编程OOP思想，完成程序设计直至代码完成：
 - 参考.\README.md 了解现在项目现状。
-- 参考.\etl_billiards\docs\dwd_main_tables_dictionary.md 了解 DWD的schema的表和字段（若与数据库有出路，则以当前数据库为准。）
+- 参考.\etl_billiards\docs 了解 DWD的schema的表和字段。
 - SQL和Python代码需要详尽的，高密度的中文注释。
 - 完成内容，需要详尽高密度的补充至.\README.md，以方便后续维护。
 - DWS的表与表的字段 参考.\etl_billiards\docs\dwd_main_tables_dictionary.md 完成类似的数据库文档，方便后续维护。
 - 注意中文编码需求。
 
-## 具体需求
+## 通用需求
-### 助教视角
+### 数据分层 
-- 需要
+我希望使用互联网软件的业内通用方法，将数据按照更新时间分为4层，以符合业务层面的查询效率速度。
+- 第一层：回溯两天前到当前数据。
+- 第二层：回溯1个月前到当前数据。
+- 第三层：回溯3个月前到当前数据。
+- 第四层：全量数据。
+- 需要有配套的机制及时添加删除整理数据。
+
+### 统计注意
+当统计一些数据时，注意口径，数据有效性标识。举例：
+- 计算助教业绩/工资时，需要参考助教废除表，相关业务数据的影响。
+- 计算助教业绩/工资时，注意辨别 助教课 附加课影响。
+
+## 业务需求
+### 系统设置
+- 助教新的绩效考核和工资结算方式更新为以下算法，影响工资结算和财务账务方面的统计核算，相关内容需要落库，以方便后续调整。还要标记执行时间（如哪个月执行哪个标准等），执行相关结算和计算逻辑。：
+档位原因考虑	总业绩小时数阈值	专业课抽成（元/小时）	打赏课抽成	次月休假（天）
+0档 淘汰压力	H <100	28	50% 	3
+1档 及格档（重点激励）	100≤ H <130	18	40%	4
+2档 良好档（重点激励）	130≤ H <160	15	38%	4
+3档 优秀档	160≤ H <190	13	35%	5
+4档 卓越加速档（高端人才倾斜）	190≤ H <220	10	33%	6
+5档 冠军加速档（高端人才倾斜）	H ≥220	8	30%	休假自由
+
+*课程分为2种（dwd_assistant_service_log表的skill_name）：
+基础课：又名 专业课 上桌 上钟，是为客户提供台球助教陪练的课程，按时长统计。精确到分钟。
+附加课：又名 超休 激励 打赏，是客户支付较为高昂的价格，买断整小时与助教外出。
+总业绩小时数阈值指基础课和附加课总和。
+
+各级别助教（dim_assistant表的level）基础课，对客户收费：初级 98元/小时；中级 108元/小时；高级 118元/小时；星级 138元/小时；
+附加课对客户收费统一为190元/小时。
+
+充值提成：
+
+
+
+
+冲刺奖 达成奖金
+当月 H ≥ 190：300 元
+当月 H ≥ 220：800 元（与上条不叠加，取高）
+
+额外奖金：
+冲刺奖 达成奖金
+当月 H ≥ 190：300 元
+当月 H ≥ 220：800 元（与上条不叠加，取高）
+
+Top3 奖金：
+第1名：1000 元
+第2名：600 元
+第3名：400 元
+
+规则：
+1、过档后，所有时长按新档位进行计算。
+举例，当前某中级助教已完成185小时，基础课占170小时，附加课15小时。则该月工资计算方法：
+170*（108-13）+15*（1-0.35）
+
+2、本月新入职助教，定档方案： 
+ 按照日均*30的总业绩小时数定档。
+ 在该25日之后入职的新助教，最高定档至3档。
+ 该折算仅用于定档，不适用于“冲刺奖”和“Top3奖”的计算口径。
+
+### 助教维度
+以每个助教个体的视角
+- 我要知道我的业绩档位，历史月份与本月档位进度，档位影响的收入单价。及相邻月份的变化。
+- 我要知道我的有效业绩：历史月份与本月的 基础课课时，激励课课时，全部课课时。相邻月份的变化。
+- 我要知道我的收入：历史月份与本月的收入（注意助教等级，业绩档位，课程种类等因素的总和计算）。相邻月份的变化。
+- 我要知道我的客户情况：过去7天、10天、15天、30天、60天、90天 的跨度进行统计，我服务过（基础课+附加课）的客户数据，并关联每次服务的 时间 时长 台桌 分类 等详细信息。
+
+### 客户维度
+统计每个客户的信息
+- 我要知道每个客户：过去7天、10天、15天、30天、60天、90天 的跨度进行统计，来店消费情况，并关联每次服务的 时间 食品饮品 时长 台桌 分类 助教服务 等详细信息。
+
+
+### 财务维度
+财务维度的需求（已经落到原型图需求级别了），见财务页面需求.md
 
 

etl_billiards/docs/bd_manual/DWD/Ex/BD_manual_dim_groupbuy_package_ex.md

@@ -37,10 +37,11 @@
 | 18 | effective_status | INTEGER | YES | | 生效状态。**枚举值**: 1(24)=有效, 3(10)=失效 **[待确认]** |
 | 19 | max_selectable_categories | INTEGER | YES | | 最大可选分类数（当前数据全为 0） |
 | 20 | creator_name | VARCHAR(100) | YES | | 创建人。**样本值**: "店长:郑丽珊", "管理员：郑丽珊" |
-| 21 | scd2_start_time | TIMESTAMPTZ | NO | PK | SCD2 版本生效时间 |
+| 21 | tenant_coupon_sale_order_item_id | BIGINT | YES | | 租户券销售订单项 ID |
-| 22 | scd2_end_time | TIMESTAMPTZ | YES | | SCD2 版本失效时间 |
+| 22 | scd2_start_time | TIMESTAMPTZ | NO | PK | SCD2 版本生效时间 |
-| 23 | scd2_is_current | INTEGER | YES | | 当前版本标记 |
+| 23 | scd2_end_time | TIMESTAMPTZ | YES | | SCD2 版本失效时间 |
-| 24 | scd2_version | INTEGER | YES | | 版本号 |
+| 24 | scd2_is_current | INTEGER | YES | | 当前版本标记 |
+| 25 | scd2_version | INTEGER | YES | | 版本号 |
 
 ## 样本数据
 

etl_billiards/docs/bd_manual/DWD/Ex/BD_manual_dim_member_card_account_ex.md

@@ -69,10 +69,15 @@
 | 50 | goodscategoryid | TEXT | YES | | 可用商品分类 ID 列表（当前数据全为空） |
 | 51 | pdassisnatlevel | TEXT | YES | | 陪打助教等级限制。**当前值**: "{}" |
 | 52 | cxassisnatlevel | TEXT | YES | | 促销助教等级限制。**当前值**: "{}" |
-| 53 | scd2_start_time | TIMESTAMPTZ | NO | PK | SCD2 版本生效时间 |
+| 53 | able_share_member_discount | BOOLEAN | YES | | 是否可共享会员折扣 |
-| 54 | scd2_end_time | TIMESTAMPTZ | YES | | SCD2 版本失效时间 |
+| 54 | electricity_deduct_radio | NUMERIC(18,4) | YES | | 电费扣减比例 |
-| 55 | scd2_is_current | INTEGER | YES | | 当前版本标记 |
+| 55 | electricity_discount | NUMERIC(18,4) | YES | | 电费折扣 |
-| 56 | scd2_version | INTEGER | YES | | 版本号 |
+| 56 | electricity_card_deduct | BOOLEAN | YES | | 电费卡扣 |
+| 57 | recharge_freeze_balance | NUMERIC(18,2) | YES | | 充值冻结余额 |
+| 58 | scd2_start_time | TIMESTAMPTZ | NO | PK | SCD2 版本生效时间 |
+| 59 | scd2_end_time | TIMESTAMPTZ | YES | | SCD2 版本失效时间 |
+| 60 | scd2_is_current | INTEGER | YES | | 当前版本标记 |
+| 61 | scd2_version | INTEGER | YES | | 版本号 |
 
 ## 使用说明
 

etl_billiards/docs/bd_manual/DWD/Ex/BD_manual_dim_member_ex.md

@@ -24,10 +24,13 @@
 | 5 | growth_value | NUMERIC(18,2) | YES | | 成长值 |
 | 6 | user_status | INTEGER | YES | | 用户状态。**枚举值**: 1(556)=正常 |
 | 7 | status | INTEGER | YES | | 账户状态。**枚举值**: 1(490)=正常, 3(66)=**[含义待确认]** |
-| 8 | scd2_start_time | TIMESTAMPTZ | NO | PK | SCD2 版本生效时间 |
+| 8 | person_tenant_org_id | BIGINT | YES | | 人员租户组织 ID |
-| 9 | scd2_end_time | TIMESTAMPTZ | YES | | SCD2 版本失效时间 |
+| 9 | person_tenant_org_name | TEXT | YES | | 人员租户组织名称 |
-| 10 | scd2_is_current | INTEGER | YES | | 当前版本标记 |
+| 10 | register_source | TEXT | YES | | 注册来源 |
-| 11 | scd2_version | INTEGER | YES | | 版本号 |
+| 11 | scd2_start_time | TIMESTAMPTZ | NO | PK | SCD2 版本生效时间 |
+| 12 | scd2_end_time | TIMESTAMPTZ | YES | | SCD2 版本失效时间 |
+| 13 | scd2_is_current | INTEGER | YES | | 当前版本标记 |
+| 14 | scd2_version | INTEGER | YES | | 版本号 |
 
 ## 样本数据
 

etl_billiards/docs/bd_manual/DWD/Ex/BD_manual_dwd_assistant_service_log_ex.md

@@ -47,6 +47,7 @@
 | 28 | get_grade_times | INTEGER | YES | | 评分次数（当前数据全为 0） |
 | 29 | grade_status | INTEGER | YES | | 评分状态。**枚举值**: 0(216)=未评分, 1(4787)=已评分 **[待确认]** |
 | 30 | composite_grade_time | TIMESTAMPTZ | YES | | 评分时间 |
+| 31 | assistant_team_name | TEXT | YES | | 助教团队名称 |
 
 ## 使用说明
 

etl_billiards/docs/bd_manual/DWD/Ex/BD_manual_dwd_groupbuy_redemption_ex.md

@@ -38,6 +38,13 @@
 | 19 | salesman_role_id | BIGINT | YES | | 销售员角色 ID（当前数据全为 0） |
 | 20 | salesman_org_id | BIGINT | YES | | 销售员组织 ID（当前数据全为 0） |
 | 21 | ledger_group_name | VARCHAR(128) | YES | | 账本分组名称（当前数据全为 NULL） |
+| 22 | table_share_money | NUMERIC(18,2) | YES | | 台费分摊金额 |
+| 23 | table_service_share_money | NUMERIC(18,2) | YES | | 台费服务分摊金额 |
+| 24 | goods_share_money | NUMERIC(18,2) | YES | | 商品分摊金额 |
+| 25 | good_service_share_money | NUMERIC(18,2) | YES | | 商品服务分摊金额 |
+| 26 | assistant_share_money | NUMERIC(18,2) | YES | | 助教分摊金额 |
+| 27 | assistant_service_share_money | NUMERIC(18,2) | YES | | 助教服务分摊金额 |
+| 28 | recharge_share_money | NUMERIC(18,2) | YES | | 充值分摊金额 |
 
 ## 台区核销分布
 

etl_billiards/docs/bd_manual/DWD/Ex/BD_manual_dwd_member_balance_change_ex.md

@@ -23,6 +23,7 @@
 | 4 | refund_amount | NUMERIC(18,2) | YES | | 退款金额 |
 | 5 | operator_id | BIGINT | YES | | 操作员 ID |
 | 6 | operator_name | VARCHAR(64) | YES | | 操作员名称。**枚举值**: "收银员:郑丽珊"(4101), "店长:郑丽珊"(223), "管理员：郑丽珊"(153), "店长:蒋雨轩"(124), "店长:谢晓洪"(115), "店长:黄月柳"(29) |
+| 7 | principal_data | TEXT | YES | | 本金变动数据 |
 
 ## 操作员分布
 

etl_billiards/docs/bd_manual/DWD/Ex/BD_manual_dwd_settlement_head_ex.md

@@ -47,6 +47,7 @@
 | 28 | order_remark | VARCHAR(255) | YES | | 订单备注。**样本值**: "五折"(42), "轩哥"(24), "陈德韩"(7), "免台费"(3) |
 | 29 | operator_id | BIGINT | YES | | 操作员 ID |
 | 30 | salesman_user_id | BIGINT | YES | | 销售员用户 ID（当前数据全为 0） |
+| 31 | settle_list | JSONB | YES | | 结算明细列表（JSON数组） |
 
 ## 使用说明
 

etl_billiards/docs/bd_manual/DWD/Ex/BD_manual_dwd_table_fee_adjust_ex.md

@@ -25,6 +25,11 @@
 | 6 | operator_name | VARCHAR(64) | YES | | 操作员名称。**枚举值**: "收银员:郑丽珊"(2849) |
 | 7 | applicant_id | BIGINT | YES | | 申请人 ID |
 | 8 | operator_id | BIGINT | YES | | 操作员 ID |
+| 9 | area_type_id | BIGINT | YES | | 区域类型 ID |
+| 10 | site_table_area_id | BIGINT | YES | | 门店台区 ID |
+| 11 | site_table_area_name | TEXT | YES | | 门店台区名称 |
+| 12 | site_name | TEXT | YES | | 门店名称 |
+| 13 | tenant_name | TEXT | YES | | 租户名称 |
 
 ## 样本数据
 

etl_billiards/docs/bd_manual/DWD/Ex/BD_manual_dwd_table_fee_log_ex.md

@@ -29,6 +29,7 @@
 | 10 | operator_id | BIGINT | YES | | 操作员 ID。**枚举值**: 3个不同ID |
 | 11 | salesman_user_id | BIGINT | YES | | 销售员用户 ID（当前数据全为 0） |
 | 12 | salesman_org_id | BIGINT | YES | | 销售员组织 ID（当前数据全为 0） |
+| 13 | order_consumption_type | INTEGER | YES | | 订单消费类型 |
 
 ## 样本数据
 

etl_billiards/docs/bd_manual/DWD/main/BD_manual_dim_goods_category.md

@@ -19,10 +19,10 @@
 |------|--------|------|------|------|------|
 | 1 | category_id | BIGINT | NO | PK | 分类唯一标识 |
 | 2 | tenant_id | BIGINT | YES | | 租户 ID（当前值: 2790683160709957） |
-| 3 | category_name | VARCHAR | YES | | 分类名称。**样本值**: "槟榔", "皮头" 等 |
+| 3 | category_name | VARCHAR(50) | YES | | 分类名称。**样本值**: "槟榔", "皮头" 等 |
-| 4 | alias_name | VARCHAR | YES | | 分类别名（当前数据大部分为空） |
+| 4 | alias_name | VARCHAR(50) | YES | | 分类别名（当前数据大部分为空） |
 | 5 | parent_category_id | BIGINT | YES | | 父级分类 ID（0=一级分类）→ 自关联 |
-| 6 | business_name | VARCHAR | YES | | 业务大类名称。**样本值**: "酒水", "器材" 等 |
+| 6 | business_name | VARCHAR(50) | YES | | 业务大类名称。**样本值**: "酒水", "器材" 等 |
 | 7 | tenant_goods_business_id | BIGINT | YES | | 业务大类 ID |
 | 8 | category_level | INTEGER | YES | | 分类层级。**枚举值**: 1=一级大类, 2=二级子类 |
 | 9 | is_leaf | INTEGER | YES | | 是否叶子节点。**枚举值**: 0=非叶子, 1=叶子 |

etl_billiards/docs/bd_manual/DWD/main/BD_manual_dim_groupbuy_package.md

@@ -20,23 +20,25 @@
 | 1 | groupbuy_package_id | BIGINT | NO | PK | 团购套餐 ID |
 | 2 | tenant_id | BIGINT | YES | | 租户 ID（当前值: 2790683160709957） |
 | 3 | site_id | BIGINT | YES | | 门店 ID → dim_site（当前值: 2790685415443269） |
-| 4 | package_name | VARCHAR | YES | | 套餐名称。**样本值**: "中八、斯诺克包厢两小时", "斯诺克两小时"等 |
+| 4 | package_name | VARCHAR(200) | YES | | 套餐名称。**样本值**: "中八、斯诺克包厢两小时", "斯诺克两小时"等 |
 | 5 | package_template_id | BIGINT | YES | | 套餐模板 ID  |
 | 6 | selling_price | NUMERIC(10,2) | YES | | 售卖价格（每笔订单不同，从核销记录中dwd_groupbuy_redemption获取） |
 | 7 | coupon_face_value | NUMERIC(10,2) | YES | | 券面值（每笔订单不同，从核销记录中dwd_groupbuy_redemption获取） |
 | 8 | duration_seconds | INTEGER | YES | | 套餐时长（秒）。**样本值**: 3600=1小时, 7200=2小时, 14400=4小时 等 |
 | 9 | start_time | TIMESTAMPTZ | YES | | 套餐生效开始时间 |
 | 10 | end_time | TIMESTAMPTZ | YES | | 套餐生效结束时间 |
-| 11 | table_area_name | VARCHAR | YES | | 适用台区名称。**枚举值**: "A区", "VIP包厢", "斯诺克区", "B区", "麻将房", "888" |
+| 11 | table_area_name | VARCHAR(100) | YES | | 适用台区名称。**枚举值**: "A区", "VIP包厢", "斯诺克区", "B区", "麻将房", "888" |
 | 12 | is_enabled | INTEGER | YES | | 启用状态。**枚举值**: 1=启用, 2=停用 |
 | 13 | is_delete | INTEGER | YES | | 删除标记。**枚举值**: 0=未删除 |
 | 14 | create_time | TIMESTAMPTZ | YES | | 创建时间 |
-| 15 | tenant_table_area_id_list | VARCHAR | YES | | 租户级台区 ID 列表 |
+| 15 | tenant_table_area_id_list | VARCHAR(512) | YES | | 租户级台区 ID 列表 |
-| 16 | card_type_ids | VARCHAR | YES | | 允许使用的卡类型 ID 列表（当前数据为 "0"） |
+| 16 | card_type_ids | VARCHAR(255) | YES | | 允许使用的卡类型 ID 列表（当前数据为 "0"） |
-| 17 | scd2_start_time | TIMESTAMPTZ | NO | PK | SCD2 版本生效时间 |
+| 17 | sort | INTEGER | YES | | 排序 |
-| 18 | scd2_end_time | TIMESTAMPTZ | YES | | SCD2 版本失效时间 |
+| 18 | is_first_limit | BOOLEAN | YES | | 是否首单限制 |
-| 19 | scd2_is_current | INTEGER | YES | | 当前版本标记 |
+| 19 | scd2_start_time | TIMESTAMPTZ | NO | PK | SCD2 版本生效时间 |
-| 20 | scd2_version | INTEGER | YES | | 版本号 |
+| 20 | scd2_end_time | TIMESTAMPTZ | YES | | SCD2 版本失效时间 |
+| 21 | scd2_is_current | INTEGER | YES | | 当前版本标记 |
+| 22 | scd2_version | INTEGER | YES | | 版本号 |
 
 ## 使用说明
 

etl_billiards/docs/bd_manual/DWD/main/BD_manual_dim_member.md

@@ -27,10 +27,12 @@
 | 8 | member_card_grade_name | TEXT | YES | | 卡等级名称。**枚举值**: "储值卡", "台费卡", "年卡", "活动抵用券", "月卡" |
 | 9 | create_time | TIMESTAMPTZ | YES | | 创建时间 |
 | 10 | update_time | TIMESTAMPTZ | YES | | 更新时间 |
-| 11 | scd2_start_time | TIMESTAMPTZ | NO | PK | SCD2 版本生效时间 |
+| 11 | pay_money_sum | NUMERIC(18,2) | YES | | 累计支付金额 |
-| 12 | scd2_end_time | TIMESTAMPTZ | YES | | SCD2 版本失效时间 |
+| 12 | recharge_money_sum | NUMERIC(18,2) | YES | | 累计充值金额 |
-| 13 | scd2_is_current | INTEGER | YES | | 当前版本标记 |
+| 13 | scd2_start_time | TIMESTAMPTZ | NO | PK | SCD2 版本生效时间 |
-| 14 | scd2_version | INTEGER | YES | | 版本号 |
+| 14 | scd2_end_time | TIMESTAMPTZ | YES | | SCD2 版本失效时间 |
+| 15 | scd2_is_current | INTEGER | YES | | 当前版本标记 |
+| 16 | scd2_version | INTEGER | YES | | 版本号 |
 
 ## 使用说明
 

etl_billiards/docs/bd_manual/DWD/main/BD_manual_dim_member_card_account.md

@@ -34,10 +34,12 @@
 | 15 | last_consume_time | TIMESTAMPTZ | YES | | 最近消费时间 |
 | 16 | status | INTEGER | YES | | 卡状态。**枚举值**: 1=正常, 4=过期 |
 | 17 | is_delete | INTEGER | YES | | 删除标记。**枚举值**: 0=未删除 |
-| 18 | scd2_start_time | TIMESTAMPTZ | NO | PK | SCD2 版本生效时间 |
+| 18 | principal_balance | NUMERIC(18,2) | YES | | 本金余额 |
-| 19 | scd2_end_time | TIMESTAMPTZ | YES | | SCD2 版本失效时间 |
+| 19 | member_grade | INTEGER | YES | | 会员等级 |
-| 20 | scd2_is_current | INTEGER | YES | | 当前版本标记 |
+| 20 | scd2_start_time | TIMESTAMPTZ | NO | PK | SCD2 版本生效时间 |
-| 21 | scd2_version | INTEGER | YES | | 版本号 |
+| 21 | scd2_end_time | TIMESTAMPTZ | YES | | SCD2 版本失效时间 |
+| 22 | scd2_is_current | INTEGER | YES | | 当前版本标记 |
+| 23 | scd2_version | INTEGER | YES | | 版本号 |
 
 ## 卡种分布
 

etl_billiards/docs/bd_manual/DWD/main/BD_manual_dim_store_goods.md

@@ -37,10 +37,12 @@
 | 18 | enable_status | INTEGER | YES | | 启用状态。**枚举值**: 1=启用 |
 | 19 | send_state | INTEGER | YES | | 配送状态。暂无作用 |
 | 20 | is_delete | INTEGER | YES | | 删除标记。**枚举值**: 0=未删除 |
-| 21 | scd2_start_time | TIMESTAMPTZ | NO | PK | SCD2 版本生效时间 |
+| 21 | commodity_code | TEXT | YES | | 商品编码 |
-| 22 | scd2_end_time | TIMESTAMPTZ | YES | | SCD2 版本失效时间 |
+| 22 | not_sale | INTEGER | YES | | 是否停售 |
-| 23 | scd2_is_current | INTEGER | YES | | 当前版本标记 |
+| 23 | scd2_start_time | TIMESTAMPTZ | NO | PK | SCD2 版本生效时间 |
-| 24 | scd2_version | INTEGER | YES | | 版本号 |
+| 24 | scd2_end_time | TIMESTAMPTZ | YES | | SCD2 版本失效时间 |
+| 25 | scd2_is_current | INTEGER | YES | | 当前版本标记 |
+| 26 | scd2_version | INTEGER | YES | | 版本号 |
 
 ## 样本数据
 

etl_billiards/docs/bd_manual/DWD/main/BD_manual_dim_table.md

@@ -24,10 +24,11 @@
 | 5 | site_table_area_name | TEXT | YES | | 台区名称。**样本值**: "A区", "B区", "补时长", "C区", "麻将房", "K包", "VIP包厢", "斯诺克区", "666", "k包活动区", "M7" 等 |
 | 6 | tenant_table_area_id | BIGINT | YES | | 租户级台区 ID |
 | 7 | table_price | NUMERIC(18,2) | YES | | 台桌单价（当前数据全为 0.00） |
-| 8 | scd2_start_time | TIMESTAMPTZ | NO | PK | SCD2 版本生效时间 |
+| 8 | order_id | BIGINT | YES | | 订单 ID |
-| 9 | scd2_end_time | TIMESTAMPTZ | YES | | SCD2 版本失效时间 |
+| 9 | scd2_start_time | TIMESTAMPTZ | NO | PK | SCD2 版本生效时间 |
-| 10 | scd2_is_current | INTEGER | YES | | 当前版本标记 |
+| 10 | scd2_end_time | TIMESTAMPTZ | YES | | SCD2 版本失效时间 |
-| 11 | scd2_version | INTEGER | YES | | 版本号 |
+| 11 | scd2_is_current | INTEGER | YES | | 当前版本标记 |
+| 12 | scd2_version | INTEGER | YES | | 版本号 |
 
 ## 台区分布
 

etl_billiards/docs/bd_manual/DWD/main/BD_manual_dim_tenant_goods.md

@@ -20,21 +20,22 @@
 | 1 | tenant_goods_id | BIGINT | NO | PK | 租户商品 ID（SKU） |
 | 2 | tenant_id | BIGINT | YES | | 租户 ID |
 | 3 | supplier_id | BIGINT | YES | | 供应商 ID（当前数据全为 0） |
-| 4 | category_name | VARCHAR | YES | | 分类名称（二级分类）。**样本值**: "零食", "饮料", "香烟"等 |
+| 4 | category_name | VARCHAR(64) | YES | | 分类名称（二级分类）。**样本值**: "零食", "饮料", "香烟"等 |
 | 5 | goods_category_id | BIGINT | YES | | 一级分类 ID |
 | 6 | goods_second_category_id | BIGINT | YES | | 二级分类 ID |
-| 7 | goods_name | VARCHAR | YES | | 商品名称。**样本值**: "海之言", "西梅多多饮品", "美汁源果粒橙", "三诺橙汁"等 |
+| 7 | goods_name | VARCHAR(128) | YES | | 商品名称。**样本值**: "海之言", "西梅多多饮品", "美汁源果粒橙", "三诺橙汁"等 |
-| 8 | goods_number | VARCHAR | YES | | 商品编号（序号） |
+| 8 | goods_number | VARCHAR(64) | YES | | 商品编号（序号） |
-| 9 | unit | VARCHAR | YES | | 商品单位。**枚举值**: "包", "瓶", "个", "份"等 |
+| 9 | unit | VARCHAR(16) | YES | | 商品单位。**枚举值**: "包", "瓶", "个", "份"等 |
 | 10 | market_price | NUMERIC(18,2) | YES | | 市场价/吊牌价（元） |
 | 11 | goods_state | INTEGER | YES | | 商品状态。**枚举值**: 1=上架, 2=下架 |
 | 12 | create_time | TIMESTAMPTZ | YES | | 创建时间 |
 | 13 | update_time | TIMESTAMPTZ | YES | | 更新时间 |
 | 14 | is_delete | INTEGER | YES | | 删除标记。**枚举值**: 0=未删除 |
-| 15 | scd2_start_time | TIMESTAMPTZ | NO | PK | SCD2 版本生效时间 |
+| 15 | not_sale | INTEGER | YES | | 是否停售 |
-| 16 | scd2_end_time | TIMESTAMPTZ | YES | | SCD2 版本失效时间 |
+| 16 | scd2_start_time | TIMESTAMPTZ | NO | PK | SCD2 版本生效时间 |
-| 17 | scd2_is_current | INTEGER | YES | | 当前版本标记 |
+| 17 | scd2_end_time | TIMESTAMPTZ | YES | | SCD2 版本失效时间 |
-| 18 | scd2_version | INTEGER | YES | | 版本号 |
+| 18 | scd2_is_current | INTEGER | YES | | 当前版本标记 |
+| 19 | scd2_version | INTEGER | YES | | 版本号 |
 
 ## 使用说明
 

etl_billiards/docs/bd_manual/DWD/main/BD_manual_dwd_assistant_service_log.md

@@ -28,16 +28,16 @@
 | 9 | site_table_id | BIGINT | YES | | 台桌 ID → dim_table（0=非台桌服务） |
 | 10 | tenant_member_id | BIGINT | YES | | 会员 ID → dim_member（0=散客） |
 | 11 | system_member_id | BIGINT | YES | | 系统会员 ID（0=散客） |
-| 12 | assistant_no | VARCHAR | YES | | 助教工号。**样本值**: "2", "9"等 |
+| 12 | assistant_no | VARCHAR(64) | YES | | 助教工号。**样本值**: "2", "9"等 |
-| 13 | nickname | VARCHAR | YES | | 助教昵称。**样本值**: "佳怡", "婉婉", "七七"等 |
+| 13 | nickname | VARCHAR(64) | YES | | 助教昵称。**样本值**: "佳怡", "婉婉", "七七"等 |
 | 14 | site_assistant_id | BIGINT | YES | | 助教 ID → dim_assistant |
 | 15 | user_id | BIGINT | YES | | 助教用户 ID |
 | 16 | assistant_team_id | BIGINT | YES | | 助教团队 ID。**枚举值**: 2792011585884037=1组, 2959085810992645=2组 |
 | 17 | person_org_id | BIGINT | YES | | 人事组织 ID |
 | 18 | assistant_level | INTEGER | YES | | 助教等级。**枚举值**: 8=助教管理, 10=初级, 20=中级, 30=高级, 40=星级 |
-| 19 | level_name | VARCHAR | YES | | 等级名称。**枚举值**: "助教管理", "初级", "中级", "高级", "星级" |
+| 19 | level_name | VARCHAR(64) | YES | | 等级名称。**枚举值**: "助教管理", "初级", "中级", "高级", "星级" |
 | 20 | skill_id | BIGINT | YES | | 技能 ID  **枚举值**: 2790683529513797 = 基础课 , 2790683529513798 = 附加课/激励课, 3039912271463941 = 包厢课 |
-| 21 | skill_name | VARCHAR | YES | | 技能名称。 **枚举值**: "基础课","附加课","包厢课"|
+| 21 | skill_name | VARCHAR(64) | YES | | 技能名称。 **枚举值**: "基础课","附加课","包厢课"|
 | 22 | ledger_unit_price | NUMERIC(10,2) | YES | | 单价（元/小时），**样本值**: 98.00/108.00/190.00 等 |
 | 23 | ledger_amount | NUMERIC(10,2) | YES | | 计费金额 |
 | 24 | projected_income | NUMERIC(10,2) | YES | | 预估收入 |
@@ -49,6 +49,7 @@
 | 30 | start_use_time | TIMESTAMPTZ | YES | | 服务开始时间 |
 | 31 | last_use_time | TIMESTAMPTZ | YES | | 服务结束时间 |
 | 32 | is_delete | INTEGER | YES | | 删除标记。**枚举值**: 0=未删除 |
+| 33 | real_service_money | NUMERIC(18,2) | YES | | 实际服务费金额 |
 
 ## 使用说明
 

etl_billiards/docs/bd_manual/DWD/main/BD_manual_dwd_assistant_trash_event.md

@@ -21,12 +21,13 @@
 | 2 | site_id | BIGINT | YES | | 门店 ID |
 | 3 | table_id | BIGINT | YES | | 台桌 ID → dim_table |
 | 4 | table_area_id | BIGINT | YES | | 台区 ID |
-| 5 | assistant_no | VARCHAR | YES | | 助教工号/昵称。**样本值**: "七七", "乔西", "球球"等 |
+| 5 | assistant_no | VARCHAR(32) | YES | | 助教工号/昵称。**样本值**: "七七", "乔西", "球球"等 |
-| 6 | assistant_name | VARCHAR | YES | | 助教名称，与 assistant_no 相同 |
+| 6 | assistant_name | VARCHAR(64) | YES | | 助教名称，与 assistant_no 相同 |
 | 7 | charge_minutes_raw | INTEGER | YES | | 原计费时长（秒）。**样本值**: 0, 3600=1h, 10800=3h 等 |
 | 8 | abolish_amount | NUMERIC(18,2) | YES | | 作废金额（元）。**样本值**: 0.00, 190.00, 570.00 等 |
-| 9 | trash_reason | VARCHAR | YES | | 作废原因（当前数据全为 NULL） |
+| 9 | trash_reason | VARCHAR(255) | YES | | 作废原因（当前数据全为 NULL） |
 | 10 | create_time | TIMESTAMPTZ | YES | | 创建时间 |
+| 11 | tenant_id | BIGINT | YES | | 租户 ID |
 
 ## 使用说明
 

etl_billiards/docs/bd_manual/DWD/main/BD_manual_dwd_groupbuy_redemption.md

@@ -35,11 +35,13 @@
 | 16 | ledger_amount | NUMERIC(18,2) | YES | | 账本金额（元）。**样本值**: 48.00, 96.00, 68.00 等 |
 | 17 | coupon_money | NUMERIC(18,2) | YES | | 券面额（元）。**样本值**: 48.00, 116.00, 96.00, 68.00 等 |
 | 18 | promotion_seconds | INTEGER | YES | | 促销时长（秒）。**样本值**: 3600=1h, 7200=2h, 14400=4h 等 |
-| 19 | coupon_code | VARCHAR | YES | | 券码 |
+| 19 | coupon_code | VARCHAR(64) | YES | | 券码 |
 | 20 | is_single_order | INTEGER | YES | | 是否独立订单。**枚举值**: 0=否, 1=是 |
 | 21 | is_delete | INTEGER | YES | | 删除标记。**枚举值**: 0=未删除 |
-| 22 | ledger_name | VARCHAR | YES | | 套餐名称。**样本值**: "全天A区中八一小时", "中八A区新人特惠一小时" 等 |
+| 22 | ledger_name | VARCHAR(128) | YES | | 套餐名称。**样本值**: "全天A区中八一小时", "中八A区新人特惠一小时" 等 |
 | 23 | create_time | TIMESTAMPTZ | YES | | 创建时间 |
+| 24 | member_discount_money | NUMERIC(18,2) | YES | | 会员折扣金额 |
+| 25 | coupon_sale_id | BIGINT | YES | | 优惠券销售 ID |
 
 ## 使用说明
 

etl_billiards/docs/bd_manual/DWD/main/BD_manual_dwd_member_balance_change.md

@@ -25,9 +25,9 @@
 | 6 | system_member_id | BIGINT | YES | | 系统会员 ID |
 | 7 | tenant_member_card_id | BIGINT | YES | | 会员卡 ID → dim_member_card_account |
 | 8 | card_type_id | BIGINT | YES | | 卡类型 ID |
-| 9 | card_type_name | VARCHAR | YES | | 卡类型名称。**枚举值**: "储值卡", "活动抵用券", "台费卡", "酒水卡", "年卡", "月卡" |
+| 9 | card_type_name | VARCHAR(32) | YES | | 卡类型名称。**枚举值**: "储值卡", "活动抵用券", "台费卡", "酒水卡", "年卡", "月卡" |
-| 10 | member_name | VARCHAR | YES | | 会员名称快照 |
+| 10 | member_name | VARCHAR(64) | YES | | 会员名称快照 |
-| 11 | member_mobile | VARCHAR | YES | | 会员手机号快照 |
+| 11 | member_mobile | VARCHAR(20) | YES | | 会员手机号快照 |
 | 12 | balance_before | NUMERIC(18,2) | YES | | 变动前余额 |
 | 13 | change_amount | NUMERIC(18,2) | YES | | 变动金额（正=充值/赠送，负=消费） |
 | 14 | balance_after | NUMERIC(18,2) | YES | | 变动后余额 |
@@ -35,7 +35,10 @@
 | 16 | payment_method | INTEGER | YES | | 支付方式，暂未启用。 |
 | 17 | change_time | TIMESTAMPTZ | YES | | 变动时间 |
 | 18 | is_delete | INTEGER | YES | | 删除标记 |
-| 19 | remark | VARCHAR | YES | | 备注。**样本值**: "注销会员", "充值退款" 等 |
+| 19 | remark | VARCHAR(255) | YES | | 备注。**样本值**: "注销会员", "充值退款" 等 |
+| 20 | principal_before | NUMERIC(18,2) | YES | | 变动前本金 |
+| 21 | principal_after | NUMERIC(18,2) | YES | | 变动后本金 |
+| 22 | principal_change_amount | NUMERIC(18,2) | YES | | 本金变动金额（正=增加，负=减少） |
 
 ## 卡类型余额变动分布
 

etl_billiards/docs/bd_manual/DWD/main/BD_manual_dwd_payment.md

@@ -28,6 +28,7 @@
 | 9 | create_time | TIMESTAMPTZ | YES | | 创建时间 |
 | 10 | pay_time | TIMESTAMPTZ | YES | | 支付时间 |
 | 11 | pay_date | DATE | YES | | 支付日期 |
+| 12 | tenant_id | BIGINT | YES | | 租户 ID |
 
 ## 使用说明
 

etl_billiards/docs/bd_manual/DWD/main/BD_manual_dwd_platform_coupon_redemption.md

@@ -20,9 +20,9 @@
 | 1 | platform_coupon_redemption_id | BIGINT | NO | PK | 核销 ID |
 | 2 | tenant_id | BIGINT | YES | | 租户 ID |
 | 3 | site_id | BIGINT | YES | | 门店 ID |
-| 4 | coupon_code | VARCHAR | YES | | 券码 |
+| 4 | coupon_code | VARCHAR(64) | YES | | 券码 |
 | 5 | coupon_channel | INTEGER | YES | | 券渠道。**枚举值**: 1=美团, 2=抖音 |
-| 6 | coupon_name | VARCHAR | YES | | 券名称。**样本值**: "【全天可用】中八桌球一小时（A区）", "【全天可用】中八桌球两小时（A区）" 等 |
+| 6 | coupon_name | VARCHAR(200) | YES | | 券名称。**样本值**: "【全天可用】中八桌球一小时（A区）", "【全天可用】中八桌球两小时（A区）" 等 |
 | 7 | sale_price | NUMERIC(10,2) | YES | | 售卖价（元）。**样本值**: 29.90, 69.90, 59.90, 39.90, 19.90 等 |
 | 8 | coupon_money | NUMERIC(10,2) | YES | | 券面额（元）。**样本值**: 48.00, 96.00, 116.00, 68.00 等 |
 | 9 | coupon_free_time | INTEGER | YES | | 券赠送时长（当前数据全为 0） |
@@ -31,8 +31,8 @@
 | 12 | group_package_id | BIGINT | YES | | 团购套餐 ID（当前数据全为 0） |
 | 13 | site_order_id | BIGINT | YES | | 门店订单 ID |
 | 14 | table_id | BIGINT | YES | | 台桌 ID → dim_table |
-| 15 | certificate_id | VARCHAR | YES | | 凭证 ID |
+| 15 | certificate_id | VARCHAR(64) | YES | | 凭证 ID |
-| 16 | verify_id | VARCHAR | YES | | 核验 ID（仅抖音券有值） |
+| 16 | verify_id | VARCHAR(64) | YES | | 核验 ID（仅抖音券有值） |
 | 17 | use_status | INTEGER | YES | | 使用状态。**枚举值**: 1=已使用, 2=已撤销 |
 | 18 | is_delete | INTEGER | YES | | 删除标记。**枚举值**: 0=未删除 |
 | 19 | create_time | TIMESTAMPTZ | YES | | 创建时间 |

etl_billiards/docs/bd_manual/DWD/main/BD_manual_dwd_settlement_head.md

@@ -20,19 +20,19 @@
 | 1 | order_settle_id | BIGINT | NO | PK | 结账单 ID |
 | 2 | tenant_id | BIGINT | YES | | 租户 ID |
 | 3 | site_id | BIGINT | YES | | 门店 ID → dim_site |
-| 4 | site_name | VARCHAR | YES | | 门店名称。**当前值**: "朗朗桌球" |
+| 4 | site_name | VARCHAR(100) | YES | | 门店名称。**当前值**: "朗朗桌球" |
 | 5 | table_id | BIGINT | YES | | 台桌 ID → dim_table（0=非台桌订单，如商城订单） |
-| 6 | settle_name | VARCHAR | YES | | 结账名称。**样本值**: "商城订单", "A区 A3", "A区 A4", "斯诺克区 S1" |
+| 6 | settle_name | VARCHAR(100) | YES | | 结账名称。**样本值**: "商城订单", "A区 A3", "A区 A4", "斯诺克区 S1" |
 | 7 | order_trade_no | BIGINT | YES | | 订单号 |
 | 8 | create_time | TIMESTAMPTZ | YES | | 创建时间 |
 | 9 | pay_time | TIMESTAMPTZ | YES | | 支付时间 |
 | 10 | settle_type | INTEGER | YES | | 结账类型。**枚举值**: 1=台桌结账, 3=商城订单, 6=退货订单, 7=退款订单 |
 | 11 | revoke_order_id | BIGINT | YES | | 撤销订单 ID（当前数据全为 0） |
 | 12 | member_id | BIGINT | YES | | 会员 ID → dim_member（0=散客，占比约 82.8%） |
-| 13 | member_name | VARCHAR | YES | | 会员名称 |
+| 13 | member_name | VARCHAR(100) | YES | | 会员名称 |
-| 14 | member_phone | VARCHAR | YES | | 会员电话 |
+| 14 | member_phone | VARCHAR(50) | YES | | 会员电话 |
 | 15 | member_card_account_id | BIGINT | YES | | 会员卡账户 ID（当前数据全为 0） |
-| 16 | member_card_type_name | VARCHAR | YES | | 卡类型名称（当前数据全为空） |
+| 16 | member_card_type_name | VARCHAR(100) | YES | | 卡类型名称（当前数据全为空） |
 | 17 | is_bind_member | BOOLEAN | YES | | 是否绑定会员。**枚举值**: False=否 |
 | 18 | member_discount_amount | NUMERIC(18,2) | YES | | 会员折扣金额 |
 | 19 | consume_money | NUMERIC(18,2) | YES | | 消费总金额（元） |
@@ -40,7 +40,7 @@
 | 21 | goods_money | NUMERIC(18,2) | YES | | 商品金额 |
 | 22 | real_goods_money | NUMERIC(18,2) | YES | | 实收商品金额 |
 | 23 | assistant_pd_money | NUMERIC(18,2) | YES | | 助教陪打费用 |
-| 24 | assistant_cx_money | NUMERIC(18,2) | YES | | 助教促销费用 |
+| 24 | assistant_cx_money | NUMERIC(18,2) | YES | | 助教超休费用 |
 | 25 | adjust_amount | NUMERIC(18,2) | YES | | 调整金额 |
 | 26 | pay_amount | NUMERIC(18,2) | YES | | 实付金额 |
 | 27 | balance_amount | NUMERIC(18,2) | YES | | 余额支付金额 |
@@ -49,6 +49,11 @@
 | 30 | coupon_amount | NUMERIC(18,2) | YES | | 券抵扣金额 |
 | 31 | rounding_amount | NUMERIC(18,2) | YES | | 抹零金额 |
 | 32 | point_amount | NUMERIC(18,2) | YES | | 积分抵扣等值金额 |
+| 33 | electricity_money | NUMERIC(18,2) | YES | | 电费金额 |
+| 34 | real_electricity_money | NUMERIC(18,2) | YES | | 实际电费金额 |
+| 35 | electricity_adjust_money | NUMERIC(18,2) | YES | | 电费调整金额 |
+| 36 | pl_coupon_sale_amount | NUMERIC(18,2) | YES | | 平台券销售额 |
+| 37 | mervou_sales_amount | NUMERIC(18,2) | YES | | 商户券销售额 |
 
 ## 使用说明
 

etl_billiards/docs/bd_manual/DWD/main/BD_manual_dwd_store_goods_sale.md

@@ -29,8 +29,8 @@
 | 10 | tenant_goods_category_id | BIGINT | YES | | 商品分类 ID |
 | 11 | tenant_goods_business_id | BIGINT | YES | | 业务大类 ID |
 | 12 | site_table_id | BIGINT | YES | | 台桌 ID（0=商城订单，非台桌消费） |
-| 13 | ledger_name | VARCHAR | YES | | 商品名称。**样本值**: "哇哈哈矿泉水", "东方树叶", "可乐" 等 |
+| 13 | ledger_name | VARCHAR(200) | YES | | 商品名称。**样本值**: "哇哈哈矿泉水", "东方树叶", "可乐" 等 |
-| 14 | ledger_group_name | VARCHAR | YES | | 商品分类。**样本值**: "酒水", "零食", "香烟" 等 |
+| 14 | ledger_group_name | VARCHAR(100) | YES | | 商品分类。**样本值**: "酒水", "零食", "香烟" 等 |
 | 15 | ledger_unit_price | NUMERIC(18,2) | YES | | 单价（元） |
 | 16 | ledger_count | INTEGER | YES | | 购买数量。**样本值**: 1, 2, 3, 4 等  |
 | 17 | ledger_amount | NUMERIC(18,2) | YES | | 销售金额（元） |
@@ -40,6 +40,7 @@
 | 21 | ledger_status | INTEGER | YES | | 账本状态。**枚举值**: 1=已结算 |
 | 22 | is_delete | INTEGER | YES | | 删除标记。**枚举值**: 0=未删除 |
 | 23 | create_time | TIMESTAMPTZ | YES | | 创建时间 |
+| 24 | coupon_share_money | NUMERIC(18,2) | YES | | 优惠券分摊金额 |
 
 ## 使用说明
 

etl_billiards/docs/bd_manual/DWD/main/BD_manual_dwd_table_fee_adjust.md

@@ -24,11 +24,15 @@
 | 5 | site_id | BIGINT | YES | | 门店 ID |
 | 6 | table_id | BIGINT | YES | | 台桌 ID → dim_table |
 | 7 | table_area_id | BIGINT | YES | | 台区 ID |
-| 8 | table_area_name | VARCHAR | YES | | 台区名称（当前数据全为 NULL） |
+| 8 | table_area_name | VARCHAR(64) | YES | | 台区名称（当前数据全为 NULL） |
 | 9 | tenant_table_area_id | BIGINT | YES | | 租户台区 ID |
 | 10 | ledger_amount | NUMERIC(18,2) | YES | | 调整金额（元） |
 | 11 | ledger_status | INTEGER | YES | | 账本状态。**枚举值**: 0=待确认, 1=已确认 |
 | 12 | is_delete | INTEGER | YES | | 删除标记。**枚举值**: 0=未删除 |
+| 13 | table_name | TEXT | YES | | 台桌名称 |
+| 14 | table_price | NUMERIC(18,2) | YES | | 台桌价格 |
+| 15 | charge_free | BOOLEAN | YES | | 是否免费 |
+| 16 | adjust_time | TIMESTAMPTZ | YES | | 调整时间 |
 
 ## 使用说明
 

etl_billiards/docs/bd_manual/DWD/main/BD_manual_dwd_table_fee_log.md

@@ -25,10 +25,10 @@
 | 6 | site_id | BIGINT | YES | | 门店 ID |
 | 7 | site_table_id | BIGINT | YES | | 台桌 ID → dim_table |
 | 8 | site_table_area_id | BIGINT | YES | | 台区 ID |
-| 9 | site_table_area_name | VARCHAR | YES | | 台区名称。**枚举值**: "A区", "B区", "斯诺克区", "麻将房", "C区", "补时长", "VIP包厢" 等 |
+| 9 | site_table_area_name | VARCHAR(64) | YES | | 台区名称。**枚举值**: "A区", "B区", "斯诺克区", "麻将房", "C区", "补时长", "VIP包厢" 等 |
 | 10 | tenant_table_area_id | BIGINT | YES | | 租户级台区 ID |
 | 11 | member_id | BIGINT | YES | | 会员 ID（0=散客，占比约 82.4%） |
-| 12 | ledger_name | VARCHAR | YES | | 台桌名称。**样本值**: "A3", "A5", "A4", "S1", "B5", "M3" 等 |
+| 12 | ledger_name | VARCHAR(64) | YES | | 台桌名称。**样本值**: "A3", "A5", "A4", "S1", "B5", "M3" 等 |
 | 13 | ledger_unit_price | NUMERIC(18,2) | YES | | 单价（元/小时），如 48.00/58.00/68.00 |
 | 14 | ledger_count | INTEGER | YES | | 计费时长（秒）。**样本值**: 3600=1h, 7200=2h, 10800=3h 等 |
 | 15 | ledger_amount | NUMERIC(18,2) | YES | | 计费金额（元） |
@@ -44,6 +44,8 @@
 | 25 | ledger_status | INTEGER | YES | | 账本状态。**枚举值**: 1=已结算 |
 | 26 | is_single_order | INTEGER | YES | | 是否独立订单。**枚举值**: 0=合并订单, 1=独立订单 |
 | 27 | is_delete | INTEGER | YES | | 删除标记。**枚举值**: 0=未删除 |
+| 28 | activity_discount_amount | NUMERIC(18,2) | YES | | 活动折扣金额 |
+| 29 | real_service_money | NUMERIC(18,2) | YES | | 实际服务费金额 |
 
 ## 使用说明
 

etl_billiards/docs/bd_manual/dws/BD_manual_cfg_area_category.md

@@ -0,0 +1,74 @@
+# cfg_area_category 台区分类映射表
+
+> 生成时间：2026-02-03
+
+## 表信息
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| Schema | billiards_dws |
+| 表名 | cfg_area_category |
+| 主键 | category_id |
+| 数据来源 | 手工维护/seed脚本（基于dim_table实际数据） |
+| 说明 | 将dim_table.site_table_area_name映射到财务报表区域分类 |
+
+## 字段说明
+
+| 序号 | 字段名 | 类型 | 可空 | 主键 | 说明 |
+|------|--------|------|------|------|------|
+| 1 | category_id | SERIAL | NO | PK | 分类ID（自增） |
+| 2 | source_area_name | VARCHAR(100) | NO | UK | 源区域名称（来自dim_table.site_table_area_name） |
+| 3 | category_code | VARCHAR(20) | NO | | 分类代码。**枚举值**: BILLIARD, BILLIARD_VIP, SNOOKER, MAHJONG, KTV, SPECIAL, OTHER |
+| 4 | category_name | VARCHAR(50) | NO | | 分类名称 |
+| 5 | match_type | VARCHAR(10) | NO | | 匹配类型。**枚举值**: EXACT（精确）, LIKE（模糊）, DEFAULT（兜底） |
+| 6 | match_priority | INTEGER | NO | | 匹配优先级（数字越小优先级越高） |
+| 7 | is_active | BOOLEAN | NO | | 是否启用 |
+| 8 | description | TEXT | YES | | 说明 |
+| 9 | created_at | TIMESTAMPTZ | NO | | 创建时间 |
+| 10 | updated_at | TIMESTAMPTZ | NO | | 更新时间 |
+
+## 分类映射示例
+
+| 源区域名称 | 分类代码 | 分类名称 |
+|------------|----------|----------|
+| A区 | BILLIARD | 台球散台 |
+| B区 | BILLIARD | 台球散台 |
+| C区 | BILLIARD | 台球散台 |
+| TV台 | BILLIARD | 台球散台 |
+| VIP包厢 | BILLIARD_VIP | 台球VIP |
+| 斯诺克区 | SNOOKER | 斯诺克 |
+| 麻将房 | MAHJONG | 麻将棋牌 |
+| M7 | MAHJONG | 麻将棋牌 |
+| M8 | MAHJONG | 麻将棋牌 |
+| 666 | MAHJONG | 麻将棋牌 |
+| 发财 | MAHJONG | 麻将棋牌 |
+| K包 | KTV | K歌娱乐 |
+| k包活动区 | KTV | K歌娱乐 |
+| 幸会158 | KTV | K歌娱乐 |
+| 补时长 | SPECIAL | 补时长 |
+
+## 使用说明
+
+**取值方式**
+
+```sql
+-- 将台区名称映射到分类
+SELECT 
+    dt.site_table_area_name,
+    COALESCE(ac.category_code, 'OTHER') AS category_code,
+    COALESCE(ac.category_name, '其他') AS category_name
+FROM billiards_dwd.dim_table dt
+LEFT JOIN billiards_dws.cfg_area_category ac 
+    ON dt.site_table_area_name = ac.source_area_name
+    AND ac.is_active = TRUE
+WHERE dt.scd2_is_current = 1;
+
+-- 按分类汇总收入
+SELECT 
+    COALESCE(ac.category_name, '其他') AS category_name,
+    SUM(tfl.ledger_amount) AS total_amount
+FROM billiards_dwd.dwd_table_fee_log tfl
+LEFT JOIN billiards_dwd.dim_table dt ON dt.table_id = tfl.site_table_id
+LEFT JOIN billiards_dws.cfg_area_category ac ON dt.site_table_area_name = ac.source_area_name
+GROUP BY COALESCE(ac.category_name, '其他');
+```

etl_billiards/docs/bd_manual/dws/BD_manual_cfg_assistant_level_price.md

@@ -0,0 +1,56 @@
+# cfg_assistant_level_price 助教等级定价表
+
+> 生成时间：2026-02-03
+
+## 表信息
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| Schema | billiards_dws |
+| 表名 | cfg_assistant_level_price |
+| 主键 | price_id |
+| 数据来源 | 手工维护/seed脚本 |
+| 说明 | 助教等级对应的基础课和附加课单价配置 |
+
+## 字段说明
+
+| 序号 | 字段名 | 类型 | 可空 | 主键 | 说明 |
+|------|--------|------|------|------|------|
+| 1 | price_id | SERIAL | NO | PK | 定价ID（自增） |
+| 2 | level_code | INTEGER | NO | | 等级代码。**枚举值**: 8=助教管理, 10=初级, 20=中级, 30=高级, 40=星级 |
+| 3 | level_name | VARCHAR(20) | NO | | 等级名称 |
+| 4 | base_course_price | NUMERIC(10,2) | NO | | 基础课单价（元/小时） |
+| 5 | bonus_course_price | NUMERIC(10,2) | NO | | 附加课单价（元/小时），固定50元 |
+| 6 | effective_from | DATE | NO | | 生效起始日期（含） |
+| 7 | effective_to | DATE | NO | | 生效截止日期（含） |
+| 8 | description | TEXT | YES | | 说明 |
+| 9 | created_at | TIMESTAMPTZ | NO | | 创建时间 |
+| 10 | updated_at | TIMESTAMPTZ | NO | | 更新时间 |
+
+## 定价配置示例
+
+| 等级代码 | 等级名称 | 基础课单价 | 附加课单价 |
+|----------|----------|------------|------------|
+| 8 | 助教管理 | 98元/小时 | 50元/小时 |
+| 10 | 初级 | 98元/小时 | 50元/小时 |
+| 20 | 中级 | 108元/小时 | 50元/小时 |
+| 30 | 高级 | 118元/小时 | 50元/小时 |
+| 40 | 星级 | 138元/小时 | 50元/小时 |
+
+## 使用说明
+
+**取值方式**
+
+SCD2口径：助教等级来自dim_assistant，取数时需按有效期as-of join
+
+```sql
+-- 获取助教在指定日期的等级定价
+SELECT p.* 
+FROM billiards_dws.cfg_assistant_level_price p
+JOIN billiards_dwd.dim_assistant a ON p.level_code = a.level
+WHERE a.assistant_id = 123
+  AND a.scd2_start_time <= '2026-01-15'
+  AND (a.scd2_end_time IS NULL OR a.scd2_end_time > '2026-01-15')
+  AND p.effective_from <= '2026-01-15'
+  AND p.effective_to >= '2026-01-15';
+```

etl_billiards/docs/bd_manual/dws/BD_manual_cfg_bonus_rules.md

@@ -0,0 +1,73 @@
+# cfg_bonus_rules 奖金规则配置表
+
+> 生成时间：2026-02-03
+
+## 表信息
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| Schema | billiards_dws |
+| 表名 | cfg_bonus_rules |
+| 主键 | rule_id |
+| 数据来源 | 手工维护/seed脚本 |
+| 说明 | 冲刺奖金（按小时阈值）和Top3排名奖金配置 |
+
+## 字段说明
+
+| 序号 | 字段名 | 类型 | 可空 | 主键 | 说明 |
+|------|--------|------|------|------|------|
+| 1 | rule_id | SERIAL | NO | PK | 规则ID（自增） |
+| 2 | rule_type | VARCHAR(20) | NO | | 规则类型。**枚举值**: SPRINT（冲刺奖金）, TOP_RANK（Top排名奖金） |
+| 3 | rule_code | VARCHAR(30) | NO | | 规则代码。**枚举值**: SPRINT_190, SPRINT_220, TOP_1, TOP_2, TOP_3 |
+| 4 | rule_name | VARCHAR(50) | NO | | 规则名称 |
+| 5 | threshold_hours | NUMERIC(10,2) | YES | | 小时数阈值（冲刺奖金用） |
+| 6 | rank_position | INTEGER | YES | | 排名位置（Top奖金用） |
+| 7 | bonus_amount | NUMERIC(12,2) | NO | | 奖金金额（元） |
+| 8 | is_cumulative | BOOLEAN | NO | | 是否可累计（冲刺奖金为FALSE，取最高档） |
+| 9 | priority | INTEGER | NO | | 优先级（数字越大优先级越高） |
+| 10 | effective_from | DATE | NO | | 生效起始日期（含） |
+| 11 | effective_to | DATE | NO | | 生效截止日期（含） |
+| 12 | description | TEXT | YES | | 说明 |
+| 13 | created_at | TIMESTAMPTZ | NO | | 创建时间 |
+| 14 | updated_at | TIMESTAMPTZ | NO | | 更新时间 |
+
+## 奖金规则示例
+
+### 冲刺奖金（不累计，取最高档）
+| 规则代码 | 小时阈值 | 奖金金额 | 优先级 |
+|----------|----------|----------|--------|
+| SPRINT_190 | 190小时 | 300元 | 1 |
+| SPRINT_220 | 220小时 | 800元 | 2 |
+
+### Top3排名奖金（独立发放）
+| 规则代码 | 排名 | 奖金金额 |
+|----------|------|----------|
+| TOP_1 | 第1名 | 1000元 |
+| TOP_2 | 第2名 | 600元 |
+| TOP_3 | 第3名 | 400元 |
+
+## 使用说明
+
+**取值方式**
+
+```sql
+-- 获取冲刺奖金（取最高档）
+SELECT * FROM billiards_dws.cfg_bonus_rules
+WHERE rule_type = 'SPRINT'
+  AND threshold_hours <= 200  -- 实际小时数
+  AND effective_from <= '2026-01-01'
+  AND effective_to >= '2026-01-01'
+ORDER BY priority DESC
+LIMIT 1;
+
+-- 获取Top3排名奖金
+SELECT * FROM billiards_dws.cfg_bonus_rules
+WHERE rule_type = 'TOP_RANK'
+  AND rank_position = 1  -- 排名
+  AND effective_from <= '2026-01-01'
+  AND effective_to >= '2026-01-01';
+```
+
+**排名口径说明**
+- Top3排名按有效业绩小时数（effective_hours）降序排列
+- 如遇并列则都算（如2个第一，则记为2个第一，下一个是第三）

etl_billiards/docs/bd_manual/dws/BD_manual_cfg_performance_tier.md

@@ -0,0 +1,71 @@
+# cfg_performance_tier 绩效档位配置表
+
+> 生成时间：2026-02-03
+
+## 表信息
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| Schema | billiards_dws |
+| 表名 | cfg_performance_tier |
+| 主键 | tier_id |
+| 数据来源 | 手工维护/seed脚本 |
+| 说明 | 助教绩效档位配置，包含6档阈值、抽成比例、假期天数 |
+
+## 字段说明
+
+| 序号 | 字段名 | 类型 | 可空 | 主键 | 说明 |
+|------|--------|------|------|------|------|
+| 1 | tier_id | SERIAL | NO | PK | 档位ID（自增） |
+| 2 | tier_code | VARCHAR(20) | NO | | 档位代码。**枚举值**: T0, T1, T2, T3, T4, T5, NEW |
+| 3 | tier_name | VARCHAR(50) | NO | | 档位名称 |
+| 4 | tier_level | INTEGER | NO | | 档位等级（数字越大档位越高） |
+| 5 | min_hours | NUMERIC(10,2) | NO | | 最低业绩小时数阈值（>=） |
+| 6 | max_hours | NUMERIC(10,2) | YES | | 最高业绩小时数阈值（<，NULL表示无上限） |
+| 7 | base_deduction | NUMERIC(10,2) | NO | | 专业课抽成（元/小时），球房从基础课扣除 |
+| 8 | bonus_deduction_ratio | NUMERIC(5,4) | NO | | 打赏课抽成比例（0-1） |
+| 9 | vacation_days | INTEGER | NO | | 次月可休假天数 |
+| 10 | vacation_unlimited | BOOLEAN | NO | | 是否休假自由（5档为TRUE） |
+| 11 | is_new_hire_tier | BOOLEAN | NO | | 是否为新入职专用档位 |
+| 12 | effective_from | DATE | NO | | 生效起始日期（含） |
+| 13 | effective_to | DATE | NO | | 生效截止日期（含） |
+| 14 | description | TEXT | YES | | 档位说明 |
+| 15 | created_at | TIMESTAMPTZ | NO | | 创建时间 |
+| 16 | updated_at | TIMESTAMPTZ | NO | | 更新时间 |
+
+## 档位配置示例
+
+| 档位代码 | 档位名称 | 小时数范围 | 专业课抽成 | 打赏课抽成 | 假期 |
+|----------|----------|------------|------------|------------|------|
+| T0 | 0档 | 0-100 | 23元/小时 | 45% | 4天 |
+| T1 | 1档 | 100-130 | 20元/小时 | 42% | 5天 |
+| T2 | 2档 | 130-160 | 17元/小时 | 40% | 6天 |
+| T3 | 3档 | 160-190 | 13元/小时 | 35% | 7天 |
+| T4 | 4档 | 190-230 | 8元/小时 | 30% | 8天 |
+| T5 | 5档 | 230+ | 0元/小时 | 0% | 自由 |
+| NEW | 新入职 | 任意 | 23元/小时 | 45% | 4天 |
+
+## 使用说明
+
+**取值方式**
+
+按月份匹配生效的配置：
+```sql
+-- 获取指定月份的档位配置
+SELECT * FROM billiards_dws.cfg_performance_tier
+WHERE effective_from <= '2026-01-01'
+  AND effective_to >= '2026-01-01'
+ORDER BY min_hours;
+
+-- 根据有效业绩小时数匹配档位
+SELECT * FROM billiards_dws.cfg_performance_tier
+WHERE effective_from <= '2026-01-01'
+  AND effective_to >= '2026-01-01'
+  AND min_hours <= 185  -- 有效小时数
+  AND (max_hours IS NULL OR max_hours > 185)
+LIMIT 1;
+```
+
+**薪资计算公式**
+- 基础课收入 = 基础课小时数 × (客户支付价格 - base_deduction)
+- 附加课收入 = 附加课小时数 × 190 × (1 - bonus_deduction_ratio)

etl_billiards/docs/bd_manual/dws/BD_manual_cfg_skill_type.md

@@ -0,0 +1,62 @@
+# cfg_skill_type 技能→课程类型映射表
+
+> 生成时间：2026-02-03
+
+## 表信息
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| Schema | billiards_dws |
+| 表名 | cfg_skill_type |
+| 主键 | skill_type_id |
+| 数据来源 | 手工维护/seed脚本 |
+| 说明 | 将skill_id映射到课程类型（基础课/附加课），避免依赖skill_name文本匹配 |
+
+## 字段说明
+
+| 序号 | 字段名 | 类型 | 可空 | 主键 | 说明 |
+|------|--------|------|------|------|------|
+| 1 | skill_type_id | SERIAL | NO | PK | 映射ID（自增） |
+| 2 | skill_id | BIGINT | NO | UK | 技能ID（来自dwd_assistant_service_log.skill_id） |
+| 3 | skill_name | VARCHAR(50) | YES | | 技能名称（仅用于展示和校验） |
+| 4 | course_type_code | VARCHAR(10) | NO | | 课程类型代码。**枚举值**: BASE（基础课）, BONUS（附加课） |
+| 5 | course_type_name | VARCHAR(20) | NO | | 课程类型名称 |
+| 6 | is_active | BOOLEAN | NO | | 是否启用 |
+| 7 | description | TEXT | YES | | 说明 |
+| 8 | created_at | TIMESTAMPTZ | NO | | 创建时间 |
+| 9 | updated_at | TIMESTAMPTZ | NO | | 更新时间 |
+
+## 技能映射示例
+
+| skill_id | skill_name | 课程类型代码 | 课程类型名称 |
+|----------|------------|--------------|--------------|
+| 2791903611396869 | 陪打/PD | BASE | 基础课 |
+| 2807440316432197 | 超休/CX | BONUS | 附加课 |
+
+## 使用说明
+
+**取值方式**
+
+```sql
+-- 将服务记录分类为基础课/附加课
+SELECT 
+    asl.*,
+    COALESCE(st.course_type_code, 'BASE') AS course_type_code,
+    COALESCE(st.course_type_name, '基础课') AS course_type_name
+FROM billiards_dwd.dwd_assistant_service_log asl
+LEFT JOIN billiards_dws.cfg_skill_type st 
+    ON asl.skill_id = st.skill_id
+    AND st.is_active = TRUE;
+
+-- 按课程类型汇总小时数
+SELECT 
+    COALESCE(st.course_type_code, 'BASE') AS course_type,
+    SUM(asl.income_seconds) / 3600.0 AS total_hours
+FROM billiards_dwd.dwd_assistant_service_log asl
+LEFT JOIN billiards_dws.cfg_skill_type st ON asl.skill_id = st.skill_id
+GROUP BY COALESCE(st.course_type_code, 'BASE');
+```
+
+**说明**
+- 基础课（陪打/PD）: 按等级定价，客户支付98-138元/小时
+- 附加课（超休/CX）: 固定客户支付190元/小时，助教收入50元/小时

etl_billiards/docs/bd_manual/dws/BD_manual_dws_assistant_customer_stats.md

@@ -0,0 +1,98 @@
+# dws_assistant_customer_stats 助教服务客户统计表
+
+> 生成时间：2026-02-03
+
+## 表信息
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| Schema | billiards_dws |
+| 表名 | dws_assistant_customer_stats |
+| 主键 | id |
+| 唯一键 | (site_id, assistant_id, member_id, stat_date) |
+| 数据来源 | dwd_assistant_service_log |
+| 更新频率 | 每日更新 |
+| 说明 | 以"助教+客户"为粒度，统计服务关系和滚动窗口指标 |
+
+## 字段说明
+
+| 序号 | 字段名 | 类型 | 可空 | 说明 |
+|------|--------|------|------|------|
+| 1 | id | BIGSERIAL | NO | 自增主键 |
+| 2 | site_id | BIGINT | NO | 门店ID |
+| 3 | tenant_id | BIGINT | NO | 租户ID |
+| 4 | assistant_id | BIGINT | NO | 助教ID |
+| 5 | assistant_nickname | VARCHAR(50) | YES | 助教花名 |
+| 6 | member_id | BIGINT | NO | 客户ID（member_id=0散客不入此表） |
+| 7 | member_nickname | VARCHAR(100) | YES | 客户昵称 |
+| 8 | member_mobile | VARCHAR(20) | YES | 客户手机号（脱敏） |
+| 9 | stat_date | DATE | NO | 统计基准日期 |
+| 10 | first_service_date | DATE | YES | 首次服务日期 |
+| 11 | last_service_date | DATE | YES | 最近服务日期 |
+| 12 | total_service_count | INTEGER | NO | 累计服务次数 |
+| 13 | total_service_hours | NUMERIC(10,2) | NO | 累计服务小时数 |
+| 14 | total_service_amount | NUMERIC(12,2) | NO | 累计服务金额 |
+| 15-20 | service_count_7d/10d/15d/30d/60d/90d | INTEGER | NO | 近N天服务次数 |
+| 21-26 | service_hours_7d/10d/15d/30d/60d/90d | NUMERIC(10,2) | NO | 近N天服务小时数 |
+| 27-32 | service_amount_7d/10d/15d/30d/60d/90d | NUMERIC(12,2) | NO | 近N天服务金额 |
+| 33 | days_since_last | INTEGER | YES | 距离最近服务的天数 |
+| 34 | is_active_7d | BOOLEAN | NO | 近7天是否活跃 |
+| 35 | is_active_30d | BOOLEAN | NO | 近30天是否活跃 |
+| 36 | created_at | TIMESTAMPTZ | NO | 创建时间 |
+| 37 | updated_at | TIMESTAMPTZ | NO | 更新时间 |
+
+## 数据来源
+
+### 滚动窗口计算
+```sql
+-- 统计每个助教-客户组合的滚动窗口指标
+WITH service_data AS (
+    SELECT 
+        site_id,
+        site_assistant_id AS assistant_id,
+        tenant_member_id AS member_id,
+        DATE(create_time) AS service_date,
+        COUNT(*) AS service_count,
+        SUM(income_seconds) / 3600.0 AS service_hours,
+        SUM(ledger_amount) AS service_amount
+    FROM billiards_dwd.dwd_assistant_service_log
+    WHERE is_delete = 0
+      AND tenant_member_id != 0  -- 排除散客
+    GROUP BY site_id, site_assistant_id, tenant_member_id, DATE(create_time)
+)
+SELECT 
+    assistant_id,
+    member_id,
+    :stat_date AS stat_date,
+    MIN(service_date) AS first_service_date,
+    MAX(service_date) AS last_service_date,
+    SUM(service_count) AS total_service_count,
+    SUM(CASE WHEN service_date >= :stat_date - 6 THEN service_count ELSE 0 END) AS service_count_7d,
+    SUM(CASE WHEN service_date >= :stat_date - 29 THEN service_count ELSE 0 END) AS service_count_30d,
+    -- ... 其他窗口
+FROM service_data
+GROUP BY assistant_id, member_id;
+```
+
+## 使用说明
+
+**散客处理**
+- member_id=0 的散客不进入此表统计
+- 仅统计有会员身份的客户
+
+**活跃度判断**
+```sql
+-- 近7天活跃 = 近7天有服务记录
+is_active_7d = (service_count_7d > 0)
+-- 近30天活跃 = 近30天有服务记录
+is_active_30d = (service_count_30d > 0)
+```
+
+## 可回溯性
+
+| 项目 | 说明 |
+|------|------|
+| 可回溯 | ✅ 完全可回溯 |
+| 数据范围 | 2025-07-21 ~ 至今 |
+| 依赖表 | dwd_assistant_service_log, dim_member |
+| 注意事项 | 滚动窗口需要足够的历史数据支撑 |

etl_billiards/docs/bd_manual/dws/BD_manual_dws_assistant_daily_detail.md

@@ -0,0 +1,109 @@
+# dws_assistant_daily_detail 助教日度业绩明细表
+
+> 生成时间：2026-02-03
+
+## 表信息
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| Schema | billiards_dws |
+| 表名 | dws_assistant_daily_detail |
+| 主键 | id |
+| 唯一键 | (site_id, assistant_id, stat_date) |
+| 数据来源 | dwd_assistant_service_log + dwd_assistant_trash_event |
+| 更新频率 | 每小时增量更新 |
+| 说明 | 以"助教+日期"为粒度，汇总每日业绩明细 |
+
+## 字段说明
+
+| 序号 | 字段名 | 类型 | 可空 | 说明 |
+|------|--------|------|------|------|
+| 1 | id | BIGSERIAL | NO | 自增主键 |
+| 2 | site_id | BIGINT | NO | 门店ID |
+| 3 | tenant_id | BIGINT | NO | 租户ID |
+| 4 | assistant_id | BIGINT | NO | 助教ID（dim_assistant.assistant_id） |
+| 5 | assistant_nickname | VARCHAR(50) | YES | 助教花名（冗余，便于查询展示） |
+| 6 | stat_date | DATE | NO | 统计日期 |
+| 7 | assistant_level_code | INTEGER | YES | 助教等级代码（SCD2口径：取stat_date当日生效的等级） |
+| 8 | assistant_level_name | VARCHAR(20) | YES | 助教等级名称 |
+| 9 | total_service_count | INTEGER | NO | 总服务次数 |
+| 10 | base_service_count | INTEGER | NO | 基础课服务次数 |
+| 11 | bonus_service_count | INTEGER | NO | 附加课服务次数 |
+| 12 | total_seconds | INTEGER | NO | 总计费时长（秒） |
+| 13 | base_seconds | INTEGER | NO | 基础课计费时长（秒） |
+| 14 | bonus_seconds | INTEGER | NO | 附加课计费时长（秒） |
+| 15 | total_hours | NUMERIC(10,2) | NO | 总计费小时数 |
+| 16 | base_hours | NUMERIC(10,2) | NO | 基础课小时数 |
+| 17 | bonus_hours | NUMERIC(10,2) | NO | 附加课小时数 |
+| 18 | total_ledger_amount | NUMERIC(12,2) | NO | 总计费金额（元） |
+| 19 | base_ledger_amount | NUMERIC(12,2) | NO | 基础课计费金额 |
+| 20 | bonus_ledger_amount | NUMERIC(12,2) | NO | 附加课计费金额 |
+| 21 | unique_customers | INTEGER | NO | 服务客户数（去重） |
+| 22 | unique_tables | INTEGER | NO | 服务台桌数（去重） |
+| 23 | trashed_seconds | INTEGER | NO | 被废除的服务时长（秒） |
+| 24 | trashed_count | INTEGER | NO | 被废除的服务次数 |
+| 25 | created_at | TIMESTAMPTZ | NO | 创建时间 |
+| 26 | updated_at | TIMESTAMPTZ | NO | 更新时间 |
+
+## 数据来源
+
+### 主要来源：dwd_assistant_service_log
+```sql
+SELECT 
+    site_id,
+    DATE(create_time) AS stat_date,
+    site_assistant_id AS assistant_id,
+    nickname AS assistant_nickname,
+    COUNT(*) AS total_service_count,
+    SUM(income_seconds) AS total_seconds,
+    SUM(ledger_amount) AS total_ledger_amount,
+    COUNT(DISTINCT tenant_member_id) AS unique_customers,
+    COUNT(DISTINCT site_table_id) AS unique_tables
+FROM billiards_dwd.dwd_assistant_service_log
+WHERE is_delete = 0
+GROUP BY site_id, DATE(create_time), site_assistant_id, nickname;
+```
+
+### 废除记录：dwd_assistant_trash_event
+```sql
+SELECT 
+    site_id,
+    DATE(create_time) AS stat_date,
+    assistant_no,
+    assistant_name,
+    SUM(charge_minutes_raw * 60) AS trashed_seconds,
+    COUNT(*) AS trashed_count
+FROM billiards_dwd.dwd_assistant_trash_event
+GROUP BY site_id, DATE(create_time), assistant_no, assistant_name;
+```
+
+## 使用说明
+
+**时间分层查询**
+```sql
+-- 近2天
+SELECT * FROM billiards_dws.dws_assistant_daily_detail
+WHERE stat_date >= CURRENT_DATE - 1;
+
+-- 近1月
+SELECT * FROM billiards_dws.dws_assistant_daily_detail
+WHERE stat_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 month';
+
+-- 月度汇总
+SELECT 
+    assistant_id,
+    DATE_TRUNC('month', stat_date) AS stat_month,
+    SUM(total_hours) AS total_hours,
+    SUM(base_hours) AS base_hours,
+    SUM(bonus_hours) AS bonus_hours
+FROM billiards_dws.dws_assistant_daily_detail
+GROUP BY assistant_id, DATE_TRUNC('month', stat_date);
+```
+
+## 可回溯性
+
+| 项目 | 说明 |
+|------|------|
+| 可回溯 | ✅ 完全可回溯 |
+| 数据范围 | 2025-07-21 ~ 至今 |
+| 依赖表 | dwd_assistant_service_log, dwd_assistant_trash_event, dim_assistant |

etl_billiards/docs/bd_manual/dws/BD_manual_dws_assistant_finance_analysis.md

@@ -0,0 +1,88 @@
+# dws_assistant_finance_analysis 助教收支分析表
+
+> 生成时间：2026-02-03
+
+## 表信息
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| Schema | billiards_dws |
+| 表名 | dws_assistant_finance_analysis |
+| 主键 | id |
+| 唯一键 | (site_id, stat_date, assistant_id) |
+| 数据来源 | dwd_assistant_service_log + dws_assistant_salary_calc |
+| 更新频率 | 每日更新 |
+| 说明 | 以"日期+助教"为粒度，分析助教产出的收入和成本 |
+
+## 字段说明
+
+| 序号 | 字段名 | 类型 | 可空 | 说明 |
+|------|--------|------|------|------|
+| 1 | id | BIGSERIAL | NO | 自增主键 |
+| 2 | site_id | BIGINT | NO | 门店ID |
+| 3 | tenant_id | BIGINT | NO | 租户ID |
+| 4 | stat_date | DATE | NO | 统计日期 |
+| 5 | assistant_id | BIGINT | NO | 助教ID |
+| 6 | assistant_nickname | VARCHAR(50) | YES | 助教花名 |
+| 7 | revenue_total | NUMERIC(14,2) | NO | 助教产出收入（ledger_amount汇总） |
+| 8 | revenue_base | NUMERIC(14,2) | NO | 基础课收入 |
+| 9 | revenue_bonus | NUMERIC(14,2) | NO | 附加课收入 |
+| 10 | cost_daily | NUMERIC(14,2) | NO | 日均工资成本（月工资/工作天数） |
+| 11 | gross_profit | NUMERIC(14,2) | NO | 毛利 = 收入 - 成本 |
+| 12 | gross_margin | NUMERIC(5,4) | NO | 毛利率 |
+| 13 | service_count | INTEGER | NO | 服务次数 |
+| 14 | service_hours | NUMERIC(10,2) | NO | 服务小时数 |
+| 15 | unique_customers | INTEGER | NO | 服务客户数 |
+| 16 | created_at | TIMESTAMPTZ | NO | 创建时间 |
+| 17 | updated_at | TIMESTAMPTZ | NO | 更新时间 |
+
+## 数据来源
+
+### 收入来源：dwd_assistant_service_log
+```sql
+SELECT 
+    DATE(create_time) AS stat_date,
+    site_assistant_id AS assistant_id,
+    SUM(ledger_amount) AS revenue_total,
+    SUM(CASE WHEN skill_id = 2791903611396869 THEN ledger_amount ELSE 0 END) AS revenue_base,
+    SUM(CASE WHEN skill_id = 2807440316432197 THEN ledger_amount ELSE 0 END) AS revenue_bonus,
+    COUNT(*) AS service_count,
+    SUM(income_seconds) / 3600.0 AS service_hours,
+    COUNT(DISTINCT tenant_member_id) AS unique_customers
+FROM billiards_dwd.dwd_assistant_service_log
+WHERE is_delete = 0
+GROUP BY DATE(create_time), site_assistant_id;
+```
+
+### 成本来源：dws_assistant_salary_calc
+```sql
+-- 日均成本 = 月度应发工资 / 当月工作天数
+SELECT 
+    assistant_id,
+    salary_month,
+    gross_salary / NULLIF(work_days, 0) AS cost_daily
+FROM billiards_dws.dws_assistant_salary_calc sc
+JOIN billiards_dws.dws_assistant_monthly_summary ms 
+    ON sc.assistant_id = ms.assistant_id AND sc.salary_month = ms.stat_month;
+```
+
+## 使用说明
+
+**毛利计算**
+```
+gross_profit = revenue_total - cost_daily
+gross_margin = gross_profit / NULLIF(revenue_total, 0)
+```
+
+**注意事项**
+- cost_daily 基于月度工资分摊，非实际日薪
+- 当月数据在月末工资计算前 cost_daily 可能不准确
+
+## 可回溯性
+
+| 项目 | 说明 |
+|------|------|
+| 可回溯 | ⚠️ 部分可回溯 |
+| 数据范围 | 2025-07-21 ~ 至今 |
+| 依赖表 | dwd_assistant_service_log, dws_assistant_salary_calc |
+| 限制 | cost_daily 依赖 salary_calc，需先完成薪资计算 |

etl_billiards/docs/bd_manual/dws/BD_manual_dws_assistant_monthly_summary.md

@@ -0,0 +1,110 @@
+# dws_assistant_monthly_summary 助教月度业绩汇总表
+
+> 生成时间：2026-02-03
+
+## 表信息
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| Schema | billiards_dws |
+| 表名 | dws_assistant_monthly_summary |
+| 主键 | id |
+| 唯一键 | (site_id, assistant_id, stat_month) |
+| 数据来源 | dws_assistant_daily_detail 聚合 + cfg_performance_tier |
+| 更新频率 | 每日更新当月数据 |
+| 说明 | 以"助教+月份"为粒度，汇总月度业绩及档位计算 |
+
+## 字段说明
+
+| 序号 | 字段名 | 类型 | 可空 | 说明 |
+|------|--------|------|------|------|
+| 1 | id | BIGSERIAL | NO | 自增主键 |
+| 2 | site_id | BIGINT | NO | 门店ID |
+| 3 | tenant_id | BIGINT | NO | 租户ID |
+| 4 | assistant_id | BIGINT | NO | 助教ID |
+| 5 | assistant_nickname | VARCHAR(50) | YES | 助教花名 |
+| 6 | stat_month | DATE | NO | 统计月份（月第一天，如2026-01-01） |
+| 7 | assistant_level_code | INTEGER | YES | 助教等级代码（月末时点） |
+| 8 | assistant_level_name | VARCHAR(20) | YES | 助教等级名称 |
+| 9 | hire_date | DATE | YES | 入职日期 |
+| 10 | is_new_hire | BOOLEAN | NO | 是否新入职（入职日期 >= 月1日0点） |
+| 11 | work_days | INTEGER | NO | 有服务天数 |
+| 12 | total_service_count | INTEGER | NO | 总服务次数 |
+| 13 | base_service_count | INTEGER | NO | 基础课服务次数 |
+| 14 | bonus_service_count | INTEGER | NO | 附加课服务次数 |
+| 15 | total_hours | NUMERIC(10,2) | NO | 总计费小时数 |
+| 16 | base_hours | NUMERIC(10,2) | NO | 基础课小时数 |
+| 17 | bonus_hours | NUMERIC(10,2) | NO | 附加课小时数 |
+| 18 | effective_hours | NUMERIC(10,2) | NO | 有效业绩小时数（影响档位）= total_hours - trashed_hours |
+| 19 | trashed_hours | NUMERIC(10,2) | NO | 被废除小时数 |
+| 20 | total_ledger_amount | NUMERIC(12,2) | NO | 总计费金额 |
+| 21 | base_ledger_amount | NUMERIC(12,2) | NO | 基础课计费金额 |
+| 22 | bonus_ledger_amount | NUMERIC(12,2) | NO | 附加课计费金额 |
+| 23 | unique_customers | INTEGER | NO | 月度服务客户数（去重） |
+| 24 | unique_tables | INTEGER | NO | 月度服务台桌数（去重） |
+| 25 | avg_service_seconds | NUMERIC(10,2) | NO | 平均单次服务时长（秒） |
+| 26 | tier_id | INTEGER | YES | 匹配的档位ID |
+| 27 | tier_code | VARCHAR(20) | YES | 档位代码（T0-T5/NEW） |
+| 28 | tier_name | VARCHAR(50) | YES | 档位名称 |
+| 29 | rank_by_hours | INTEGER | YES | 月度排名（按effective_hours降序） |
+| 30 | rank_with_ties | INTEGER | YES | 考虑并列的排名 |
+| 31 | created_at | TIMESTAMPTZ | NO | 创建时间 |
+| 32 | updated_at | TIMESTAMPTZ | NO | 更新时间 |
+
+## 数据来源
+
+### 从日度明细聚合
+```sql
+SELECT 
+    site_id,
+    tenant_id,
+    assistant_id,
+    DATE_TRUNC('month', stat_date)::DATE AS stat_month,
+    COUNT(DISTINCT stat_date) AS work_days,
+    SUM(total_service_count) AS total_service_count,
+    SUM(base_service_count) AS base_service_count,
+    SUM(bonus_service_count) AS bonus_service_count,
+    SUM(total_hours) AS total_hours,
+    SUM(base_hours) AS base_hours,
+    SUM(bonus_hours) AS bonus_hours,
+    SUM(trashed_seconds) / 3600.0 AS trashed_hours
+FROM billiards_dws.dws_assistant_daily_detail
+GROUP BY site_id, tenant_id, assistant_id, DATE_TRUNC('month', stat_date);
+```
+
+### 档位匹配
+```sql
+-- 根据有效业绩匹配档位
+SELECT * FROM billiards_dws.cfg_performance_tier
+WHERE min_hours <= :effective_hours
+  AND (max_hours IS NULL OR max_hours > :effective_hours)
+  AND effective_from <= :stat_month
+  AND effective_to >= :stat_month
+  AND is_new_hire_tier = :is_new_hire
+LIMIT 1;
+```
+
+## 使用说明
+
+**新入职判断**
+- 入职日期 >= 统计月1日0点 则为新入职
+- 新入职使用NEW档位配置
+
+**排名计算**
+```sql
+-- rank_with_ties: 并列排名（如2个第一则都是1，下一个是3）
+SELECT 
+    assistant_id,
+    effective_hours,
+    RANK() OVER (ORDER BY effective_hours DESC) AS rank_with_ties
+FROM billiards_dws.dws_assistant_monthly_summary
+WHERE stat_month = '2026-01-01';
+```
+
+## 可回溯性
+
+| 项目 | 说明 |
+|------|------|
+| 可回溯 | ✅ 完全可回溯 |
+| 数据范围 | 2025年8月起（需要完整月数据） |
+| 依赖表 | dws_assistant_daily_detail, cfg_performance_tier, dim_assistant |

etl_billiards/docs/bd_manual/dws/BD_manual_dws_assistant_recharge_commission.md

@@ -0,0 +1,84 @@
+# dws_assistant_recharge_commission 助教充值提成表
+
+> 生成时间：2026-02-03
+
+## 表信息
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| Schema | billiards_dws |
+| 表名 | dws_assistant_recharge_commission |
+| 主键 | id |
+| 数据来源 | Excel手动导入 |
+| 更新频率 | 按需导入 |
+| 说明 | 以"助教+月份+充值订单"为粒度，记录充值提成 |
+
+## 字段说明
+
+| 序号 | 字段名 | 类型 | 可空 | 说明 |
+|------|--------|------|------|------|
+| 1 | id | BIGSERIAL | NO | 自增主键 |
+| 2 | site_id | BIGINT | NO | 门店ID |
+| 3 | tenant_id | BIGINT | NO | 租户ID |
+| 4 | assistant_id | BIGINT | NO | 助教ID |
+| 5 | assistant_nickname | VARCHAR(50) | YES | 助教花名 |
+| 6 | commission_month | DATE | NO | 提成月份（月第一天） |
+| 7 | recharge_order_id | BIGINT | YES | 充值订单ID |
+| 8 | recharge_order_no | VARCHAR(50) | YES | 充值订单号 |
+| 9 | recharge_amount | NUMERIC(12,2) | NO | 充值订单金额 |
+| 10 | commission_amount | NUMERIC(12,2) | NO | 提成金额 |
+| 11 | commission_ratio | NUMERIC(5,4) | YES | 提成比例 |
+| 12 | import_batch_no | VARCHAR(50) | YES | 导入批次号 |
+| 13 | import_file_name | VARCHAR(200) | YES | 导入文件名 |
+| 14 | import_time | TIMESTAMPTZ | YES | 导入时间 |
+| 15 | import_user | VARCHAR(50) | YES | 导入操作人 |
+| 16 | remark | TEXT | YES | 备注 |
+| 17 | created_at | TIMESTAMPTZ | NO | 创建时间 |
+| 18 | updated_at | TIMESTAMPTZ | NO | 更新时间 |
+
+## Excel导入模板
+
+| 月份 | 助教号 | 助教花名 | 充值订单金额 | 提成金额 | 备注 |
+|------|--------|----------|--------------|----------|------|
+| 2026-01 | 1 | 小燕 | 5000.00 | 300.00 | ge |
+| 2026-01 | 2 | 小明 | 3000.00 | 180.00 | 续充 |
+
+### 导入规则
+- **月份**: 必填，格式 2026-01 或 2026/01/01
+- **助教号**: 必填，数字（如 1, 2, 31）
+- **助教花名**: 必填，与助教号组合确定唯一助教
+- **充值订单金额**: 选填，单位：元
+- **提成金额**: 必填，单位：元
+- **备注**: 选填
+
+### 助教匹配逻辑
+```sql
+-- 通过 assistant_no + nickname 查找 assistant_id
+SELECT assistant_id 
+FROM billiards_dwd.dim_assistant
+WHERE assistant_no = :assistant_no
+  AND nickname = :nickname
+  AND scd2_is_current = 1;
+```
+
+## 使用说明
+
+**汇总到薪资计算**
+```sql
+-- 获取助教某月的充值提成总额
+SELECT 
+    assistant_id,
+    commission_month,
+    SUM(commission_amount) AS total_commission
+FROM billiards_dws.dws_assistant_recharge_commission
+WHERE commission_month = '2026-01-01'
+GROUP BY assistant_id, commission_month;
+```
+
+## 可回溯性
+
+| 项目 | 说明 |
+|------|------|
+| 可回溯 | ❌ 不可自动回溯 |
+| 原因 | 数据来源为Excel手工导入，DWD层无此数据 |
+| 处理 | 需要人工补录历史数据 |

etl_billiards/docs/bd_manual/dws/BD_manual_dws_assistant_salary_calc.md

@@ -0,0 +1,98 @@
+# dws_assistant_salary_calc 助教工资计算详情表
+
+> 生成时间：2026-02-03
+
+## 表信息
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| Schema | billiards_dws |
+| 表名 | dws_assistant_salary_calc |
+| 主键 | id |
+| 唯一键 | (site_id, assistant_id, salary_month) |
+| 数据来源 | dws_assistant_monthly_summary + cfg_* 配置表 |
+| 更新频率 | 月初计算上月工资 |
+| 说明 | 以"助教+月份"为粒度，计算月度工资明细 |
+
+## 字段说明
+
+| 序号 | 字段名 | 类型 | 可空 | 说明 |
+|------|--------|------|------|------|
+| 1 | id | BIGSERIAL | NO | 自增主键 |
+| 2 | site_id | BIGINT | NO | 门店ID |
+| 3 | tenant_id | BIGINT | NO | 租户ID |
+| 4 | assistant_id | BIGINT | NO | 助教ID |
+| 5 | assistant_nickname | VARCHAR(50) | YES | 助教花名 |
+| 6 | salary_month | DATE | NO | 工资月份（月第一天） |
+| 7 | assistant_level_code | INTEGER | YES | 助教等级代码 |
+| 8 | assistant_level_name | VARCHAR(20) | YES | 助教等级名称 |
+| 9 | hire_date | DATE | YES | 入职日期 |
+| 10 | is_new_hire | BOOLEAN | NO | 是否新入职 |
+| 11 | effective_hours | NUMERIC(10,2) | NO | 有效业绩小时数 |
+| 12 | base_hours | NUMERIC(10,2) | NO | 基础课小时数 |
+| 13 | bonus_hours | NUMERIC(10,2) | NO | 附加课小时数 |
+| 14 | tier_id | INTEGER | YES | 档位ID |
+| 15 | tier_code | VARCHAR(20) | YES | 档位代码 |
+| 16 | tier_name | VARCHAR(50) | YES | 档位名称 |
+| 17 | rank_with_ties | INTEGER | YES | 月度排名（考虑并列） |
+| 18 | base_course_price | NUMERIC(10,2) | NO | 基础课客户支付价格 |
+| 19 | bonus_course_price | NUMERIC(10,2) | NO | 附加课客户支付价格（固定190） |
+| 20 | base_deduction | NUMERIC(10,2) | NO | 专业课抽成（元/小时） |
+| 21 | bonus_deduction_ratio | NUMERIC(5,4) | NO | 打赏课抽成比例 |
+| 22 | base_income | NUMERIC(12,2) | NO | 基础课收入 |
+| 23 | bonus_income | NUMERIC(12,2) | NO | 附加课收入 |
+| 24 | total_course_income | NUMERIC(12,2) | NO | 课时收入合计 |
+| 25 | sprint_bonus | NUMERIC(12,2) | NO | 冲刺奖金 |
+| 26 | top_rank_bonus | NUMERIC(12,2) | NO | Top3排名奖金 |
+| 27 | recharge_commission | NUMERIC(12,2) | NO | 充值提成 |
+| 28 | other_bonus | NUMERIC(12,2) | NO | 其他奖金 |
+| 29 | total_bonus | NUMERIC(12,2) | NO | 奖金合计 |
+| 30 | gross_salary | NUMERIC(12,2) | NO | 应发工资 |
+| 31 | vacation_days | INTEGER | NO | 次月可休假天数 |
+| 32 | vacation_unlimited | BOOLEAN | NO | 休假自由标记 |
+| 33 | calc_notes | TEXT | YES | 计算备注 |
+| 34 | created_at | TIMESTAMPTZ | NO | 创建时间 |
+| 35 | updated_at | TIMESTAMPTZ | NO | 更新时间 |
+
+## 工资计算公式
+
+### 课时收入
+```
+基础课收入 = base_hours × (base_course_price - base_deduction)
+附加课收入 = bonus_hours × 190 × (1 - bonus_deduction_ratio)
+课时收入合计 = 基础课收入 + 附加课收入
+```
+
+### 奖金
+```
+冲刺奖金: H>=190得300元, H>=220得800元（不累计取最高）
+Top3奖金: 1st=1000元, 2nd=600元, 3rd=400元
+充值提成: 来自dws_assistant_recharge_commission
+```
+
+### 应发工资
+```
+gross_salary = total_course_income + total_bonus
+```
+
+## 计算示例
+
+| 项目 | 数值 | 计算过程 |
+|------|------|----------|
+| 基础课小时数 | 170 | 来自monthly_summary |
+| 附加课小时数 | 15 | 来自monthly_summary |
+| 等级 | 中级(20) | base_course_price=108 |
+| 档位 | T3 | base_deduction=13, bonus_ratio=0.35 |
+| 基础课收入 | 16,150 | 170 × (108-13) |
+| 附加课收入 | 1,852.5 | 15 × 190 × 0.65 |
+| 冲刺奖金 | 300 | 185>=190 |
+| 应发工资 | 18,302.5 | 16,150 + 1,852.5 + 300 |
+
+## 可回溯性
+
+| 项目 | 说明 |
+|------|------|
+| 可回溯 | ⚠️ 部分可回溯 |
+| 数据范围 | 2025年8月起 |
+| 依赖表 | dws_assistant_monthly_summary, cfg_*, dws_assistant_recharge_commission |
+| 限制 | 充值提成需手工导入历史数据 |

etl_billiards/docs/bd_manual/dws/BD_manual_dws_finance_daily_summary.md

@@ -0,0 +1,125 @@
+# dws_finance_daily_summary 财务日度汇总表
+
+> 生成时间：2026-02-03
+
+## 表信息
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| Schema | billiards_dws |
+| 表名 | dws_finance_daily_summary |
+| 主键 | id |
+| 唯一键 | (site_id, stat_date) |
+| 数据来源 | dwd_settlement_head + 多个DWD事实表 |
+| 更新频率 | 每小时更新当日数据 |
+| 说明 | 以"日期"为粒度，汇总当日财务数据 |
+
+## 字段说明
+
+| 序号 | 字段名 | 类型 | 可空 | 说明 |
+|------|--------|------|------|------|
+| 1 | id | BIGSERIAL | NO | 自增主键 |
+| 2 | site_id | BIGINT | NO | 门店ID |
+| 3 | tenant_id | BIGINT | NO | 租户ID |
+| 4 | stat_date | DATE | NO | 统计日期 |
+| 5 | gross_amount | NUMERIC(14,2) | NO | 发生额合计 |
+| 6 | table_fee_amount | NUMERIC(14,2) | NO | 台费正价 |
+| 7 | goods_amount | NUMERIC(14,2) | NO | 商品正价 |
+| 8 | assistant_pd_amount | NUMERIC(14,2) | NO | 助教基础课正价（陪打） |
+| 9 | assistant_cx_amount | NUMERIC(14,2) | NO | 助教激励课正价（超休） |
+| 10 | discount_total | NUMERIC(14,2) | NO | 优惠合计 |
+| 11 | discount_groupbuy | NUMERIC(14,2) | NO | 团购优惠 |
+| 12 | discount_vip | NUMERIC(14,2) | NO | 会员折扣 |
+| 13 | discount_gift_card | NUMERIC(14,2) | NO | 赠送卡抵扣 |
+| 14 | discount_manual | NUMERIC(14,2) | NO | 手动调整 |
+| 15 | discount_rounding | NUMERIC(14,2) | NO | 抹零 |
+| 16 | discount_other | NUMERIC(14,2) | NO | 其他优惠 |
+| 17 | confirmed_income | NUMERIC(14,2) | NO | 确认收入 = 发生额 - 优惠 |
+| 18 | cash_inflow_total | NUMERIC(14,2) | NO | 现金流入合计 |
+| 19 | cash_pay_amount | NUMERIC(14,2) | NO | 收银实付 |
+| 20 | groupbuy_pay_amount | NUMERIC(14,2) | NO | 团购支付金额 |
+| 21 | platform_settlement_amount | NUMERIC(14,2) | NO | 平台回款金额（导入） |
+| 22 | platform_fee_amount | NUMERIC(14,2) | NO | 平台佣金+服务费（导入） |
+| 23 | recharge_cash_inflow | NUMERIC(14,2) | NO | 充值现金流入 |
+| 24 | card_consume_total | NUMERIC(14,2) | NO | 卡消费合计 |
+| 25 | cash_card_consume | NUMERIC(14,2) | NO | 储值卡消费 |
+| 26 | gift_card_consume | NUMERIC(14,2) | NO | 赠送卡消费 |
+| 27 | cash_outflow_total | NUMERIC(14,2) | NO | 现金流出合计 |
+| 28 | cash_balance_change | NUMERIC(14,2) | NO | 现金余额变动 |
+| 29 | recharge_count | INTEGER | NO | 充值笔数 |
+| 30 | recharge_total | NUMERIC(14,2) | NO | 充值总额（含赠送） |
+| 31 | recharge_cash | NUMERIC(14,2) | NO | 充值现金部分 |
+| 32 | recharge_gift | NUMERIC(14,2) | NO | 充值赠送部分 |
+| 33 | first_recharge_count | INTEGER | NO | 首充笔数 |
+| 34 | first_recharge_amount | NUMERIC(14,2) | NO | 首充金额 |
+| 35 | renewal_count | INTEGER | NO | 续充笔数 |
+| 36 | renewal_amount | NUMERIC(14,2) | NO | 续充金额 |
+| 37 | order_count | INTEGER | NO | 结账单数 |
+| 38 | member_order_count | INTEGER | NO | 会员订单数 |
+| 39 | guest_order_count | INTEGER | NO | 散客订单数 |
+| 40 | avg_order_amount | NUMERIC(12,2) | NO | 平均客单价 |
+| 41 | created_at | TIMESTAMPTZ | NO | 创建时间 |
+| 42 | updated_at | TIMESTAMPTZ | NO | 更新时间 |
+
+## 数据来源
+
+### 结账汇总：dwd_settlement_head
+```sql
+SELECT 
+    DATE(pay_time) AS stat_date,
+    SUM(table_charge_money) AS table_fee_amount,
+    SUM(goods_money) AS goods_amount,
+    SUM(assistant_pd_money) AS assistant_pd_amount,
+    SUM(assistant_cx_money) AS assistant_cx_amount,
+    SUM(member_discount_amount) AS discount_vip,
+    SUM(adjust_amount) AS discount_manual,
+    SUM(rounding_amount) AS discount_rounding,
+    SUM(pay_amount) AS cash_pay_amount,
+    SUM(balance_amount) AS cash_card_consume,
+    SUM(gift_card_amount) AS gift_card_consume,
+    COUNT(*) AS order_count
+FROM billiards_dwd.dwd_settlement_head
+WHERE settle_type = 1
+GROUP BY DATE(pay_time);
+```
+
+### 团购核销：dwd_groupbuy_redemption
+```sql
+SELECT 
+    DATE(create_time) AS stat_date,
+    SUM(coupon_money) AS groupbuy_pay_amount
+FROM billiards_dwd.dwd_groupbuy_redemption
+WHERE is_delete = 0
+GROUP BY DATE(create_time);
+```
+
+### 充值订单：dwd_recharge_order
+```sql
+SELECT 
+    DATE(pay_time) AS stat_date,
+    COUNT(*) AS recharge_count,
+    SUM(pay_amount) AS recharge_cash,
+    SUM(point_amount) AS recharge_gift,
+    SUM(CASE WHEN is_first = 1 THEN 1 ELSE 0 END) AS first_recharge_count
+FROM billiards_dwd.dwd_recharge_order
+GROUP BY DATE(pay_time);
+```
+
+## 使用说明
+
+**计算公式**
+```
+gross_amount = table_fee_amount + goods_amount + assistant_pd_amount + assistant_cx_amount
+discount_total = discount_groupbuy + discount_vip + discount_gift_card + discount_manual + discount_rounding + discount_other
+confirmed_income = gross_amount - discount_total
+cash_inflow_total = cash_pay_amount + groupbuy_pay_amount + platform_settlement_amount + recharge_cash_inflow
+```
+
+## 可回溯性
+
+| 项目 | 说明 |
+|------|------|
+| 可回溯 | ✅ 完全可回溯 |
+| 数据范围 | 2025-07-16 ~ 至今 |
+| 依赖表 | dwd_settlement_head, dwd_groupbuy_redemption, dwd_recharge_order, dws_platform_settlement |
+| 注意 | platform_settlement需Excel导入 |

etl_billiards/docs/bd_manual/dws/BD_manual_dws_finance_discount_detail.md

@@ -0,0 +1,90 @@
+# dws_finance_discount_detail 优惠明细表
+
+> 生成时间：2026-02-03
+
+## 表信息
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| Schema | billiards_dws |
+| 表名 | dws_finance_discount_detail |
+| 主键 | id |
+| 唯一键 | (site_id, stat_date, discount_type_code) |
+| 数据来源 | dwd_settlement_head + dwd_groupbuy_redemption |
+| 更新频率 | 每日更新 |
+| 说明 | 以"日期+优惠类型"为粒度，分析优惠构成 |
+
+## 字段说明
+
+| 序号 | 字段名 | 类型 | 可空 | 说明 |
+|------|--------|------|------|------|
+| 1 | id | BIGSERIAL | NO | 自增主键 |
+| 2 | site_id | BIGINT | NO | 门店ID |
+| 3 | tenant_id | BIGINT | NO | 租户ID |
+| 4 | stat_date | DATE | NO | 统计日期 |
+| 5 | discount_type_code | VARCHAR(30) | NO | 优惠类型代码 |
+| 6 | discount_type_name | VARCHAR(50) | NO | 优惠类型名称 |
+| 7 | discount_amount | NUMERIC(14,2) | NO | 优惠金额 |
+| 8 | discount_ratio | NUMERIC(5,4) | NO | 优惠占比（占总优惠） |
+| 9 | usage_count | INTEGER | NO | 使用次数 |
+| 10 | affected_orders | INTEGER | NO | 影响订单数 |
+| 11 | created_at | TIMESTAMPTZ | NO | 创建时间 |
+| 12 | updated_at | TIMESTAMPTZ | NO | 更新时间 |
+
+## 优惠类型说明
+
+| discount_type_code | discount_type_name | 数据来源 |
+|--------------------|--------------------|----------|
+| GROUPBUY | 团购优惠 | dwd_settlement_head.coupon_amount |
+| VIP | 会员折扣 | dwd_settlement_head.member_discount_amount |
+| GIFT_CARD | 赠送卡抵扣 | dwd_settlement_head.gift_card_amount |
+| MANUAL | 手动调整 | dwd_settlement_head.adjust_amount |
+| ROUNDING | 抹零 | dwd_settlement_head.rounding_amount |
+| BIG_CUSTOMER | 大客户优惠 | dwd_settlement_head（特定会员优惠） |
+| OTHER | 其他优惠 | 其他无法归类的优惠 |
+
+## 数据来源
+
+```sql
+-- 从结账头表提取各类优惠
+SELECT 
+    DATE(pay_time) AS stat_date,
+    'VIP' AS discount_type_code,
+    '会员折扣' AS discount_type_name,
+    SUM(member_discount_amount) AS discount_amount,
+    COUNT(CASE WHEN member_discount_amount > 0 THEN 1 END) AS usage_count,
+    COUNT(DISTINCT CASE WHEN member_discount_amount > 0 THEN order_settle_id END) AS affected_orders
+FROM billiards_dwd.dwd_settlement_head
+WHERE settle_type = 1
+GROUP BY DATE(pay_time)
+
+UNION ALL
+
+SELECT 
+    DATE(pay_time) AS stat_date,
+    'GROUPBUY' AS discount_type_code,
+    '团购优惠' AS discount_type_name,
+    SUM(coupon_amount) AS discount_amount,
+    COUNT(CASE WHEN coupon_amount > 0 THEN 1 END) AS usage_count,
+    COUNT(DISTINCT CASE WHEN coupon_amount > 0 THEN order_settle_id END) AS affected_orders
+FROM billiards_dwd.dwd_settlement_head
+WHERE settle_type = 1
+GROUP BY DATE(pay_time)
+
+-- ... 其他优惠类型
+```
+
+## 使用说明
+
+**占比计算**
+```sql
+discount_ratio = discount_amount / SUM(discount_amount) OVER (PARTITION BY stat_date)
+```
+
+## 可回溯性
+
+| 项目 | 说明 |
+|------|------|
+| 可回溯 | ✅ 完全可回溯 |
+| 数据范围 | 2025-07-16 ~ 至今 |
+| 依赖表 | dwd_settlement_head, dwd_groupbuy_redemption |

etl_billiards/docs/bd_manual/dws/BD_manual_dws_finance_expense_summary.md

@@ -0,0 +1,87 @@
+# dws_finance_expense_summary 支出结构表
+
+> 生成时间：2026-02-03
+
+## 表信息
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| Schema | billiards_dws |
+| 表名 | dws_finance_expense_summary |
+| 主键 | id |
+| 唯一键 | (site_id, expense_month, expense_type_code, import_batch_no) |
+| 数据来源 | Excel手动导入 |
+| 更新频率 | 按需导入 |
+| 说明 | 以"月份+支出类型"为粒度，记录支出数据 |
+
+## 字段说明
+
+| 序号 | 字段名 | 类型 | 可空 | 说明 |
+|------|--------|------|------|------|
+| 1 | id | BIGSERIAL | NO | 自增主键 |
+| 2 | site_id | BIGINT | NO | 门店ID |
+| 3 | tenant_id | BIGINT | NO | 租户ID |
+| 4 | expense_month | DATE | NO | 支出月份（月第一天） |
+| 5 | expense_type_code | VARCHAR(30) | NO | 支出类型代码 |
+| 6 | expense_type_name | VARCHAR(50) | NO | 支出类型名称 |
+| 7 | expense_category | VARCHAR(20) | YES | 支出大类 |
+| 8 | expense_amount | NUMERIC(14,2) | NO | 支出金额 |
+| 9 | expense_detail | TEXT | YES | 支出明细说明 |
+| 10 | import_batch_no | VARCHAR(50) | YES | 导入批次号 |
+| 11 | import_file_name | VARCHAR(200) | YES | 导入文件名 |
+| 12 | import_time | TIMESTAMPTZ | YES | 导入时间 |
+| 13 | import_user | VARCHAR(50) | YES | 导入操作人 |
+| 14 | remark | TEXT | YES | 备注 |
+| 15 | created_at | TIMESTAMPTZ | NO | 创建时间 |
+| 16 | updated_at | TIMESTAMPTZ | NO | 更新时间 |
+
+## 支出类型说明
+
+| expense_type_code | expense_type_name | expense_category |
+|-------------------|-------------------|------------------|
+| RENT | 房租 | FIXED_COST |
+| UTILITY | 水电费 | FIXED_COST |
+| PROPERTY | 物业费 | FIXED_COST |
+| SALARY | 工资 | VARIABLE_COST |
+| REIMBURSE | 报销 | VARIABLE_COST |
+| PLATFORM_FEE | 平台费用 | VARIABLE_COST |
+| MAINTENANCE | 维修保养 | VARIABLE_COST |
+| CONSUMABLES | 耗材 | VARIABLE_COST |
+| MARKETING | 营销费用 | VARIABLE_COST |
+| OTHER | 其他 | OTHER |
+
+## Excel导入模板
+
+| 月份 | 支出类型 | 支出金额 | 明细说明 | 备注 |
+|------|----------|----------|----------|------|
+| 2026-01 | 房租 | 50000.00 | 1月房租 | |
+| 2026-01 | 水电费 | 8000.00 | 1月水电 | |
+| 2026-01 | 工资 | 120000.00 | 员工工资 | |
+
+### 导入规则
+- **月份**: 必填，格式 2026-01 或 2026/01/01
+- **支出类型**: 必填，需匹配支出类型名称
+- **支出金额**: 必填，单位：元
+- **明细说明**: 选填
+- **备注**: 选填
+
+## 使用说明
+
+**月度支出汇总**
+```sql
+SELECT 
+    expense_month,
+    expense_category,
+    SUM(expense_amount) AS total_expense
+FROM billiards_dws.dws_finance_expense_summary
+GROUP BY expense_month, expense_category
+ORDER BY expense_month, expense_category;
+```
+
+## 可回溯性
+
+| 项目 | 说明 |
+|------|------|
+| 可回溯 | ❌ 不可自动回溯 |
+| 原因 | 数据来源为Excel手工导入，DWD层无此数据 |
+| 处理 | 需要人工补录历史数据 |

etl_billiards/docs/bd_manual/dws/BD_manual_dws_finance_income_structure.md

@@ -0,0 +1,88 @@
+# dws_finance_income_structure 收入结构分析表
+
+> 生成时间：2026-02-03
+
+## 表信息
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| Schema | billiards_dws |
+| 表名 | dws_finance_income_structure |
+| 主键 | id |
+| 唯一键 | (site_id, stat_date, structure_type, category_code) |
+| 数据来源 | dwd_table_fee_log + dwd_assistant_service_log + cfg_area_category |
+| 更新频率 | 每日更新 |
+| 说明 | 以"日期+区域/类型"为粒度，分析收入结构 |
+
+## 字段说明
+
+| 序号 | 字段名 | 类型 | 可空 | 说明 |
+|------|--------|------|------|------|
+| 1 | id | BIGSERIAL | NO | 自增主键 |
+| 2 | site_id | BIGINT | NO | 门店ID |
+| 3 | tenant_id | BIGINT | NO | 租户ID |
+| 4 | stat_date | DATE | NO | 统计日期 |
+| 5 | structure_type | VARCHAR(20) | NO | 结构类型。**枚举值**: AREA（区域）, INCOME_TYPE（收入类型） |
+| 6 | category_code | VARCHAR(30) | NO | 分类代码 |
+| 7 | category_name | VARCHAR(50) | NO | 分类名称 |
+| 8 | income_amount | NUMERIC(14,2) | NO | 收入金额 |
+| 9 | income_ratio | NUMERIC(5,4) | NO | 收入占比 |
+| 10 | order_count | INTEGER | NO | 订单数 |
+| 11 | duration_minutes | INTEGER | NO | 时长（分钟） |
+| 12 | created_at | TIMESTAMPTZ | NO | 创建时间 |
+| 13 | updated_at | TIMESTAMPTZ | NO | 更新时间 |
+
+## 分类代码说明
+
+### 按区域分析 (structure_type = 'AREA')
+| category_code | category_name | 来源 |
+|---------------|---------------|------|
+| BILLIARD | 台球散台 | A区/B区/C区/TV台 |
+| BILLIARD_VIP | 台球VIP | VIP包厢 |
+| SNOOKER | 斯诺克 | 斯诺克区 |
+| MAHJONG | 麻将棋牌 | 麻将房/M7/M8/666/发财 |
+| KTV | K歌娱乐 | K包/k包活动区/幸会158 |
+| SPECIAL | 补时长 | 补时长 |
+| OTHER | 其他 | 未映射区域 |
+
+### 按收入类型分析 (structure_type = 'INCOME_TYPE')
+| category_code | category_name |
+|---------------|---------------|
+| TABLE_FEE | 台费收入 |
+| GOODS | 商品收入 |
+| ASSISTANT_BASE | 助教基础课收入 |
+| ASSISTANT_BONUS | 助教附加课收入 |
+
+## 数据来源
+
+### 按区域汇总台费
+```sql
+SELECT 
+    DATE(tfl.ledger_end_time) AS stat_date,
+    COALESCE(ac.category_code, 'OTHER') AS category_code,
+    COALESCE(ac.category_name, '其他') AS category_name,
+    SUM(tfl.ledger_amount) AS income_amount,
+    SUM(tfl.ledger_count) AS duration_seconds,
+    COUNT(DISTINCT tfl.order_settle_id) AS order_count
+FROM billiards_dwd.dwd_table_fee_log tfl
+LEFT JOIN billiards_dwd.dim_table dt ON dt.table_id = tfl.site_table_id
+LEFT JOIN billiards_dws.cfg_area_category ac ON dt.site_table_area_name = ac.source_area_name
+WHERE tfl.is_delete = 0
+GROUP BY DATE(tfl.ledger_end_time), COALESCE(ac.category_code, 'OTHER'), COALESCE(ac.category_name, '其他');
+```
+
+## 使用说明
+
+**占比计算**
+```sql
+-- income_ratio = 当前分类收入 / 当日总收入
+income_ratio = income_amount / SUM(income_amount) OVER (PARTITION BY stat_date, structure_type)
+```
+
+## 可回溯性
+
+| 项目 | 说明 |
+|------|------|
+| 可回溯 | ✅ 完全可回溯 |
+| 数据范围 | 2025-07-21 ~ 至今 |
+| 依赖表 | dwd_table_fee_log, dwd_assistant_service_log, dim_table, cfg_area_category |

etl_billiards/docs/bd_manual/dws/BD_manual_dws_finance_recharge_summary.md

@@ -0,0 +1,95 @@
+# dws_finance_recharge_summary 充值统计表
+
+> 生成时间：2026-02-03
+
+## 表信息
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| Schema | billiards_dws |
+| 表名 | dws_finance_recharge_summary |
+| 主键 | id |
+| 唯一键 | (site_id, stat_date) |
+| 数据来源 | dwd_recharge_order |
+| 更新频率 | 每日更新 |
+| 说明 | 以"日期"为粒度，统计充值数据，区分首充/续充 |
+
+## 字段说明
+
+| 序号 | 字段名 | 类型 | 可空 | 说明 |
+|------|--------|------|------|------|
+| 1 | id | BIGSERIAL | NO | 自增主键 |
+| 2 | site_id | BIGINT | NO | 门店ID |
+| 3 | tenant_id | BIGINT | NO | 租户ID |
+| 4 | stat_date | DATE | NO | 统计日期 |
+| 5 | recharge_count | INTEGER | NO | 充值笔数 |
+| 6 | recharge_total | NUMERIC(14,2) | NO | 充值总额（含赠送） |
+| 7 | recharge_cash | NUMERIC(14,2) | NO | 现金充值金额 |
+| 8 | recharge_gift | NUMERIC(14,2) | NO | 赠送金额 |
+| 9 | first_recharge_count | INTEGER | NO | 首充笔数 |
+| 10 | first_recharge_cash | NUMERIC(14,2) | NO | 首充现金 |
+| 11 | first_recharge_gift | NUMERIC(14,2) | NO | 首充赠送 |
+| 12 | first_recharge_total | NUMERIC(14,2) | NO | 首充总额 |
+| 13 | renewal_count | INTEGER | NO | 续充笔数 |
+| 14 | renewal_cash | NUMERIC(14,2) | NO | 续充现金 |
+| 15 | renewal_gift | NUMERIC(14,2) | NO | 续充赠送 |
+| 16 | renewal_total | NUMERIC(14,2) | NO | 续充总额 |
+| 17 | recharge_member_count | INTEGER | NO | 充值会员数（去重） |
+| 18 | new_member_count | INTEGER | NO | 新增会员数 |
+| 19 | total_card_balance | NUMERIC(14,2) | NO | 全部会员卡余额（当日末） |
+| 20 | cash_card_balance | NUMERIC(14,2) | NO | 储值卡余额 |
+| 21 | gift_card_balance | NUMERIC(14,2) | NO | 赠送卡余额 |
+| 22 | created_at | TIMESTAMPTZ | NO | 创建时间 |
+| 23 | updated_at | TIMESTAMPTZ | NO | 更新时间 |
+
+## 数据来源
+
+### 充值订单：dwd_recharge_order
+```sql
+SELECT 
+    DATE(pay_time) AS stat_date,
+    COUNT(*) AS recharge_count,
+    SUM(pay_amount + point_amount) AS recharge_total,
+    SUM(pay_amount) AS recharge_cash,
+    SUM(point_amount) AS recharge_gift,
+    -- 首充
+    SUM(CASE WHEN is_first = 1 THEN 1 ELSE 0 END) AS first_recharge_count,
+    SUM(CASE WHEN is_first = 1 THEN pay_amount ELSE 0 END) AS first_recharge_cash,
+    SUM(CASE WHEN is_first = 1 THEN point_amount ELSE 0 END) AS first_recharge_gift,
+    -- 续充
+    SUM(CASE WHEN is_first = 0 THEN 1 ELSE 0 END) AS renewal_count,
+    SUM(CASE WHEN is_first = 0 THEN pay_amount ELSE 0 END) AS renewal_cash,
+    -- 会员数
+    COUNT(DISTINCT member_id) AS recharge_member_count
+FROM billiards_dwd.dwd_recharge_order
+GROUP BY DATE(pay_time);
+```
+
+### 卡余额快照：dim_member_card_account
+```sql
+-- 截至stat_date当日末的卡余额
+SELECT 
+    SUM(balance) AS total_card_balance,
+    SUM(CASE WHEN card_type_id = 2793249295533893 THEN balance ELSE 0 END) AS cash_card_balance,
+    SUM(CASE WHEN card_type_id != 2793249295533893 THEN balance ELSE 0 END) AS gift_card_balance
+FROM billiards_dwd.dim_member_card_account
+WHERE scd2_start_time <= :stat_date + INTERVAL '1 day'
+  AND (scd2_end_time IS NULL OR scd2_end_time > :stat_date + INTERVAL '1 day');
+```
+
+## 使用说明
+
+**首充判断**
+- is_first = 1: 首充
+- is_first = 0: 续充
+
+**储值卡ID**
+- 储值卡 card_type_id = 2793249295533893
+
+## 可回溯性
+
+| 项目 | 说明 |
+|------|------|
+| 可回溯 | ✅ 完全可回溯 |
+| 数据范围 | 2025-07-21 ~ 至今 |
+| 依赖表 | dwd_recharge_order, dim_member_card_account |

etl_billiards/docs/bd_manual/dws/BD_manual_dws_member_consumption_summary.md

@@ -0,0 +1,102 @@
+# dws_member_consumption_summary 会员消费汇总表
+
+> 生成时间：2026-02-03
+
+## 表信息
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| Schema | billiards_dws |
+| 表名 | dws_member_consumption_summary |
+| 主键 | id |
+| 唯一键 | (site_id, member_id, stat_date) |
+| 数据来源 | dwd_settlement_head + 关联明细表 |
+| 更新频率 | 每日更新 |
+| 说明 | 以"会员"为粒度，统计消费行为和滚动窗口指标 |
+
+## 字段说明
+
+| 序号 | 字段名 | 类型 | 可空 | 说明 |
+|------|--------|------|------|------|
+| 1 | id | BIGSERIAL | NO | 自增主键 |
+| 2 | site_id | BIGINT | NO | 门店ID |
+| 3 | tenant_id | BIGINT | NO | 租户ID |
+| 4 | member_id | BIGINT | NO | 会员ID（member_id=0散客不入此表） |
+| 5 | stat_date | DATE | NO | 统计基准日期 |
+| 6 | member_nickname | VARCHAR(100) | YES | 会员昵称 |
+| 7 | member_mobile | VARCHAR(20) | YES | 手机号（脱敏） |
+| 8 | card_grade_name | VARCHAR(50) | YES | 卡等级名称 |
+| 9 | register_date | DATE | YES | 注册日期 |
+| 10 | first_consume_date | DATE | YES | 首次消费日期 |
+| 11 | last_consume_date | DATE | YES | 最近消费日期 |
+| 12 | total_visit_count | INTEGER | NO | 累计到店次数 |
+| 13 | total_consume_amount | NUMERIC(14,2) | NO | 累计消费金额 |
+| 14 | total_recharge_amount | NUMERIC(14,2) | NO | 累计充值金额 |
+| 15 | total_table_fee | NUMERIC(14,2) | NO | 累计台费 |
+| 16 | total_goods_amount | NUMERIC(14,2) | NO | 累计商品消费 |
+| 17 | total_assistant_amount | NUMERIC(14,2) | NO | 累计助教服务消费 |
+| 18-23 | visit_count_7d/10d/15d/30d/60d/90d | INTEGER | NO | 近N天到店次数 |
+| 24-29 | consume_amount_7d/10d/15d/30d/60d/90d | NUMERIC(14,2) | NO | 近N天消费金额 |
+| 30 | cash_card_balance | NUMERIC(14,2) | NO | 储值卡余额 |
+| 31 | gift_card_balance | NUMERIC(14,2) | NO | 赠送卡余额 |
+| 32 | total_card_balance | NUMERIC(14,2) | NO | 总卡余额 |
+| 33 | days_since_last | INTEGER | YES | 距离最近消费的天数 |
+| 34 | is_active_7d | BOOLEAN | NO | 近7天是否活跃 |
+| 35 | is_active_30d | BOOLEAN | NO | 近30天是否活跃 |
+| 36 | is_active_90d | BOOLEAN | NO | 近90天是否活跃 |
+| 37 | customer_tier | VARCHAR(20) | YES | 客户分层（高价值/中等/低活跃/流失） |
+| 38 | created_at | TIMESTAMPTZ | NO | 创建时间 |
+| 39 | updated_at | TIMESTAMPTZ | NO | 更新时间 |
+
+## 数据来源
+
+### 消费统计来源：dwd_settlement_head
+```sql
+SELECT 
+    site_id,
+    member_id,
+    DATE(pay_time) AS consume_date,
+    COUNT(*) AS visit_count,
+    SUM(consume_money) AS consume_amount,
+    SUM(table_charge_money) AS table_fee,
+    SUM(goods_money) AS goods_amount,
+    SUM(assistant_pd_money + assistant_cx_money) AS assistant_amount
+FROM billiards_dwd.dwd_settlement_head
+WHERE member_id != 0  -- 排除散客
+  AND settle_type = 1  -- 已结账
+GROUP BY site_id, member_id, DATE(pay_time);
+```
+
+### 卡余额来源：dim_member_card_account
+```sql
+SELECT 
+    tenant_member_id AS member_id,
+    SUM(CASE WHEN card_type_id = 2793249295533893 THEN balance ELSE 0 END) AS cash_card_balance,
+    SUM(CASE WHEN card_type_id != 2793249295533893 THEN balance ELSE 0 END) AS gift_card_balance
+FROM billiards_dwd.dim_member_card_account
+WHERE scd2_is_current = 1
+GROUP BY tenant_member_id;
+```
+
+## 使用说明
+
+**散客处理**
+- member_id=0 的散客不进入此表统计
+
+**客户分层规则**
+```sql
+customer_tier = CASE
+    WHEN consume_amount_30d >= 1000 THEN '高价值'
+    WHEN consume_amount_30d >= 300 THEN '中等'
+    WHEN is_active_30d THEN '低活跃'
+    ELSE '流失'
+END
+```
+
+## 可回溯性
+
+| 项目 | 说明 |
+|------|------|
+| 可回溯 | ✅ 完全可回溯 |
+| 数据范围 | 2025-07-16 ~ 至今 |
+| 依赖表 | dwd_settlement_head, dim_member, dim_member_card_account |

etl_billiards/docs/bd_manual/dws/BD_manual_dws_member_visit_detail.md

@@ -0,0 +1,119 @@
+# dws_member_visit_detail 会员来店明细表
+
+> 生成时间：2026-02-03
+
+## 表信息
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| Schema | billiards_dws |
+| 表名 | dws_member_visit_detail |
+| 主键 | id |
+| 唯一键 | (site_id, member_id, order_settle_id) |
+| 数据来源 | dwd_settlement_head + 关联明细表 |
+| 更新频率 | 每日增量更新 |
+| 说明 | 以"会员+订单"为粒度，记录每次来店消费明细 |
+
+## 字段说明
+
+| 序号 | 字段名 | 类型 | 可空 | 说明 |
+|------|--------|------|------|------|
+| 1 | id | BIGSERIAL | NO | 自增主键 |
+| 2 | site_id | BIGINT | NO | 门店ID |
+| 3 | tenant_id | BIGINT | NO | 租户ID |
+| 4 | member_id | BIGINT | NO | 会员ID（散客不入此表） |
+| 5 | order_settle_id | BIGINT | NO | 结账单ID |
+| 6 | visit_date | DATE | NO | 来店日期 |
+| 7 | visit_time | TIMESTAMPTZ | YES | 来店时间 |
+| 8 | member_nickname | VARCHAR(100) | YES | 会员昵称 |
+| 9 | member_mobile | VARCHAR(20) | YES | 手机号 |
+| 10 | member_birthday | DATE | YES | 会员生日 |
+| 11 | table_id | BIGINT | YES | 台桌ID |
+| 12 | table_name | VARCHAR(50) | YES | 台桌名称 |
+| 13 | area_name | VARCHAR(50) | YES | 区域名称（原始） |
+| 14 | area_category | VARCHAR(20) | YES | 区域分类 |
+| 15 | table_fee | NUMERIC(12,2) | NO | 台费 |
+| 16 | goods_amount | NUMERIC(12,2) | NO | 商品金额 |
+| 17 | assistant_amount | NUMERIC(12,2) | NO | 助教服务金额 |
+| 18 | total_consume | NUMERIC(12,2) | NO | 消费总额（正价） |
+| 19 | total_discount | NUMERIC(12,2) | NO | 优惠总额 |
+| 20 | actual_pay | NUMERIC(12,2) | NO | 实付金额 |
+| 21 | cash_pay | NUMERIC(12,2) | NO | 现金/刷卡支付 |
+| 22 | cash_card_pay | NUMERIC(12,2) | NO | 储值卡支付 |
+| 23 | gift_card_pay | NUMERIC(12,2) | NO | 赠送卡支付 |
+| 24 | groupbuy_pay | NUMERIC(12,2) | NO | 团购券支付 |
+| 25 | table_duration_min | INTEGER | NO | 台桌使用时长（分钟） |
+| 26 | assistant_duration_min | INTEGER | NO | 助教服务时长（分钟） |
+| 27 | assistant_services | JSONB | YES | 助教服务列表 |
+| 28 | created_at | TIMESTAMPTZ | NO | 创建时间 |
+| 29 | updated_at | TIMESTAMPTZ | NO | 更新时间 |
+
+## 数据来源
+
+### 主表来源：dwd_settlement_head
+```sql
+SELECT 
+    site_id,
+    tenant_id,
+    member_id,
+    order_settle_id,
+    DATE(pay_time) AS visit_date,
+    pay_time AS visit_time,
+    member_name AS member_nickname,
+    member_phone AS member_mobile,
+    table_id,
+    table_charge_money AS table_fee,
+    goods_money AS goods_amount,
+    assistant_pd_money + assistant_cx_money AS assistant_amount,
+    consume_money AS total_consume,
+    member_discount_amount + coupon_amount + adjust_amount AS total_discount,
+    pay_amount AS actual_pay,
+    balance_amount AS cash_card_pay,
+    gift_card_amount AS gift_card_pay
+FROM billiards_dwd.dwd_settlement_head
+WHERE member_id != 0
+  AND settle_type = 1;
+```
+
+### 助教服务明细：dwd_assistant_service_log
+```sql
+-- 聚合为JSONB格式
+SELECT 
+    order_settle_id,
+    jsonb_agg(jsonb_build_object(
+        'assistant_id', site_assistant_id,
+        'nickname', nickname,
+        'duration_min', income_seconds / 60,
+        'amount', ledger_amount
+    )) AS assistant_services
+FROM billiards_dwd.dwd_assistant_service_log
+GROUP BY order_settle_id;
+```
+
+## 使用说明
+
+**assistant_services JSON格式**
+```json
+[
+    {"assistant_id": 123, "nickname": "小燕", "duration_min": 60, "amount": 108.00},
+    {"assistant_id": 456, "nickname": "小明", "duration_min": 30, "amount": 54.00}
+]
+```
+
+**区域分类映射**
+```sql
+-- 通过cfg_area_category映射
+area_category = COALESCE(
+    (SELECT category_name FROM billiards_dws.cfg_area_category 
+     WHERE source_area_name = dim_table.site_table_area_name),
+    '其他'
+)
+```
+
+## 可回溯性
+
+| 项目 | 说明 |
+|------|------|
+| 可回溯 | ✅ 完全可回溯 |
+| 数据范围 | 2025-07-16 ~ 至今 |
+| 依赖表 | dwd_settlement_head, dwd_assistant_service_log, dim_table, dim_member |

etl_billiards/docs/bd_manual/dws/BD_manual_dws_platform_settlement.md

@@ -0,0 +1,100 @@
+# dws_platform_settlement 平台回款/服务费表
+
+> 生成时间：2026-02-03
+
+## 表信息
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| Schema | billiards_dws |
+| 表名 | dws_platform_settlement |
+| 主键 | id |
+| 数据来源 | Excel手动导入 |
+| 更新频率 | 按需导入 |
+| 说明 | 以"回款日期+平台+订单"为粒度，记录平台结算数据 |
+
+## 字段说明
+
+| 序号 | 字段名 | 类型 | 可空 | 说明 |
+|------|--------|------|------|------|
+| 1 | id | BIGSERIAL | NO | 自增主键 |
+| 2 | site_id | BIGINT | NO | 门店ID |
+| 3 | tenant_id | BIGINT | NO | 租户ID |
+| 4 | settlement_date | DATE | NO | 回款日期 |
+| 5 | platform_type | VARCHAR(30) | NO | 平台类型。**枚举值**: MEITUAN, DOUYIN, DIANPING, OTHER |
+| 6 | platform_name | VARCHAR(50) | YES | 平台名称 |
+| 7 | platform_order_no | VARCHAR(100) | YES | 平台订单号 |
+| 8 | order_settle_id | BIGINT | YES | 关联的结账单ID |
+| 9 | settlement_amount | NUMERIC(14,2) | NO | 回款金额（实际入账） |
+| 10 | commission_amount | NUMERIC(14,2) | NO | 佣金（平台抽成） |
+| 11 | service_fee | NUMERIC(14,2) | NO | 服务费 |
+| 12 | gross_amount | NUMERIC(14,2) | NO | 订单原始金额 |
+| 13 | import_batch_no | VARCHAR(50) | YES | 导入批次号 |
+| 14 | import_file_name | VARCHAR(200) | YES | 导入文件名 |
+| 15 | import_time | TIMESTAMPTZ | YES | 导入时间 |
+| 16 | import_user | VARCHAR(50) | YES | 导入操作人 |
+| 17 | remark | TEXT | YES | 备注 |
+| 18 | created_at | TIMESTAMPTZ | NO | 创建时间 |
+| 19 | updated_at | TIMESTAMPTZ | NO | 更新时间 |
+
+## 平台类型说明
+
+| platform_type | platform_name | 说明 |
+|---------------|---------------|------|
+| MEITUAN | 美团 | 美团团购/外卖 |
+| DOUYIN | 抖音 | 抖音团购 |
+| DIANPING | 大众点评 | 大众点评团购 |
+| OTHER | 其他 | 其他平台 |
+
+## Excel导入模板
+
+| 回款日期 | 平台 | 平台订单号 | 订单金额 | 回款金额 | 佣金 | 服务费 | 备注 |
+|----------|------|------------|----------|----------|------|--------|------|
+| 2026-01-15 | 美团 | MT202601150001 | 200.00 | 186.00 | 12.00 | 2.00 | |
+| 2026-01-15 | 抖音 | DY202601150001 | 150.00 | 142.50 | 6.00 | 1.50 | |
+
+### 导入规则
+- **回款日期**: 必填，实际到账日期
+- **平台**: 必填，美团/抖音/大众点评/其他
+- **平台订单号**: 选填，用于追溯
+- **订单金额**: 必填，订单原始金额
+- **回款金额**: 必填，实际到账金额
+- **佣金**: 选填，平台抽成
+- **服务费**: 选填
+
+### 金额关系
+```
+settlement_amount = gross_amount - commission_amount - service_fee
+```
+
+## 使用说明
+
+**日度平台回款汇总**
+```sql
+SELECT 
+    settlement_date,
+    platform_type,
+    SUM(settlement_amount) AS total_settlement,
+    SUM(commission_amount) AS total_commission,
+    SUM(service_fee) AS total_service_fee
+FROM billiards_dws.dws_platform_settlement
+GROUP BY settlement_date, platform_type
+ORDER BY settlement_date, platform_type;
+```
+
+**关联到财务日度汇总**
+```sql
+-- dws_finance_daily_summary.platform_settlement_amount
+SELECT stat_date, SUM(settlement_amount)
+FROM billiards_dws.dws_platform_settlement
+WHERE settlement_date = :stat_date
+GROUP BY stat_date;
+```
+
+## 可回溯性
+
+| 项目 | 说明 |
+|------|------|
+| 可回溯 | ❌ 不可自动回溯 |
+| 原因 | 数据来源为Excel手工导入，需从平台后台导出 |
+| 处理 | 需要人工补录历史平台结算数据 |

etl_billiards/docs/dws_tables_dictionary.md

@@ -0,0 +1,585 @@
+# DWS 数据字典
+
+## 概述
+
+DWS（Data Warehouse Service）层是数据仓库的汇总层，基于DWD明细层数据构建，为上层应用和报表提供预聚合的数据服务。
+
+### 表清单
+
+| 分类 | 表名 | 说明 | 更新频率 |
+|------|------|------|----------|
+| **配置表** | cfg_performance_tier | 绩效档位配置 | 手动维护 |
+| | cfg_assistant_level_price | 助教等级定价 | 手动维护 |
+| | cfg_bonus_rules | 奖金规则配置 | 手动维护 |
+| | cfg_area_category | 台区分类映射 | 手动维护 |
+| | cfg_skill_type | 技能课程类型映射 | 手动维护 |
+| **助教维度** | dws_assistant_daily_detail | 助教日度业绩明细 | 每小时 |
+| | dws_assistant_monthly_summary | 助教月度业绩汇总 | 每日 |
+| | dws_assistant_customer_stats | 助教服务客户统计 | 每日 |
+| | dws_assistant_salary_calc | 助教工资计算详情 | 月初 |
+| | dws_assistant_recharge_commission | 助教充值提成 | Excel导入 |
+| **客户维度** | dws_member_consumption_summary | 会员消费汇总 | 每日 |
+| | dws_member_visit_detail | 会员来店明细 | 每日 |
+| **财务维度** | dws_finance_daily_summary | 财务日度汇总 | 每小时 |
+| | dws_finance_income_structure | 收入结构分析 | 每日 |
+| | dws_finance_discount_detail | 优惠明细 | 每日 |
+| | dws_finance_recharge_summary | 充值统计 | 每日 |
+| | dws_finance_expense_summary | 支出结构 | Excel导入 |
+| | dws_assistant_finance_analysis | 助教收支分析 | 每日 |
+| | dws_platform_settlement | 平台回款/服务费 | Excel导入 |
+| **订单汇总** | dws_order_summary | 订单汇总 | 每日 |
+
+---
+
+## 一、配置表
+
+### 1.1 cfg_performance_tier - 绩效档位配置
+
+| 字段 | 类型 | 说明 |
+|------|------|------|
+| tier_id | SERIAL | 档位ID（主键） |
+| tier_code | VARCHAR(20) | 档位代码（T0-T5, NEW） |
+| tier_name | VARCHAR(50) | 档位名称 |
+| tier_level | INTEGER | 档位等级（-1=新入职, 0-5=正常档位） |
+| min_hours | NUMERIC(10,2) | 最低业绩小时数阈值（>=） |
+| max_hours | NUMERIC(10,2) | 最高业绩小时数阈值（<），NULL=无上限 |
+| base_deduction | NUMERIC(10,2) | 专业课抽成（元/小时），球房从基础课扣除 |
+| bonus_deduction_ratio | NUMERIC(5,4) | 打赏课抽成比例（0-1），球房从附加课扣除 |
+| vacation_days | INTEGER | 次月可休假天数 |
+| vacation_unlimited | BOOLEAN | 休假自由标记（5档为TRUE） |
+| is_new_hire_tier | BOOLEAN | 是否为新入职专用档位 |
+| effective_from | DATE | 生效起始日期 |
+| effective_to | DATE | 生效截止日期 |
+
+**档位配置（来自DWS数据库处理需求.md）：**
+
+| tier_code | tier_name | 业绩阈值 | 专业课抽成 | 打赏课抽成 | 休假 |
+|-----------|-----------|----------|-----------|-----------|------|
+| T0 | 0档-淘汰压力 | H < 100 | 28元/时 | 50% | 3天 |
+| T1 | 1档-及格档 | 100 ≤ H < 130 | 18元/时 | 40% | 4天 |
+| T2 | 2档-良好档 | 130 ≤ H < 160 | 15元/时 | 38% | 4天 |
+| T3 | 3档-优秀档 | 160 ≤ H < 190 | 13元/时 | 35% | 5天 |
+| T4 | 4档-卓越加速档 | 190 ≤ H < 220 | 10元/时 | 33% | 6天 |
+| T5 | 5档-冠军加速档 | H ≥ 220 | 8元/时 | 30% | 休假自由 |
+| NEW | 新入职档位 | - | 18元/时 | 40% | 4天 |
+
+**业务规则：**
+- 6档绩效（T0-T5），根据有效业绩小时数（基础课+附加课）匹配
+- 新入职档位：月1日0点后入职者首月使用NEW档位，按1档抽成标准
+- 支持按时间生效，历史月份使用历史规则
+
+### 1.2 cfg_assistant_level_price - 助教等级定价
+
+| 字段 | 类型 | 说明 |
+|------|------|------|
+| price_id | SERIAL | 定价ID（主键） |
+| level_code | INTEGER | 等级代码（8/10/20/30/40） |
+| level_name | VARCHAR(20) | 等级名称 |
+| base_course_price | NUMERIC(10,2) | 基础课客户支付价格（元/小时） |
+| bonus_course_price | NUMERIC(10,2) | 附加课客户支付价格（固定190元） |
+| effective_from | DATE | 生效起始日期 |
+| effective_to | DATE | 生效截止日期 |
+
+**等级定价（客户支付价格）：**
+
+| level_code | level_name | 基础课价格 | 附加课价格 |
+|------------|------------|-----------|-----------|
+| 8 | 助教管理 | 98元/时 | 190元/时 |
+| 10 | 初级 | 98元/时 | 190元/时 |
+| 20 | 中级 | 108元/时 | 190元/时 |
+| 30 | 高级 | 118元/时 | 190元/时 |
+| 40 | 星级 | 138元/时 | 190元/时 |
+
+**注意：** 此价格为客户支付价格，助教实际收入需减去档位抽成
+
+### 1.3 cfg_bonus_rules - 奖金规则配置
+
+| 字段 | 类型 | 说明 |
+|------|------|------|
+| rule_id | SERIAL | 规则ID（主键） |
+| rule_type | VARCHAR(20) | 规则类型（SPRINT/TOP_RANK） |
+| rule_code | VARCHAR(30) | 规则代码 |
+| rule_name | VARCHAR(50) | 规则名称 |
+| threshold_hours | NUMERIC(10,2) | 小时数阈值（冲刺奖金） |
+| rank_position | INTEGER | 排名位置（Top奖金） |
+| bonus_amount | NUMERIC(12,2) | 奖金金额（元） |
+| is_cumulative | BOOLEAN | 是否可累计 |
+| priority | INTEGER | 优先级 |
+| effective_from | DATE | 生效起始日期 |
+| effective_to | DATE | 生效截止日期 |
+
+**业务规则：**
+- 冲刺奖金：H>=190得300元，H>=220得800元，不累计取最高档
+- Top3奖金：1st=1000元，2nd=600元，3rd=400元，并列都算
+
+### 1.4 cfg_area_category - 台区分类映射
+
+| 字段 | 类型 | 说明 |
+|------|------|------|
+| category_id | SERIAL | 分类ID（主键） |
+| source_area_name | VARCHAR(100) | 源区域名称（来自dim_table.site_table_area_name） |
+| category_code | VARCHAR(20) | 分类代码 |
+| category_name | VARCHAR(50) | 分类名称 |
+| match_type | VARCHAR(10) | 匹配类型（exact/like/default） |
+| match_priority | INTEGER | 匹配优先级（数字越小优先级越高） |
+| is_active | BOOLEAN | 是否启用 |
+
+**分类代码（基于BD_manual_dim_table.md实际数据）：**
+
+| category_code | category_name | 匹配规则 |
+|---------------|---------------|----------|
+| BILLIARD | 普通台球区 | A区, B区, C区 |
+| BILLIARD_VIP | VIP台球包厢 | VIP包厢 |
+| SNOOKER | 斯诺克区 | 斯诺克区 |
+| MAHJONG | 麻将房 | 麻将房 |
+| KTV | KTV包间 | K包 |
+| SPECIAL | 补时长专用 | 补时长 |
+| OTHER | 其他区域 | 默认匹配 |
+
+### 1.5 cfg_skill_type - 技能课程类型映射
+
+| 字段 | 类型 | 说明 |
+|------|------|------|
+| skill_type_id | SERIAL | 映射ID（主键） |
+| skill_id | BIGINT | 技能ID |
+| skill_name | VARCHAR(50) | 技能名称 |
+| course_type_code | VARCHAR(10) | 课程类型代码 |
+| course_type_name | VARCHAR(20) | 课程类型名称 |
+| is_active | BOOLEAN | 是否启用 |
+
+**课程类型：**
+- BASE = 基础课/陪打
+- BONUS = 附加课/超休
+
+---
+
+## 二、助教维度表
+
+### 2.1 dws_assistant_daily_detail - 助教日度业绩明细
+
+**粒度：** 助教 + 日期
+
+| 字段 | 类型 | 说明 |
+|------|------|------|
+| id | BIGSERIAL | 主键 |
+| site_id | BIGINT | 门店ID |
+| tenant_id | BIGINT | 租户ID |
+| assistant_id | BIGINT | 助教ID |
+| assistant_nickname | VARCHAR(50) | 助教花名 |
+| stat_date | DATE | 统计日期 |
+| assistant_level_code | INTEGER | 助教等级代码（SCD2 as-of） |
+| assistant_level_name | VARCHAR(20) | 助教等级名称 |
+| total_service_count | INTEGER | 总服务次数 |
+| base_service_count | INTEGER | 基础课服务次数 |
+| bonus_service_count | INTEGER | 附加课服务次数 |
+| total_seconds | INTEGER | 总计费时长（秒） |
+| base_seconds | INTEGER | 基础课计费时长 |
+| bonus_seconds | INTEGER | 附加课计费时长 |
+| total_hours | NUMERIC(10,2) | 总计费小时数 |
+| base_hours | NUMERIC(10,2) | 基础课小时数 |
+| bonus_hours | NUMERIC(10,2) | 附加课小时数 |
+| total_ledger_amount | NUMERIC(12,2) | 总计费金额 |
+| base_ledger_amount | NUMERIC(12,2) | 基础课计费金额 |
+| bonus_ledger_amount | NUMERIC(12,2) | 附加课计费金额 |
+| unique_customers | INTEGER | 服务客户数（去重） |
+| unique_tables | INTEGER | 服务台桌数（去重） |
+| trashed_seconds | INTEGER | 被废除的服务时长 |
+| trashed_count | INTEGER | 被废除的服务次数 |
+
+**数据来源：** dwd_assistant_service_log + dwd_assistant_trash_event
+
+### 2.2 dws_assistant_monthly_summary - 助教月度业绩汇总
+
+**粒度：** 助教 + 月份
+
+| 字段 | 类型 | 说明 |
+|------|------|------|
+| id | BIGSERIAL | 主键 |
+| site_id | BIGINT | 门店ID |
+| assistant_id | BIGINT | 助教ID |
+| stat_month | DATE | 统计月份（月第一天） |
+| hire_date | DATE | 入职日期 |
+| is_new_hire | BOOLEAN | 是否新入职 |
+| work_days | INTEGER | 有服务天数 |
+| total_hours | NUMERIC(10,2) | 总计费小时数 |
+| base_hours | NUMERIC(10,2) | 基础课小时数 |
+| bonus_hours | NUMERIC(10,2) | 附加课小时数 |
+| effective_hours | NUMERIC(10,2) | 有效业绩小时数 |
+| trashed_hours | NUMERIC(10,2) | 被废除小时数 |
+| tier_id | INTEGER | 档位ID |
+| tier_code | VARCHAR(20) | 档位代码 |
+| tier_name | VARCHAR(50) | 档位名称 |
+| rank_by_hours | INTEGER | 月度排名 |
+| rank_with_ties | INTEGER | 考虑并列的排名 |
+
+**业务规则：**
+- 有效业绩 = total_hours - trashed_hours
+- 新入职判断：入职日期 >= 月1日0点
+- 排名：按effective_hours降序，并列都算
+
+### 2.3 dws_assistant_customer_stats - 助教服务客户统计
+
+**粒度：** 助教 + 客户 + 统计日期
+
+| 字段 | 类型 | 说明 |
+|------|------|------|
+| id | BIGSERIAL | 主键 |
+| assistant_id | BIGINT | 助教ID |
+| member_id | BIGINT | 客户ID |
+| stat_date | DATE | 统计基准日期 |
+| first_service_date | DATE | 首次服务日期 |
+| last_service_date | DATE | 最近服务日期 |
+| total_service_count | INTEGER | 累计服务次数 |
+| total_service_hours | NUMERIC(10,2) | 累计服务小时数 |
+| service_count_7d | INTEGER | 近7天服务次数 |
+| service_count_30d | INTEGER | 近30天服务次数 |
+| service_count_90d | INTEGER | 近90天服务次数 |
+| is_active_7d | BOOLEAN | 近7天是否活跃 |
+| is_active_30d | BOOLEAN | 近30天是否活跃 |
+
+**业务规则：**
+- 散客（member_id=0）不进入此表
+- 滚动窗口：7/10/15/30/60/90天
+
+### 2.4 dws_assistant_salary_calc - 助教工资计算详情
+
+**粒度：** 助教 + 工资月份
+
+| 字段 | 类型 | 说明 |
+|------|------|------|
+| id | BIGSERIAL | 主键 |
+| assistant_id | BIGINT | 助教ID |
+| assistant_nickname | VARCHAR(50) | 助教花名 |
+| salary_month | DATE | 工资月份（月第一天） |
+| assistant_level_code | INTEGER | 助教等级代码（8/10/20/30/40） |
+| assistant_level_name | VARCHAR(20) | 助教等级名称 |
+| hire_date | DATE | 入职日期 |
+| is_new_hire | BOOLEAN | 是否新入职 |
+| effective_hours | NUMERIC(10,2) | 有效业绩小时数（基础课+附加课-废除） |
+| base_hours | NUMERIC(10,2) | 基础课/专业课小时数 |
+| bonus_hours | NUMERIC(10,2) | 附加课/打赏课小时数 |
+| tier_id | INTEGER | 档位ID |
+| tier_code | VARCHAR(20) | 档位代码（T0-T5/NEW） |
+| tier_name | VARCHAR(50) | 档位名称 |
+| rank_with_ties | INTEGER | 月度排名（考虑并列，用于Top3奖金） |
+| base_course_price | NUMERIC(10,2) | 基础课客户支付价格（98/108/118/138） |
+| bonus_course_price | NUMERIC(10,2) | 附加课客户支付价格（固定190） |
+| base_deduction | NUMERIC(10,2) | 专业课抽成（元/小时），档位决定 |
+| bonus_deduction_ratio | NUMERIC(5,4) | 打赏课抽成比例（0-1），档位决定 |
+| base_income | NUMERIC(12,2) | 基础课收入 |
+| bonus_income | NUMERIC(12,2) | 附加课收入 |
+| total_course_income | NUMERIC(12,2) | 课时收入合计 |
+| sprint_bonus | NUMERIC(12,2) | 冲刺奖金（H>=190:300, H>=220:800） |
+| top_rank_bonus | NUMERIC(12,2) | Top3排名奖金（1st:1000, 2nd:600, 3rd:400） |
+| recharge_commission | NUMERIC(12,2) | 充值提成 |
+| other_bonus | NUMERIC(12,2) | 其他奖金（手动调整） |
+| total_bonus | NUMERIC(12,2) | 奖金合计 |
+| gross_salary | NUMERIC(12,2) | 应发工资 |
+| vacation_days | INTEGER | 次月可休假天数 |
+| vacation_unlimited | BOOLEAN | 休假自由标记（5档为TRUE） |
+| calc_notes | TEXT | 计算备注（异常说明等） |
+
+**工资计算公式（来自DWS数据库处理需求.md）：**
+
+```
+基础课收入 = 基础课小时数 × (客户支付价格 - 专业课抽成)
+附加课收入 = 附加课小时数 × 190 × (1 - 打赏课抽成比例)
+应发工资 = 课时收入 + 奖金
+```
+
+**计算示例（中级助教185小时，3档）：**
+- 基础课170小时: 170 × (108 - 13) = 16,150元
+- 附加课15小时: 15 × 190 × (1 - 0.35) = 1,852.5元
+- 课时收入: 18,002.5元
+- 冲刺奖金（H≥190未达到）: 0元
+- 应发工资: 18,002.5元
+
+---
+
+## 三、客户维度表
+
+### 3.1 dws_member_consumption_summary - 会员消费汇总
+
+**粒度：** 会员 + 统计日期
+
+| 字段 | 类型 | 说明 |
+|------|------|------|
+| id | BIGSERIAL | 主键 |
+| member_id | BIGINT | 会员ID |
+| stat_date | DATE | 统计基准日期 |
+| first_consume_date | DATE | 首次消费日期 |
+| last_consume_date | DATE | 最近消费日期 |
+| total_visit_count | INTEGER | 累计到店次数 |
+| total_consume_amount | NUMERIC(14,2) | 累计消费金额 |
+| visit_count_7d | INTEGER | 近7天到店次数 |
+| visit_count_30d | INTEGER | 近30天到店次数 |
+| consume_amount_30d | NUMERIC(14,2) | 近30天消费金额 |
+| cash_card_balance | NUMERIC(14,2) | 储值卡余额 |
+| gift_card_balance | NUMERIC(14,2) | 赠送卡余额 |
+| customer_tier | VARCHAR(20) | 客户分层 |
+
+**客户分层规则：**
+- 高价值：90天内消费>=3次 且 消费金额>=1000
+- 中等：30天内有消费
+- 低活跃：90天内有消费但30天内无消费
+- 流失：90天内无消费
+
+### 3.2 dws_member_visit_detail - 会员来店明细
+
+**粒度：** 会员 + 订单
+
+| 字段 | 类型 | 说明 |
+|------|------|------|
+| id | BIGSERIAL | 主键 |
+| member_id | BIGINT | 会员ID |
+| order_settle_id | BIGINT | 结账单ID |
+| visit_date | DATE | 来店日期 |
+| table_name | VARCHAR(50) | 台桌名称 |
+| area_category | VARCHAR(20) | 区域分类 |
+| table_fee | NUMERIC(12,2) | 台费 |
+| goods_amount | NUMERIC(12,2) | 商品金额 |
+| assistant_amount | NUMERIC(12,2) | 助教服务金额 |
+| total_consume | NUMERIC(12,2) | 消费总额 |
+| actual_pay | NUMERIC(12,2) | 实付金额 |
+| assistant_services | JSONB | 助教服务明细（JSON） |
+
+---
+
+## 四、财务维度表
+
+### 4.1 dws_finance_daily_summary - 财务日度汇总
+
+**粒度：** 日期
+
+| 字段 | 类型 | 说明 |
+|------|------|------|
+| id | BIGSERIAL | 主键 |
+| stat_date | DATE | 统计日期 |
+| gross_amount | NUMERIC(14,2) | 发生额合计 |
+| table_fee_amount | NUMERIC(14,2) | 台费正价 |
+| goods_amount | NUMERIC(14,2) | 商品正价 |
+| assistant_pd_amount | NUMERIC(14,2) | 助教基础课正价 |
+| assistant_cx_amount | NUMERIC(14,2) | 助教激励课正价 |
+| discount_total | NUMERIC(14,2) | 优惠合计 |
+| discount_groupbuy | NUMERIC(14,2) | 团购优惠 |
+| discount_vip | NUMERIC(14,2) | 会员折扣 |
+| discount_gift_card | NUMERIC(14,2) | 赠送卡抵扣 |
+| discount_manual | NUMERIC(14,2) | 手动调整 |
+| discount_rounding | NUMERIC(14,2) | 抹零 |
+| discount_other | NUMERIC(14,2) | 其他优惠（手动调整拆分） |
+| confirmed_income | NUMERIC(14,2) | 确认收入 |
+| cash_inflow_total | NUMERIC(14,2) | 现金流入合计 |
+| cash_pay_amount | NUMERIC(14,2) | 收银实付 |
+| groupbuy_pay_amount | NUMERIC(14,2) | 团购支付金额 |
+| platform_settlement_amount | NUMERIC(14,2) | 平台回款金额 |
+| platform_fee_amount | NUMERIC(14,2) | 平台服务费+佣金 |
+| recharge_cash_inflow | NUMERIC(14,2) | 充值现金流入 |
+| card_consume_total | NUMERIC(14,2) | 卡消费合计 |
+| cash_card_consume | NUMERIC(14,2) | 储值卡消费 |
+| gift_card_consume | NUMERIC(14,2) | 赠送卡消费 |
+| cash_outflow_total | NUMERIC(14,2) | 现金流出合计 |
+| cash_balance_change | NUMERIC(14,2) | 现金结余 |
+| recharge_count | INTEGER | 充值笔数 |
+| recharge_total | NUMERIC(14,2) | 充值总额 |
+| recharge_cash | NUMERIC(14,2) | 充值现金部分 |
+| recharge_gift | NUMERIC(14,2) | 充值赠送部分 |
+| first_recharge_count | INTEGER | 首充笔数 |
+| renewal_count | INTEGER | 续充笔数 |
+| order_count | INTEGER | 结账单数 |
+| member_order_count | INTEGER | 会员订单数 |
+| guest_order_count | INTEGER | 散客订单数 |
+| avg_order_amount | NUMERIC(12,2) | 平均客单价 |
+
+**计算公式：**
+- 发生额 = table_charge_money + goods_money + assistant_pd_money + assistant_cx_money
+- 团购支付金额 = pl_coupon_sale_amount > 0 ? pl_coupon_sale_amount : groupbuy_redemption.ledger_unit_price
+- 团购优惠 = coupon_amount - 团购支付金额
+- 优惠合计 = 团购优惠 + 会员折扣 + 赠送卡抵扣 + 手动调整 + 抹零
+- 其他优惠 = adjust_amount - 大客户优惠（不足0按0处理）
+- 确认收入 = 发生额 - 优惠合计
+- 平台回款金额 = dws_platform_settlement.settlement_amount（若无导入，则使用团购支付金额）
+- 平台服务费 = commission_amount + service_fee
+- 现金流入合计 = 收银实付 + 平台回款金额 + 充值现金流入
+- 现金流出合计 = 支出汇总 + 平台服务费
+- 现金结余 = 现金流入合计 - 现金流出合计
+
+**财务指标数据来源矩阵（字段 → 来源 → 口径）**
+| 字段 | 来源表 | 口径说明 |
+|------|--------|----------|
+| gross_amount | dwd_settlement_head | table_charge_money + goods_money + assistant_pd_money + assistant_cx_money |
+| discount_groupbuy | dwd_settlement_head + dwd_groupbuy_redemption | coupon_amount - 团购支付金额 |
+| discount_vip | dwd_settlement_head | member_discount_amount |
+| discount_gift_card | dwd_settlement_head | gift_card_amount |
+| discount_manual | dwd_settlement_head | adjust_amount（手动调整总额） |
+| discount_rounding | dwd_settlement_head | rounding_amount |
+| discount_other | dwd_settlement_head | adjust_amount - 大客户优惠（配置映射） |
+| confirmed_income | dwd_settlement_head | gross_amount - discount_total |
+| cash_pay_amount | dwd_settlement_head | pay_amount（收银实付） |
+| groupbuy_pay_amount | dwd_settlement_head + dwd_groupbuy_redemption | pl_coupon_sale_amount 或 ledger_unit_price |
+| platform_settlement_amount | dws_platform_settlement | settlement_amount（Excel导入） |
+| platform_fee_amount | dws_platform_settlement | commission_amount + service_fee |
+| recharge_cash_inflow | dwd_recharge_order | pay_money（现金充值） |
+| cash_inflow_total | dwd_settlement_head + dws_platform_settlement + dwd_recharge_order | 收银实付 + 平台回款 + 充值现金 |
+| cash_outflow_total | dws_finance_expense_summary + dws_platform_settlement | 支出汇总 + 平台服务费 |
+| cash_balance_change | dws_finance_daily_summary | cash_inflow_total - cash_outflow_total |
+
+### 4.2 dws_finance_recharge_summary - 充值统计
+
+**粒度：** 日期
+
+| 字段 | 类型 | 说明 |
+|------|------|------|
+| id | BIGSERIAL | 主键 |
+| stat_date | DATE | 统计日期 |
+| recharge_count | INTEGER | 充值笔数 |
+| recharge_total | NUMERIC(14,2) | 充值总额（含赠送） |
+| recharge_cash | NUMERIC(14,2) | 现金充值金额 |
+| recharge_gift | NUMERIC(14,2) | 赠送金额 |
+| first_recharge_count | INTEGER | 首充笔数 |
+| first_recharge_cash | NUMERIC(14,2) | 首充现金 |
+| renewal_count | INTEGER | 续充笔数 |
+| renewal_cash | NUMERIC(14,2) | 续充现金 |
+| cash_card_balance | NUMERIC(14,2) | 储值卡余额 |
+| gift_card_balance | NUMERIC(14,2) | 赠送卡余额 |
+
+**数据来源：** dwd_recharge_order（is_first字段区分首充/续充）
+
+### 4.3 dws_finance_income_structure - 收入结构分析
+
+**粒度：** 日期 + 结构类型 + 分类
+
+| 字段 | 类型 | 说明 |
+|------|------|------|
+| id | BIGSERIAL | 主键 |
+| stat_date | DATE | 统计日期 |
+| structure_type | VARCHAR(20) | 结构类型（INCOME_TYPE/AREA） |
+| category_code | VARCHAR(30) | 分类代码 |
+| category_name | VARCHAR(50) | 分类名称 |
+| income_amount | NUMERIC(14,2) | 收入金额 |
+| income_ratio | NUMERIC(5,4) | 收入占比 |
+| order_count | INTEGER | 订单数 |
+| duration_minutes | INTEGER | 时长（分钟） |
+
+**结构类型说明：**
+
+1. **INCOME_TYPE（按收入类型）：**
+   - TABLE_FEE = 台费收入
+   - GOODS = 商品收入
+   - ASSISTANT_BASE = 助教基础课
+   - ASSISTANT_BONUS = 助教附加课
+
+2. **AREA（按区域）：**
+   - 使用cfg_area_category映射（BILLIARD/BILLIARD_VIP/SNOOKER/MAHJONG/KTV/OTHER）
+
+**数据来源：** dwd_settlement_head, dwd_table_fee_log, dwd_assistant_service_log
+
+### 4.4 dws_finance_discount_detail - 优惠明细
+
+**粒度：** 日期 + 优惠类型
+
+| 字段 | 类型 | 说明 |
+|------|------|------|
+| id | BIGSERIAL | 主键 |
+| stat_date | DATE | 统计日期 |
+| discount_type_code | VARCHAR(30) | 优惠类型代码 |
+| discount_type_name | VARCHAR(50) | 优惠类型名称 |
+| discount_amount | NUMERIC(14,2) | 优惠金额 |
+| discount_ratio | NUMERIC(5,4) | 优惠占比（占总优惠） |
+| usage_count | INTEGER | 使用次数 |
+| affected_orders | INTEGER | 影响订单数 |
+
+**优惠类型：**
+- GROUPBUY = 团购优惠（coupon_amount - 团购实付金额）
+- VIP = 会员折扣（member_discount_amount）
+- GIFT_CARD = 赠送卡抵扣（gift_card_amount）
+- ROUNDING = 抹零（rounding_amount）
+- BIG_CUSTOMER = 大客户优惠（基于配置映射的手动调整）
+- OTHER = 其他优惠（手动调整中除大客户外部分）
+
+**数据来源：** dwd_settlement_head, dwd_groupbuy_redemption
+
+### 4.5 dws_finance_expense_summary - 支出结构（Excel导入）
+
+**粒度：** 月份 + 支出类型
+
+| 字段 | 类型 | 说明 |
+|------|------|------|
+| id | BIGSERIAL | 主键 |
+| expense_month | DATE | 支出月份 |
+| expense_type_code | VARCHAR(30) | 支出类型代码 |
+| expense_type_name | VARCHAR(50) | 支出类型名称 |
+| expense_category | VARCHAR(20) | 支出大类 |
+| expense_amount | NUMERIC(14,2) | 支出金额 |
+| import_batch_no | VARCHAR(50) | 导入批次号 |
+
+**支出类型：**
+- RENT = 房租
+- UTILITY = 水电费
+- PROPERTY = 物业费
+- SALARY = 工资
+- REIMBURSE = 报销
+- PLATFORM_FEE = 平台服务费
+- OTHER = 其他
+
+### 4.6 dws_platform_settlement - 平台回款（Excel导入）
+
+**粒度：** 回款日期 + 平台 + 订单
+
+| 字段 | 类型 | 说明 |
+|------|------|------|
+| id | BIGSERIAL | 主键 |
+| settlement_date | DATE | 回款日期 |
+| platform_type | VARCHAR(30) | 平台类型 |
+| platform_name | VARCHAR(50) | 平台名称 |
+| platform_order_no | VARCHAR(100) | 平台订单号 |
+| order_settle_id | BIGINT | 关联的结账单ID |
+| settlement_amount | NUMERIC(14,2) | 回款金额 |
+| commission_amount | NUMERIC(14,2) | 佣金 |
+| service_fee | NUMERIC(14,2) | 服务费 |
+| gross_amount | NUMERIC(14,2) | 订单原始金额 |
+| import_batch_no | VARCHAR(50) | 导入批次号 |
+
+---
+
+## 五、时间分层机制
+
+### 5.1 时间口径定义
+
+| 时间窗口 | 说明 | 边界规则 |
+|----------|------|----------|
+| 本周 | 从本周一到今天 | 周起始日为周一 |
+| 上周 | 上周一到上周日 | 完整7天 |
+| 本月 | 从月1日到今天 | 月第一天0点起 |
+| 上月 | 上月完整月份 | 完整自然月 |
+| 前3个月不含本月 | 三个月前月初到上月末 | 不含当前月 |
+| 前3个月含本月 | 两个月前月初到今天 | 含当前月 |
+| 本季度 | 季度第一月1日到今天 | 季度起始 |
+| 上季度 | 上季度完整三个月 | 完整自然季 |
+| 最近半年 | 往前6个月（不含本月） | 不含当前月 |
+
+### 5.2 滚动窗口
+
+支持以下滚动窗口统计：
+- 近7天
+- 近10天
+- 近15天
+- 近30天
+- 近60天
+- 近90天
+
+### 5.3 环比计算
+
+环比规则：对比上一个等长区间
+- 如查询1月1日-1月15日，环比为12月17日-12月31日
+
+---
+
+## 六、数据更新策略
+
+| 表类型 | 更新频率 | 幂等方式 |
+|--------|----------|----------|
+| 日度明细表 | 每小时 | delete-before-insert（按日期窗口） |
+| 日度汇总表 | 每小时 | delete-before-insert（按日期） |
+| 月度汇总表 | 每日 | delete-before-insert（按月份） |
+| 客户统计表 | 每日 | delete-before-insert（按统计日期） |
+| Excel导入表 | 手动 | 按import_batch_no去重 |

etl_billiards/docs/index_tables.md

@@ -0,0 +1,494 @@
+## 1. 客户召回表
+
+| 客户姓名 | 召回指数 |
+|----------|----------|
+| 陈腾鑫 | 10.00 |
+| 章先生 | 10.00 |
+| 孙总 | 10.00 |
+| 梅 | 10.00 |
+| 胡先生 | 10.00 |
+| 黄先生 | 9.63 |
+| 小熊 | 9.52 |
+| 周先生 | 9.41 |
+| 李先生 | 9.39 |
+| 王 | 9.27 |
+| 张无忌 | 9.20 |
+| 黄先生 | 8.96 |
+| 陈德韩 | 8.94 |
+| 胡总 | 8.93 |
+| T | 8.89 |
+| 候 | 8.88 |
+| 孙先生 | 8.87 |
+| 王先生 | 8.86 |
+| 清 | 8.86 |
+| amy | 8.84 |
+| 林先生 | 8.84 |
+| 张先生 | 8.79 |
+| 刘先生 | 8.79 |
+| 黄国磊 | 8.79 |
+| 游 | 8.79 |
+| 陈先生 | 8.79 |
+| 陈 | 8.79 |
+| 大G | 8.79 |
+| 李先生 | 8.79 |
+| 孙启明 | 8.79 |
+| 陈先生 | 8.79 |
+| 罗先生 | 8.79 |
+| 刘哥 | 8.79 |
+| 杨 | 8.79 |
+| 枫先生 | 8.79 |
+| 老宋 | 8.79 |
+| 黄先生 | 8.79 |
+| 刘女士 | 8.79 |
+| 彭先生 | 8.79 |
+| 李 | 8.79 |
+| 桂先生 | 8.79 |
+| 王先生 | 8.79 |
+| 潘先生 | 8.79 |
+| 方先生 | 8.79 |
+| 郑先生 | 8.79 |
+| 阿亮 | 8.79 |
+| 孟紫龙 | 8.79 |
+| 林总 | 8.78 |
+| 林志铭 | 8.64 |
+| 罗超 | 8.63 |
+| 张丹逸 | 8.52 |
+| 谢俊 | 8.07 |
+| 王龙 | 7.80 |
+| 唐先生 | 7.79 |
+| 周周 | 7.47 |
+| 曾巧明 | 6.83 |
+| 昌哥 | 6.17 |
+| 江先生 | 5.84 |
+| 袁 | 5.24 |
+| 蔡总 | 4.73 |
+| 胡先生 | 4.51 |
+| 陈先生 | 4.45 |
+| 明哥 | 3.92 |
+| 公孙先生 | 3.57 |
+| 曾先生 | 3.47 |
+| 黄生 | 3.46 |
+| 葛先生 | 3.35 |
+| 轩哥 | 3.32 |
+| 张先生 | 2.73 |
+| 叶先生 | 2.61 |
+| 小燕 | 2.39 |
+| 罗先生 | 2.38 |
+| 李先生 | 2.23 |
+| 陈淑涛 | 2.23 |
+| 肖先生 | 2.23 |
+| 范先生 | 2.14 |
+| 常总 | 1.47 |
+| 董贝 | 1.04 |
+| 陈小姐 | 1.04 |
+| 林先生 | 0.90 |
+| 柳先生 | 0.61 |
+| 林先生 | 0.20 |
+| 潘先生 | 0.20 |
+| 曾丹烨 | 0.07 |
+| 魏先生 | 0.00 |
+| 艾宇民 | 0.00 |
+| 吴生 | 0.00 |
+| 卢广贤 | 0.00 |
+| 陈泽斌 | 0.00 |
+| 李先生 | 0.00 |
+
+共 90 条记录
+
+## 2. 助教客户关系表
+
+| 助教花名 | 客户姓名 | 关系指数 |
+|----------|----------|----------|
+| 卡顿 | 葛先生 | 10.00 |
+| 小燕 | 葛先生 | 10.00 |
+| 七七 | 轩哥 | 10.00 |
+| 佳怡 | 罗先生 | 10.00 |
+| 璇子 | 轩哥 | 10.00 |
+| 阿清 | 张先生 | 10.00 |
+| 璇子 | 江先生 | 10.00 |
+| CC | 周周 | 10.00 |
+| 周周 | 周周 | 10.00 |
+| 小燕 | 小燕 | 10.00 |
+| 卡顿 | 小燕 | 10.00 |
+| 姜姜 | 张先生 | 10.00 |
+| 小侯 | 张先生 | 10.00 |
+| 渔渔 | 张先生 | 10.00 |
+| 欣欣 | 张先生 | 10.00 |
+| 千千 | 张先生 | 10.00 |
+| 小A | 张先生 | 10.00 |
+| 甜甜 | 张先生 | 10.00 |
+| 小A | 周先生 | 10.00 |
+| 欣欣 | 周先生 | 10.00 |
+| 千千 | 周先生 | 10.00 |
+| 甜甜 | 周先生 | 10.00 |
+| 涛涛 | 蔡总 | 10.00 |
+| 婉婉 | 吴先生 | 10.00 |
+| 千千 | 梅 | 10.00 |
+| 甜甜 | 梅 | 10.00 |
+| 小A | 梅 | 10.00 |
+| 欣欣 | 梅 | 10.00 |
+| 球球 | 周周 | 10.00 |
+| 涛涛 | 轩哥 | 10.00 |
+| 小不点 | 周周 | 10.00 |
+| 小柔 | 蔡总 | 10.00 |
+| 年糕 | 葛先生 | 10.00 |
+| 佳怡 | 陈腾鑫 | 10.00 |
+| 小不点 | 罗先生 | 10.00 |
+| 球球 | 罗先生 | 10.00 |
+| 小柔 | 轩哥 | 10.00 |
+| 阿清 | 梅 | 10.00 |
+| 阿清 | 胡先生 | 10.00 |
+| 佳怡 | 陈先生 | 10.00 |
+| 小不点 | 轩哥 | 10.00 |
+| 佳怡 | 小熊 | 10.00 |
+| 球球 | 轩哥 | 10.00 |
+| 阿清 | 孙总 | 10.00 |
+| CC | 罗先生 | 10.00 |
+| 周周 | 罗先生 | 10.00 |
+| 小柔 | 明哥 | 9.96 |
+| 渔渔 | 李先生 | 9.88 |
+| 姜姜 | 李先生 | 9.88 |
+| 小侯 | 李先生 | 9.88 |
+| 年糕 | 常总 | 9.85 |
+| 婉婉 | 明哥 | 9.61 |
+| 乔西 | 陈先生 | 9.59 |
+| 璇子 | 蔡总 | 9.46 |
+| CC | 常总 | 9.40 |
+| 周周 | 常总 | 9.40 |
+| 七七 | 蔡总 | 9.24 |
+| 甜甜 | 孙总 | 9.24 |
+| 小A | 孙总 | 9.24 |
+| 欣欣 | 孙总 | 9.24 |
+| 千千 | 孙总 | 9.24 |
+| 七七 | 胡先生 | 9.20 |
+| 千千 | 小熊 | 9.02 |
+| 甜甜 | 小熊 | 9.02 |
+| 欣欣 | 小熊 | 9.02 |
+| 小A | 小熊 | 9.02 |
+| 佳怡 | 胡先生 | 9.02 |
+| 涛涛 | 小燕 | 8.66 |
+| 阿清 | 轩哥 | 8.53 |
+| 年糕 | 叶先生 | 8.51 |
+| 小不点 | 张先生 | 8.39 |
+| 球球 | 张先生 | 8.39 |
+| 阿清 | 葛先生 | 8.36 |
+| 周周 | 张先生 | 8.30 |
+| CC | 张先生 | 8.30 |
+| 甜甜 | 胡先生 | 8.04 |
+| 千千 | 胡先生 | 8.04 |
+| 欣欣 | 胡先生 | 8.04 |
+| 小A | 胡先生 | 8.04 |
+| 小不点 | 小熊 | 7.88 |
+| 球球 | 小熊 | 7.88 |
+| 小侯 | 胡先生 | 7.86 |
+| 姜姜 | 胡先生 | 7.86 |
+| 渔渔 | 胡先生 | 7.86 |
+| 乔西 | 罗先生 | 7.86 |
+| 小不点 | 胡先生 | 7.65 |
+| 球球 | 胡先生 | 7.65 |
+| 球球 | 孙总 | 7.56 |
+| 小不点 | 孙总 | 7.56 |
+| 璇子 | 孙总 | 7.46 |
+| 阿清 | 清 | 7.35 |
+| 小A | 小燕 | 7.09 |
+| 甜甜 | 小燕 | 7.09 |
+| 欣欣 | 小燕 | 7.09 |
+| 千千 | 小燕 | 7.09 |
+| 甜甜 | 公孙先生 | 7.07 |
+| 千千 | 公孙先生 | 7.07 |
+| 欣欣 | 公孙先生 | 7.07 |
+| 小A | 公孙先生 | 7.07 |
+| 婉婉 | 孙总 | 7.03 |
+| 菲菲 | 陈腾鑫 | 6.92 |
+| 橙子 | 陈腾鑫 | 6.92 |
+| 希希 | 陈腾鑫 | 6.92 |
+| 婉婉 | 章先生 | 6.91 |
+| 婉婉 | 公孙先生 | 6.86 |
+| CC | 林先生 | 6.77 |
+| 周周 | 林先生 | 6.77 |
+| 阿清 | 小燕 | 6.76 |
+| 苏苏 | 蔡总 | 6.64 |
+| 七七 | 小燕 | 6.60 |
+| 小不点 | 江先生 | 6.59 |
+| 球球 | 江先生 | 6.59 |
+| 涛涛 | 罗先生 | 6.52 |
+| 凤梨 | 葛先生 | 6.51 |
+| 佳怡 | 轩哥 | 6.49 |
+| 年糕 | 轩哥 | 6.44 |
+| 年糕 | 小燕 | 6.43 |
+| CC | 轩哥 | 6.26 |
+| 周周 | 轩哥 | 6.26 |
+| yy | 公孙先生 | 6.13 |
+| 阿清 | 陈腾鑫 | 6.04 |
+| 佳怡 | 周周 | 6.03 |
+| 七七 | 江先生 | 5.93 |
+| CC | 林先生 | 5.87 |
+| 周周 | 林先生 | 5.87 |
+| 年糕 | 王 | 5.76 |
+| 年糕 | 李先生 | 5.72 |
+| 七七 | 孙总 | 5.69 |
+| 苏苏 | 黄先生 | 5.66 |
+| 婉婉 | 叶先生 | 5.55 |
+| 涛涛 | 叶先生 | 5.55 |
+| 凤梨 | 叶先生 | 5.54 |
+| 小A | 黄先生 | 5.53 |
+| 甜甜 | 黄先生 | 5.53 |
+| 千千 | 黄先生 | 5.53 |
+| 欣欣 | 黄先生 | 5.53 |
+| yy | 叶先生 | 5.53 |
+| 苏苏 | 罗先生 | 5.48 |
+| 小侯 | 葛先生 | 5.47 |
+| 渔渔 | 葛先生 | 5.47 |
+| 姜姜 | 葛先生 | 5.47 |
+| 佳怡 | 林志铭 | 5.45 |
+| 婉婉 | 葛先生 | 5.37 |
+| CC | 小熊 | 5.29 |
+| 周周 | 小熊 | 5.29 |
+| 涛涛 | 孙总 | 5.20 |
+| 小敌 | 李先生 | 5.09 |
+| 吱吱 | 李先生 | 5.09 |
+| 周周 | 葛先生 | 5.08 |
+| CC | 葛先生 | 5.08 |
+| 甜甜 | 蔡总 | 5.04 |
+| 千千 | 蔡总 | 5.04 |
+| 欣欣 | 蔡总 | 5.04 |
+| 小A | 蔡总 | 5.04 |
+| 婉婉 | 轩哥 | 5.03 |
+| 年糕 | 胡先生 | 5.02 |
+| 吱吱 | 葛先生 | 4.88 |
+| 小敌 | 葛先生 | 4.88 |
+| 婉婉 | 王 | 4.87 |
+| yy | 张先生 | 4.66 |
+| 璇子 | 罗先生 | 4.65 |
+| yy | 葛先生 | 4.59 |
+| 苏苏 | 柳先生 | 4.58 |
+| 乔西 | 蔡总 | 4.50 |
+| 七七 | 张先生 | 4.36 |
+| 乔西 | 葛先生 | 4.33 |
+| 乔西 | 小熊 | 4.33 |
+| 周周 | 江先生 | 4.32 |
+| CC | 江先生 | 4.32 |
+| Amy | 轩哥 | 4.31 |
+| 年糕 | 罗超 | 4.20 |
+| yy | 林志铭 | 4.19 |
+| 年糕 | 艾宇民 | 4.16 |
+| 阿清 | 黄先生 | 4.14 |
+| 七七 | 罗超 | 4.12 |
+| 年糕 | 范先生 | 4.08 |
+| 凤梨 | 林先生 | 4.07 |
+| 璇子 | 张先生 | 4.06 |
+| 球球 | 常总 | 4.05 |
+| 小不点 | 常总 | 4.05 |
+| yy | 孙总 | 3.99 |
+| 七七 | 葛先生 | 3.93 |
+| 乔西 | 轩哥 | 3.90 |
+| 年糕 | 小熊 | 3.85 |
+| 千千 | 李先生 | 3.73 |
+| 欣欣 | 李先生 | 3.73 |
+| 小A | 李先生 | 3.73 |
+| 甜甜 | 李先生 | 3.73 |
+| 姜姜 | 轩哥 | 3.62 |
+| 渔渔 | 轩哥 | 3.62 |
+| 小侯 | 轩哥 | 3.62 |
+| 迟迟 | 轩哥 | 3.60 |
+| 泡芙 | 轩哥 | 3.60 |
+| 小琳 | 轩哥 | 3.60 |
+| 七七 | 罗先生 | 3.57 |
+| 年糕 | 胡总 | 3.47 |
+| 欣欣 | 葛先生 | 3.43 |
+| 甜甜 | 葛先生 | 3.43 |
+| 千千 | 葛先生 | 3.43 |
+| 小A | 葛先生 | 3.43 |
+| 七七 | 林总 | 3.43 |
+| 乔西 | 陈德韩 | 3.38 |
+| 泡芙 | 林总 | 3.31 |
+| 迟迟 | 林总 | 3.31 |
+| 小琳 | 林总 | 3.31 |
+| 涛涛 | 葛先生 | 3.27 |
+| 阿清 | 罗先生 | 3.16 |
+| 璇子 | 周周 | 3.16 |
+| 阿清 | 王先生 | 3.14 |
+| 小柳 | 轩哥 | 3.06 |
+| 迟迟 | 陈腾鑫 | 3.04 |
+| 小琳 | 陈腾鑫 | 3.04 |
+| 泡芙 | 陈腾鑫 | 3.04 |
+| 瑶瑶 | 蔡总 | 2.92 |
+| 图图 | 蔡总 | 2.92 |
+| 小A | 轩哥 | 2.91 |
+| 千千 | 轩哥 | 2.91 |
+| 欣欣 | 轩哥 | 2.91 |
+| 甜甜 | 轩哥 | 2.91 |
+| 年糕 | 罗先生 | 2.84 |
+| 小不点 | 黄先生 | 2.73 |
+| 球球 | 黄先生 | 2.73 |
+| 渔渔 | 梅 | 2.72 |
+| 姜姜 | 梅 | 2.72 |
+| 小侯 | 梅 | 2.72 |
+| 欣欣 | 陈先生 | 2.68 |
+| 千千 | 陈先生 | 2.68 |
+| 小A | 陈先生 | 2.68 |
+| 甜甜 | 陈先生 | 2.68 |
+| 婉婉 | 江先生 | 2.67 |
+| 千千 | 枫先生 | 2.67 |
+| 欣欣 | 枫先生 | 2.67 |
+| 小A | 枫先生 | 2.67 |
+| 甜甜 | 枫先生 | 2.67 |
+| 阿清 | 枫先生 | 2.67 |
+| 乔西 | 张无忌 | 2.55 |
+| 甜甜 | 范先生 | 2.51 |
+| 千千 | 范先生 | 2.51 |
+| 小A | 范先生 | 2.51 |
+| 欣欣 | 范先生 | 2.51 |
+| 七七 | 林先生 | 2.45 |
+| CC | T | 2.36 |
+| 周周 | T | 2.36 |
+| 苏苏 | 周周 | 2.36 |
+| 小侯 | 周先生 | 2.28 |
+| 渔渔 | 周先生 | 2.28 |
+| 姜姜 | 周先生 | 2.28 |
+| 涛涛 | 胡总 | 2.28 |
+| 苏苏 | 林先生 | 2.14 |
+| 渔渔 | 彭先生 | 2.07 |
+| 小侯 | 彭先生 | 2.07 |
+| 姜姜 | 彭先生 | 2.07 |
+| 小侯 | 清 | 2.03 |
+| 甜甜 | 清 | 2.03 |
+| 小A | 清 | 2.03 |
+| 欣欣 | 清 | 2.03 |
+| 千千 | 清 | 2.03 |
+| 渔渔 | 清 | 2.03 |
+| 姜姜 | 清 | 2.03 |
+| 苏苏 | 张先生 | 1.94 |
+| 千千 | 林总 | 1.88 |
+| 甜甜 | 林总 | 1.88 |
+| 欣欣 | 林总 | 1.88 |
+| 小A | 林总 | 1.88 |
+| 甜甜 | 陈腾鑫 | 1.82 |
+| 欣欣 | 陈腾鑫 | 1.82 |
+| 千千 | 陈腾鑫 | 1.82 |
+| 小A | 陈腾鑫 | 1.82 |
+| 佳怡 | 彭先生 | 1.80 |
+| 婉婉 | 周先生 | 1.77 |
+| 苏苏 | 周先生 | 1.68 |
+| CC | 昌哥 | 1.64 |
+| 周周 | 昌哥 | 1.64 |
+| 球球 | 蔡总 | 1.57 |
+| 小不点 | 蔡总 | 1.57 |
+| 苏苏 | 李先生 | 1.53 |
+| 吱吱 | 李先生 | 1.50 |
+| 小敌 | 李先生 | 1.50 |
+| 婉婉 | 刘哥 | 1.46 |
+| CC | 林总 | 1.39 |
+| 周周 | 林总 | 1.39 |
+| 小不点 | T | 1.38 |
+| 球球 | T | 1.38 |
+| 悠悠 | 张先生 | 1.38 |
+| 布丁 | 张先生 | 1.38 |
+| 小怡 | 周先生 | 1.37 |
+| 雯雯 | 周先生 | 1.37 |
+| 素素 | 周先生 | 1.37 |
+| 嘉嘉 | 轩哥 | 1.31 |
+| 小柔 | 葛先生 | 1.30 |
+| 乔西 | 张先生 | 1.29 |
+| 小不点 | 候 | 1.23 |
+| 球球 | 候 | 1.23 |
+| 嘉嘉 | 罗先生 | 1.22 |
+| 小侯 | T | 1.19 |
+| 渔渔 | T | 1.19 |
+| 姜姜 | T | 1.19 |
+| 小侯 | 黄先生 | 1.19 |
+| 小敌 | 林先生 | 1.19 |
+| 姜姜 | 黄先生 | 1.19 |
+| 吱吱 | 林先生 | 1.19 |
+| 渔渔 | 黄先生 | 1.19 |
+| 球球 | 葛先生 | 1.16 |
+| 小不点 | 葛先生 | 1.16 |
+| Amy | amy | 1.15 |
+| 乔西 | T | 1.12 |
+| 球球 | 老宋 | 1.10 |
+| 小不点 | 老宋 | 1.10 |
+| 乔西 | 林先生 | 1.01 |
+| 素素 | 张先生 | 0.98 |
+| 小怡 | 张先生 | 0.98 |
+| 雯雯 | 张先生 | 0.98 |
+| 佳怡 | T | 0.96 |
+| 年糕 | 张先生 | 0.94 |
+| 小侯 | 陈腾鑫 | 0.88 |
+| 渔渔 | 陈腾鑫 | 0.88 |
+| 姜姜 | 陈腾鑫 | 0.88 |
+| 阿清 | 李先生 | 0.85 |
+| 球球 | 林总 | 0.83 |
+| 小不点 | 林总 | 0.83 |
+| 婉婉 | 常总 | 0.77 |
+| 小侯 | 艾宇民 | 0.76 |
+| 姜姜 | 艾宇民 | 0.76 |
+| 渔渔 | 艾宇民 | 0.76 |
+| 小敌 | 郑先生 | 0.74 |
+| 吱吱 | 郑先生 | 0.74 |
+| 千千 | 罗先生 | 0.72 |
+| 甜甜 | 罗先生 | 0.72 |
+| 小A | 罗先生 | 0.72 |
+| 欣欣 | 罗先生 | 0.72 |
+| 球球 | 小燕 | 0.67 |
+| 小不点 | 小燕 | 0.67 |
+| 年糕 | 周先生 | 0.65 |
+| 卡顿 | 罗先生 | 0.62 |
+| 小燕 | 罗先生 | 0.62 |
+| 小敌 | 刘哥 | 0.60 |
+| 吱吱 | 刘哥 | 0.60 |
+| 小柔 | 孟紫龙 | 0.56 |
+| 阿清 | 候 | 0.54 |
+| 乔西 | 候 | 0.49 |
+| 小敌 | 张先生 | 0.46 |
+| 甜甜 | T | 0.46 |
+| 小A | T | 0.46 |
+| 欣欣 | T | 0.46 |
+| 千千 | T | 0.46 |
+| 吱吱 | 张先生 | 0.46 |
+| 小A | 游 | 0.38 |
+| 千千 | 游 | 0.38 |
+| 甜甜 | 游 | 0.38 |
+| 欣欣 | 游 | 0.38 |
+| 苏苏 | 葛先生 | 0.34 |
+| 渔渔 | 候 | 0.32 |
+| 小侯 | 候 | 0.32 |
+| 姜姜 | 候 | 0.32 |
+| 苏苏 | T | 0.31 |
+| 婉婉 | 罗先生 | 0.26 |
+| 涛涛 | 候 | 0.24 |
+| 苏苏 | 候 | 0.23 |
+| 阿清 | 常总 | 0.23 |
+| 小不点 | 李先生 | 0.22 |
+| 球球 | 李先生 | 0.22 |
+| 小柔 | T | 0.19 |
+| 年糕 | 潘先生 | 0.19 |
+| 婉婉 | 候 | 0.18 |
+| 小柔 | 罗先生 | 0.17 |
+| 梦梦 | 葛先生 | 0.14 |
+| 欣怡 | 葛先生 | 0.14 |
+| 大姚 | 葛先生 | 0.14 |
+| 椰子 | 葛先生 | 0.14 |
+| 璇子 | 林先生 | 0.11 |
+| 年糕 | 明哥 | 0.09 |
+| 涛涛 | 张先生 | 0.08 |
+| 周周 | 大G | 0.02 |
+| 佳怡 | 大G | 0.02 |
+| CC | 大G | 0.02 |
+| 周周 | 明哥 | 0.00 |
+| Amy | 明哥 | 0.00 |
+| 小怡 | 叶先生 | 0.00 |
+| 乔西 | 林先生 | 0.00 |
+| 素素 | 叶先生 | 0.00 |
+| 雯雯 | 叶先生 | 0.00 |
+| 梦梦 | 蔡总 | 0.00 |
+| 欣怡 | 蔡总 | 0.00 |
+| 椰子 | 蔡总 | 0.00 |
+| 大姚 | 蔡总 | 0.00 |
+| 周周 | 游 | 0.00 |
+| 小柔 | 昌哥 | 0.00 |
+| CC | 游 | 0.00 |
+| 佳怡 | 游 | 0.00 |
+| CC | 明哥 | 0.00 |
+| 小柔 | 江先生 | 0.00 |
+
+共 391 条记录

etl_billiards/docs/补充更多信息.md

@@ -0,0 +1,167 @@
+# 补充更多信息：
+## DWD数据库更新
+DWD的数据库，若干表中，新增了若干表，可能会对整个DWS层设计有影响/优化，重新思考可用的字段。
+
+
+## 支出/成本数据缺失
+财务页需要房租、水电、物业、工资、报销、平台服务费等现金支出与“支出结构”，DWD 里只有商品成本 dwd_store_goods_sale.cost_money，但价格也不对。缺少费用/薪酬/平台服务费等表，导致“现金支出/现金结余/结余率/支出结构”无法落地。
+### 更新：
+- 这些内容先在数据库结构中预留，后期会通过Excel等方式手动导入。
+
+## 平台回款与团购差价口径不足
+需求有“平台回款”“团购差价”，DWD 只有团购核销/验券记录（dwd_groupbuy_redemption/dwd_platform_coupon_redemption），没有平台结算/回款/佣金/服务费明细，无法算“平台回款”与“平台服务费”。
+### 更新：
+- 确认的平台服务费与回款金额先在数据库结构中预留，后期会通过Excel等方式手动导入。
+
+
+## 优惠分类无法分拆
+财务页要区分“团购优惠/大客户优惠/赠送卡抵扣/其他优惠”，DWD 仅有 member_discount_amount / coupon_amount / adjust_amount / rounding_amount / gift_card_amount / recharge_card_amount 等汇总字段，且没有“大客户”标识或优惠原因维表，无法稳定拆分口径。
+### 更新：
+- 赠送卡抵扣 指的就是 酒水卡+台费卡+活动抵用券 结账 抵扣的。
+- 团购优惠： ledger_amount + assistant_promotion_money -  ledger_unit_price
+- 大客户优惠和其他优惠：就是手动调账产生的优惠（订单中的折扣、台桌折扣、商品折扣、手动优惠这几项关系需要确认下，找100个样本进行分析）。
+
+## “发生额/正价”口径不清
+- 结账记录中的正价： tableChargeMoney（台费正价）goodsMoney（商品正价）assistantPdMoney（助教基础课正价）assistantCxMoney（助教激励课正价）
+- 团购中的正价：ledger_amount(台桌正价) + assistant_promotion_money(助教正价) 
+- 团购中的核销价：ledger_unit_price
+
+## 区域/房型维度不规范
+筛选要“大厅A/B/C、麻将房、团建房/包厢”，DWD 只有 site_table_area_name 等自由文本，没有规范维表映射，容易导致前端筛选不可控。
+
+### 更新
+BD_manual_dim_table.md 中，有台区分布的对应关系
+
+
+## 充值与赠送卡口径缺口
+需求中“储值卡充值实收（首充/续费、不含赠送）”与“赠送卡新增/消费/余额”细分酒水卡/台费卡/抵用券。DWD 里 dwd_recharge_order 没有明确“赠送金额”字段；dim_member_card_account / dwd_member_balance_change 仅有卡类型名称，缺少“是否赠送”“卡类别标准枚举”，需要补充规则/维表。
+
+### 更新
+- 酒水卡，台费卡活动抵用券，台费卡 是赠送卡 分类在dim_member_card_account 的card_type_id，对应的数据库说明书中有介绍。
+- 储值卡是充值的“现金卡”
+
+
+## 助教薪酬规则未闭合
+DWS 需求里“充值提成”空缺，且“冲刺奖/额外奖金”重复；没有助教工资/结算流水表，财务页“助教分成/奖惩”无法核算。
+
+### 更新
+- 充值提成数据库结构中预留，后期会通过Excel等方式手动导入。会记录时间，充值金额，储值卡卡关联，充值提成金额。
+- “冲刺奖/额外奖金”重复：按照薪资说明进行相应调整。
+- 没有助教工资/结算流水表：为我增加相应的表。满足业务逻辑。
+
+## 时间分层与筛选不匹配
+### 更新
+- UI 需要“最近半年不含本月、上季度”等时间维度，并且满足上葛周期的环比。DWS 分层仅到 3 个月，可能导致查询性能或需要额外聚合层。财务方面需要特殊处理。
+
+
+
+
+
+## 缺失 DDL：
+方案里列出的表没有全部给出结构定义，包括 cfg_tier_effective_period、dws_assistant_salary_calc、dws_member_visit_detail、dws_finance_discount_detail、dws_finance_recharge_summary、dws_finance_expense_summary。这些在 DWS_任务计划_v1.md 中仅出现在清单里，但没有 DDL，会导致实施阶段卡住。
+
+### 更新
+- 补全DLL。
+
+
+## SCD2 维度取数口径
+助教等级在 dws_assistant_monthly_summary 用了 SCD2_is_current=1，这是否会把“当前等级”套到历史月份，能否满足需求中的“历史月份”统计？是否要加一些数据筛选条件？是否需按业务时间点做 as-of join（基于有效期）？
+
+
+## 附加课/基础课口径
+方案中用 skill_name 判断“超休/激励/打赏”为附加课，但我希望换成skill_id进行枚举，避免漏记或误记；落在库中可以使用名称。
+
+## 财务指标可追溯口径
+dws_finance_daily_summary 已覆盖“发生额/优惠/确认收入/现金流/充值”等字段，但缺少“数据来源矩阵”（字段→DWD表→公式）。财务需求对“发生额(正价)”和“优惠”拆分非常细，需明确“正价”来源（台费价、助教等级价、商品原价）与“优惠”拆分口径（团购差价、大客户折扣、赠送卡抵扣、免单/抹零、手动调整）。
+
+### 更新
+- 增加 数据来源矩阵，记录数据的来龙去脉
+
+
+我觉得还不够全，给你一些我整理的内容。
+
+# 1.2 DWD 核心表与关键字段
+还差好多，举例：
+
+## 助教服务相关：
+dwd_assistant_service_log：
+| `order_assistant_type` | 服务类型 | 1=基础课或包厢课, 2=附加课/激励课 | 这个不重要，用skill_id判断就好。
+另外，服务时keh长，服务的助教ID与花名，客户关联，台桌号，台桌分类关联等也很重要。
+
+## 客户相关：
+客户姓名手机号生日以及关联的会员卡。
+
+## 财务：
+还有从结账记录出发关联的台桌流水助教流水
+结算路径
+充值流水等。
+
+
+以上是否要补充？
+---------------
+## 订单获取的字段更新
+### 订单各项正价小计
+- 台费正价：table_charge_money
+- 商品正价：goods_money
+- 助教基础课/陪打正价：assistant_pd_money
+- 助教激励课/超休正价：assistant_cx_money
+
+### 支付信息
+- 会员卡支付金额：recharge_card_amount。（卡类型还要从dwd_settlement_head的order_settle_id 去dwd_member_balance_change表，找到卡的类型。）
+- 收银实付：pay_amount。
+- 团购抵消的台费：coupon_amount。
+- 团购支付的金额：2条路径，若pl_coupon_sale_amount非0 ，则使用pl_coupon_sale_amount。若pl_coupon_sale_amount为0且coupon_amount不为0，那么需要到dwd_groupbuy_redemption找到对应的订单的ledger_unit_price。
+
+### 订单优惠与打折
+- 台费打折：adjust_amount
+- 团购券优惠：团购抵消的台费 - 团购支付的金额
+
+
+
+
+
+-----------------
+单独任务：
+大客户优惠；抹零；其他优惠 需要抽样分析，当作一个单独任务为我分析执行。
+| **会员折扣** | dwd_settlement_head | `member_discount_amount` | 会员身份折扣 | 这个貌似没有启用过，也为我作为单独任务分析处理吧。。
+
+---------------
+
+
+时间分层机制：需求明确“四层时间分层（近2天/近1月/近3月/全量）”，方案只写了更新频率，需补齐具体实现（分区策略/分层表或物化汇总层/定期归档与清理作业）。
+
+DDL 完整性：补充说明中提到缺失的表（如 cfg_tier_effective_period、dws_assistant_salary_calc、dws_member_visit_detail、dws_finance_discount_detail、dws_finance_recharge_summary、dws_finance_expense_summary）需要在 schema_dws.sql 里落全；方案里写了“更新DDL”，但应明确完整DDL清单与字段级定义。
+
+薪酬规则与生效期：档位、奖金、规则有“按月/按时间生效”的要求，方案目前只有 cfg_performance_tier/cfg_bonus_rules，需要补充生效期字段或独立“规则生效期配置表”，否则历史月份口径会错。
+
+SCD2 / as-of 口径：助教等级是SCD2维度，历史月份不能直接用“当前等级”。方案需明确“按有效期 as-of join”的取数规则。
+
+技能枚举规范：需求要求用 skill_id 判断基础课/附加课；方案应明确 skill_id→课程类型映射（可用配置表），避免 skill_name 漏记。
+
+滚动区间统计：需求中明确 7/10/15/30/60/90 天窗口，方案未明确存储方式（建议在 dws_assistant_customer_stats、dws_member_consumption_summary 中直接落多窗口字段，或新增滚动汇总表）。
+
+财务口径矩阵需全覆盖：方案已有“数据来源矩阵”，但需扩展至财务页面每一项指标（发生额/优惠拆分/确认收入/现金流/充值/平台回款/支出结构），确保每一项都有明确字段+公式+来源表。
+手工导入表规范：支出/平台回款/充值提成的Excel导入要补“字段定义、时间粒度、门店维度、去重与校验规则”，否则实现阶段会反复返工。
+
+区域/房型维表：方案已有 cfg_area_category，但需落地“具体映射规则 + 默认兜底 + 异常值处理”，并与 BD_manual_dim_table.md 一致。
+
+# 更新
+
+时间口径定义：本周/上周/本季度/上季度/最近半年不含本月 等窗口的“起止边界”为月第一天0点。周起始日为周一。
+
+环比规则：开启对比时，是“对比上一个等长区间”相比。
+
+有效业绩的排除规则：仅对“助教废除表”的记录进行处理排除。其影响绩效。
+
+新入职定档规则：月1日0点之后入住的，计算为新入职。入职日以助教表入职时间为准。
+
+Top3 奖金排名口径：按绩效总小时数。如遇并列则都算，比如2个第一，则记为2个第一，一个第三。
+
+充值提成规则：比例/阶梯/时间口径缺失：通过手动导入表格，表格中会明确月份，提成关联充值订单金额和助教获得的提成金额。
+
+大客户优惠/其他优惠划分规则：目前需要抽样分析。
+平台回款/服务费口径：明确导入数据字段包含：回款金额、佣金、服务费、回款日期、平台类型、订单关联键。
+
+散客处理：member_id=0 的客户是散客。不进入客户维度统计。
+
+门店/租户范围：现在只有一个门店，一个租户。

etl_billiards/docs/财务页面需求.md

@@ -0,0 +1,198 @@
+# 筛选
+- 按时间范围 本月/上个月/前3个月不加本月/前3个月+本月/最近半年不加本月/本季度含本月/上个季度/本周/上周
+- 按区域筛选 大厅（A区/B区/C区） /麻将房/团建房
+
+# 新增功能
+- 一个开关，打开后，可以与紧邻前一个等长区间进行对比（用上下箭头表示增/跌，并跟随百分比。）
+- 对比数值的UI需要设计，关闭状态和开启状态。
+- 问号icon，点击会有相应的弹窗显示内容。将弹出放在页面底部，存在关闭按钮，且默认5秒后自动消失。不影响滚动等操
+
+# 数据展示调整
+## 黑色banner 经营状况一览
+### 行1：收入概览 即 经营链：
+- 发生额/正价。 点击提示icon：
+"
+按台桌/包厢/助教/酒水的“正价”计算出的理论销售额，反映经营规模与业务量。
+
+计算方式 = 各收入项目按正价 × 数量/时长汇总计算。
+
+**不是最终收到了多少钱。**
+"
+
+- 总优惠 | 优惠比例。点击提示icon：
+"
+本期因团购差价、大客户折扣、赠送卡抵扣、免单/抹零等导致的让利总额，用于解释“发生额”与“成交/确认收入”的差异。
+
+计算方式 = 发生额 − 成交/确认收入
+或 = 团购优惠 + 大客户优惠 + 赠送抵扣 + 其他优惠/免单/抹零（汇总）
+"
+
+- 成交/确认收入。点击提示icon：
+"
+扣除各种优惠后的成交金额，**按记账规则统计的营业收入**。
+
+计算方式 = 发生额 − 团购优惠 − 大客户优惠 − 赠送抵扣（及其他优惠）。
+
+**不含充值营业收入**  充值是预收/负债，但会影响现金流。**
+"
+
+
+### 行2：现金概览 注：往期为已结算，本期为预估：
+- 实收/现金流入
+"
+统计真实进账的资金，包括现金 + 线上支付 + 平台回款。
+
+计算方式 = 消费实收 + 平台团购 - 各类退款/冲正。
+
+**此为现金口径，不等于营业收入。**区别为：充值属于预收款的现金流入，属于预存行为，球房债务。
+"
+
+- 现金支出。点击提示icon：
+"
+本期所有支出项目的合计。
+
+计算方式 = 房租 + 水电 + 进货成本支出 + 耗材 + 报销 + 助教分成 + 固定人员工资 + 平台服务费 + 其他费用
+"
+
+
+- 现金结余 | 结余率。点击提示icon：
+"
+本期营业收入扣除全部成本后的利润，用于衡量经营质量。
+
+计算方式= 实收/现金流入 − 总支出。
+"
+
+
+## AI分析
+以下内容先占位，真实内容会通过AI接口调用展示，此处为标准Markdown内容排版。
+优惠率Top：团购(%) / 大客户(%) / 赠送卡(%)  
+差异最大项目：酒水 / 台桌 / 包厢 ...   
+财务分析：充值高但消耗低（或相反）提示    
+
+
+
+## 充值与预收
+### 行1 会员卡概览
+- 储值卡充值实收 首充 | 续费 | 合计。点击提示icon：
+"
+本期储值卡充值到账的新增金额。
+按照首充，续费，合计路径进行统计。
+
+计算方式 = 本期储值卡充值订单的实收金额。
+不含赠送金额
+"
+
+- 全类别会员卡余额合计 **仅经营参考，非财务属性**。点击提示icon：
+"
+截至本期末，顾客充值后尚未消费的储值余额，包括赠送的台费卡酒水卡等类别，用于判断未来可转化的消费规模。
+
+计算方式 = 各类会员卡往期余额 + 本期充值到账与赠送到账 − 本期卡消耗 ± 调整（退款/冲正/手工修正）
+"
+
+
+
+### 行2 储值卡统计详情
+- 储值卡充值。点击提示icon：
+"
+本期储值卡充值到账的新增金额。
+"
+
+- 储值卡消耗。点击提示icon：
+"
+余额卡在查询周期内消耗金额。
+
+计算方式 = 本期消耗 ± 调整
+"
+
+- 储值卡总余额。点击提示icon：
+"
+截至本期末，余额卡可用的余额。
+
+计算方式 = 期初余额卡余额 + 本期新增 − 本期消耗 ± 调整
+"
+
+
+### 行3 赠送卡统计详情
+需要设计下页面，主要字段是合计，且细分的也要展示。
+- 赠送卡新增合计；细分 酒水卡|台费卡|抵用券。点击提示icon：
+"
+本期各类型赠送卡的新增金额。
+"
+
+- 赠送卡消费合计；细分酒水卡|台费卡|抵用券。点击提示icon：
+"
+本期各类型赠送卡在查询周期内消耗金额。
+
+计算方式 = 本期消耗 ± 调整
+"
+
+- 赠送卡总余额合计；细分酒水卡|台费卡|抵用券。点击提示icon：
+"
+截至本期末，各类型赠送卡可用的余额。
+
+计算方式 = 期初余额 + 本期新增 − 本期消耗 ± 调整
+"
+
+
+## 发生额 → 入账收入 及 优惠影响
+页面字段结构：
+### 收入确认（损益链）
+发生额(正价)            ¥123,456   
+   ├─ 团购优惠            -¥ 6,200  
+   ├─ 手动调整 + 大客户优惠 -¥ 4,800
+   ├─ 赠送卡抵扣(台桌卡+酒水卡+抵用券) -¥ 2,336
+   └─ 其他优惠 免单+抹零     -¥   0  
+ 成交/确认收入         ¥110,120
+ 支付方式构成
+   ├─ 由储值卡结算冲销    ¥60,120
+   ├─ 现金/线上支付    ¥60,120
+   └─ 团购核销确认收入（团购成交价）    ¥60,120
+
+
+现金流
+ 消费现金流入：现金+线上+平台回款−退款     ¥60,120
+ 充值到账（首充/续费）     ¥60,120
+ 现金流入合计     ¥60,120
+
+### 收入结构
+收入结构（发生额 |  优惠 | 入账 ）    
+开台与包厢   ¥xx,xxx | -¥x,xxx | ¥xx,xxx
+  ├─ A区   ¥xx,xxx | -¥x,xxx | ¥xx,xxx
+  ├─ B区   ¥xx,xxx | -¥x,xxx | ¥xx,xxx
+  ├─ C区   ¥xx,xxx | -¥x,xxx | ¥xx,xxx
+  ├─ 团建区  ¥xx,xxx | -¥x,xxx | ¥xx,xxx
+  └─ 麻将区  ¥xx,xxx | -¥x,xxx | ¥xx,xxx
+
+助教(基础课) ¥xx,xxx | -¥ | ¥xx,xxx     
+助教(激励课) ¥xx,xxx | -¥ | ¥xx,xxx 
+食品酒水   ¥xx,xxx | -¥x,xxx | ¥xx,xxx
+
+
+
+## 支出结构
+助教分成：基础¥x,xxx 附加¥x,xxx 充值提成¥x,xxx
+助教额外奖金：¥x,xxx
+食品饮料进货：¥x,xxx  耗材¥x,xxx  报销¥x,xxx
+房租¥x,xxx  水电¥x,xxx  物业¥x,xxx
+固定人员工资¥x,xxx  
+
+汇来米平台服务费¥x,xxx 
+美团服务费¥x,xxx    抖音服务费¥x,xxx 
+
+支出合计                ¥ xx,xxx
+
+## 助教收支分析
+助教基础课 客户支付 | 球房抽成 | 球房均小时抽成
+  ├─ 初级 客户支付 | 球房抽成 | 球房均小时抽成
+  ├─ 中级 客户支付 | 球房抽成 | 球房均小时抽成
+  ├─ 高级 客户支付 | 球房抽成 | 球房均小时抽成
+  └─ 星级 客户支付 | 球房抽成 | 球房均小时抽成
+
+助教激励课 客户支付 | 球房抽成 | 球房均小时抽成
+
+
+
+
+
+
+

etl_billiards/gui/widgets/task_panel.py

@@ -1197,6 +1197,11 @@ class TaskPanel(QWidget):
                 self.integrity_compare_content.setChecked(app_settings.integrity_compare_content)
             if hasattr(app_settings, 'integrity_auto_backfill'):
                 self.integrity_auto_backfill.setChecked(app_settings.integrity_auto_backfill)
+            # 加载补齐相关子选项（需要在 auto_backfill 之后加载，因为它们的启用状态依赖 auto_backfill）
+            if hasattr(app_settings, 'integrity_backfill_mismatch'):
+                self.integrity_backfill_mismatch.setChecked(app_settings.integrity_backfill_mismatch)
+            if hasattr(app_settings, 'integrity_recheck'):
+                self.integrity_recheck.setChecked(app_settings.integrity_recheck)
             if hasattr(app_settings, 'integrity_ods_tasks'):
                 self.integrity_ods_tasks.setText(app_settings.integrity_ods_tasks)
             
@@ -1256,6 +1261,8 @@ class TaskPanel(QWidget):
             app_settings.integrity_include_dimensions = self.integrity_include_dimensions.isChecked()
             app_settings.integrity_compare_content = self.integrity_compare_content.isChecked()
             app_settings.integrity_auto_backfill = self.integrity_auto_backfill.isChecked()
+            app_settings.integrity_backfill_mismatch = self.integrity_backfill_mismatch.isChecked()
+            app_settings.integrity_recheck = self.integrity_recheck.isChecked()
             app_settings.integrity_ods_tasks = self.integrity_ods_tasks.text().strip()
         except Exception as e:
             print(f"保存数据校验设置失败: {e}")

etl_billiards/orchestration/task_registry.py

@@ -28,6 +28,26 @@ from tasks.check_cutoff_task import CheckCutoffTask
 from tasks.init_dws_schema_task import InitDwsSchemaTask
 from tasks.dws_build_order_summary_task import DwsBuildOrderSummaryTask
 from tasks.data_integrity_task import DataIntegrityTask
+from tasks.seed_dws_config_task import SeedDwsConfigTask
+
+# DWS 层任务导入
+from tasks.dws import (
+    AssistantDailyTask,
+    AssistantMonthlyTask,
+    AssistantCustomerTask,
+    AssistantSalaryTask,
+    AssistantFinanceTask,
+    MemberConsumptionTask,
+    MemberVisitTask,
+    FinanceDailyTask,
+    FinanceRechargeTask,
+    FinanceIncomeStructureTask,
+    FinanceDiscountDetailTask,
+    DwsRetentionCleanupTask,
+    # 指数算法任务
+    RecallIndexTask,
+    IntimacyIndexTask,
+)
 
 class TaskRegistry:
     """任务注册和工厂"""
@@ -81,6 +101,26 @@ default_registry.register("ODS_JSON_ARCHIVE", OdsJsonArchiveTask)
 default_registry.register("CHECK_CUTOFF", CheckCutoffTask)
 default_registry.register("DATA_INTEGRITY_CHECK", DataIntegrityTask)
 default_registry.register("INIT_DWS_SCHEMA", InitDwsSchemaTask)
+default_registry.register("SEED_DWS_CONFIG", SeedDwsConfigTask)
 default_registry.register("DWS_BUILD_ORDER_SUMMARY", DwsBuildOrderSummaryTask)
+
+# DWS 层业务任务
+default_registry.register("DWS_ASSISTANT_DAILY", AssistantDailyTask)
+default_registry.register("DWS_ASSISTANT_MONTHLY", AssistantMonthlyTask)
+default_registry.register("DWS_ASSISTANT_CUSTOMER", AssistantCustomerTask)
+default_registry.register("DWS_ASSISTANT_SALARY", AssistantSalaryTask)
+default_registry.register("DWS_ASSISTANT_FINANCE", AssistantFinanceTask)
+default_registry.register("DWS_MEMBER_CONSUMPTION", MemberConsumptionTask)
+default_registry.register("DWS_MEMBER_VISIT", MemberVisitTask)
+default_registry.register("DWS_FINANCE_DAILY", FinanceDailyTask)
+default_registry.register("DWS_FINANCE_RECHARGE", FinanceRechargeTask)
+default_registry.register("DWS_FINANCE_INCOME_STRUCTURE", FinanceIncomeStructureTask)
+default_registry.register("DWS_FINANCE_DISCOUNT_DETAIL", FinanceDiscountDetailTask)
+default_registry.register("DWS_RETENTION_CLEANUP", DwsRetentionCleanupTask)
+
+# DWS 指数算法任务
+default_registry.register("DWS_RECALL_INDEX", RecallIndexTask)
+default_registry.register("DWS_INTIMACY_INDEX", IntimacyIndexTask)
+
 for code, task_cls in ODS_TASK_CLASSES.items():
     default_registry.register(code, task_cls)

etl_billiards/scripts/analyze_discount_patterns.py

@@ -0,0 +1,636 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+优惠口径抽样分析脚本
+
+功能说明：
+    从dwd_settlement_head表抽样100单，分析以下优惠字段的使用情况：
+    - adjust_amount: 台费打折/调整（可能包含大客户优惠、其他优惠）
+    - member_discount_amount: 会员折扣
+    - rounding_amount: 抹零金额
+    - coupon_amount: 团购抵消台费
+    - gift_card_amount: 赠送卡支付
+
+分析目标：
+    1. 大客户优惠：是否存在"大客户"标识？如何与普通调整区分？
+    2. 会员折扣：是否有非零值？使用场景是什么？
+    3. 抹零：抹零规则？与adjust_amount的关系？
+    4. 其他优惠：adjust_amount中还包含哪些优惠类型？
+
+输出：
+    - 控制台打印分析报告
+    - 生成 docs/analysis_discount_patterns.md 报告文件
+
+作者：ETL团队
+创建日期：2026-02-01
+"""
+
+import os
+import sys
+from datetime import datetime
+from decimal import Decimal
+from pathlib import Path
+from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple
+
+# 添加项目根目录到Python路径
+project_root = Path(__file__).parent.parent.parent
+sys.path.insert(0, str(project_root))
+
+from etl_billiards.utils.config import Config
+from etl_billiards.utils.db import DatabaseConnection
+
+
+def analyze_discount_patterns():
+    """
+    执行优惠口径抽样分析
+    """
+    print("=" * 80)
+    print("优惠口径抽样分析")
+    print("=" * 80)
+    print()
+    
+    # 加载配置和数据库连接
+    config = Config()
+    db = DatabaseConnection(config)
+    
+    try:
+        # 1. 获取总体统计
+        print("【1. 总体统计】")
+        print("-" * 40)
+        overall_stats = get_overall_stats(db)
+        print_overall_stats(overall_stats)
+        print()
+        
+        # 2. 抽样分析优惠订单
+        print("【2. 有优惠的订单抽样分析（100单）】")
+        print("-" * 40)
+        sample_orders = get_sample_orders_with_discount(db, limit=100)
+        discount_analysis = analyze_sample_orders(sample_orders)
+        print_discount_analysis(discount_analysis)
+        print()
+        
+        # 3. adjust_amount详细分析
+        print("【3. adjust_amount (台费打折/调整) 详细分析】")
+        print("-" * 40)
+        adjust_analysis = analyze_adjust_amount(db)
+        print_adjust_analysis(adjust_analysis)
+        print()
+        
+        # 4. 会员折扣使用分析
+        print("【4. member_discount_amount (会员折扣) 使用分析】")
+        print("-" * 40)
+        member_discount_analysis = analyze_member_discount(db)
+        print_member_discount_analysis(member_discount_analysis)
+        print()
+        
+        # 5. 抹零规则分析
+        print("【5. rounding_amount (抹零) 规则分析】")
+        print("-" * 40)
+        rounding_analysis = analyze_rounding(db)
+        print_rounding_analysis(rounding_analysis)
+        print()
+        
+        # 6. 团购优惠分析
+        print("【6. 团购优惠分析】")
+        print("-" * 40)
+        groupbuy_analysis = analyze_groupbuy(db)
+        print_groupbuy_analysis(groupbuy_analysis)
+        print()
+        
+        # 7. 生成分析报告
+        print("【7. 生成分析报告】")
+        print("-" * 40)
+        report = generate_report(
+            overall_stats,
+            discount_analysis,
+            adjust_analysis,
+            member_discount_analysis,
+            rounding_analysis,
+            groupbuy_analysis
+        )
+        
+        # 保存报告
+        report_path = project_root / "etl_billiards" / "docs" / "analysis_discount_patterns.md"
+        with open(report_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
+            f.write(report)
+        print(f"报告已保存到: {report_path}")
+        
+    finally:
+        db.close()
+
+
+def get_overall_stats(db: DatabaseConnection) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    获取总体统计数据
+    """
+    sql = """
+        SELECT 
+            COUNT(*) AS total_orders,
+            COUNT(CASE WHEN adjust_amount != 0 THEN 1 END) AS orders_with_adjust,
+            COUNT(CASE WHEN member_discount_amount != 0 THEN 1 END) AS orders_with_member_discount,
+            COUNT(CASE WHEN rounding_amount != 0 THEN 1 END) AS orders_with_rounding,
+            COUNT(CASE WHEN coupon_amount != 0 THEN 1 END) AS orders_with_coupon,
+            COUNT(CASE WHEN gift_card_amount != 0 THEN 1 END) AS orders_with_gift_card,
+            SUM(adjust_amount) AS total_adjust,
+            SUM(member_discount_amount) AS total_member_discount,
+            SUM(rounding_amount) AS total_rounding,
+            SUM(coupon_amount) AS total_coupon,
+            SUM(gift_card_amount) AS total_gift_card,
+            SUM(consume_money) AS total_consume,
+            SUM(pay_amount) AS total_pay
+        FROM billiards_dwd.dwd_settlement_head
+    """
+    rows = db.query(sql)
+    return dict(rows[0]) if rows else {}
+
+
+def get_sample_orders_with_discount(
+    db: DatabaseConnection, 
+    limit: int = 100
+) -> List[Dict[str, Any]]:
+    """
+    抽样获取有优惠的订单
+    """
+    sql = """
+        SELECT 
+            order_settle_id,
+            order_trade_no,
+            create_time,
+            consume_money,
+            pay_amount,
+            adjust_amount,
+            member_discount_amount,
+            rounding_amount,
+            coupon_amount,
+            gift_card_amount,
+            balance_amount,
+            recharge_card_amount,
+            pl_coupon_sale_amount,
+            table_charge_money,
+            goods_money,
+            assistant_pd_money,
+            assistant_cx_money,
+            consume_money - pay_amount - COALESCE(recharge_card_amount, 0) 
+                - COALESCE(gift_card_amount, 0) - COALESCE(balance_amount, 0) AS calculated_discount
+        FROM billiards_dwd.dwd_settlement_head
+        WHERE adjust_amount != 0 
+           OR member_discount_amount != 0 
+           OR rounding_amount != 0
+           OR coupon_amount != 0
+           OR gift_card_amount != 0
+        ORDER BY RANDOM()
+        LIMIT %s
+    """
+    rows = db.query(sql, (limit,))
+    return [dict(row) for row in rows] if rows else []
+
+
+def analyze_sample_orders(orders: List[Dict[str, Any]]) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    分析抽样订单
+    """
+    analysis = {
+        'total_sampled': len(orders),
+        'with_adjust': 0,
+        'with_member_discount': 0,
+        'with_rounding': 0,
+        'with_coupon': 0,
+        'with_gift_card': 0,
+        'adjust_values': [],
+        'member_discount_values': [],
+        'rounding_values': [],
+        'coupon_values': [],
+        'gift_card_values': [],
+    }
+    
+    for order in orders:
+        adjust = Decimal(str(order.get('adjust_amount', 0)))
+        member_discount = Decimal(str(order.get('member_discount_amount', 0)))
+        rounding = Decimal(str(order.get('rounding_amount', 0)))
+        coupon = Decimal(str(order.get('coupon_amount', 0)))
+        gift_card = Decimal(str(order.get('gift_card_amount', 0)))
+        
+        if adjust != 0:
+            analysis['with_adjust'] += 1
+            analysis['adjust_values'].append(float(adjust))
+        if member_discount != 0:
+            analysis['with_member_discount'] += 1
+            analysis['member_discount_values'].append(float(member_discount))
+        if rounding != 0:
+            analysis['with_rounding'] += 1
+            analysis['rounding_values'].append(float(rounding))
+        if coupon != 0:
+            analysis['with_coupon'] += 1
+            analysis['coupon_values'].append(float(coupon))
+        if gift_card != 0:
+            analysis['with_gift_card'] += 1
+            analysis['gift_card_values'].append(float(gift_card))
+    
+    return analysis
+
+
+def analyze_adjust_amount(db: DatabaseConnection) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    分析adjust_amount字段的分布和模式
+    """
+    # 1. 值分布
+    sql_distribution = """
+        SELECT 
+            CASE 
+                WHEN adjust_amount = 0 THEN '0'
+                WHEN adjust_amount > 0 AND adjust_amount <= 10 THEN '0-10'
+                WHEN adjust_amount > 10 AND adjust_amount <= 50 THEN '10-50'
+                WHEN adjust_amount > 50 AND adjust_amount <= 100 THEN '50-100'
+                WHEN adjust_amount > 100 AND adjust_amount <= 500 THEN '100-500'
+                WHEN adjust_amount > 500 THEN '>500'
+                WHEN adjust_amount < 0 AND adjust_amount >= -10 THEN '-10-0'
+                WHEN adjust_amount < -10 AND adjust_amount >= -50 THEN '-50--10'
+                WHEN adjust_amount < -50 AND adjust_amount >= -100 THEN '-100--50'
+                WHEN adjust_amount < -100 THEN '<-100'
+            END AS range,
+            COUNT(*) AS count,
+            SUM(adjust_amount) AS total_amount
+        FROM billiards_dwd.dwd_settlement_head
+        WHERE adjust_amount != 0
+        GROUP BY range
+        ORDER BY range
+    """
+    distribution = db.query(sql_distribution)
+    
+    # 2. 与消费金额的关系
+    sql_ratio = """
+        SELECT 
+            ROUND(adjust_amount / NULLIF(consume_money, 0) * 100, 2) AS discount_ratio,
+            COUNT(*) AS count
+        FROM billiards_dwd.dwd_settlement_head
+        WHERE adjust_amount != 0 AND consume_money > 0
+        GROUP BY discount_ratio
+        ORDER BY count DESC
+        LIMIT 20
+    """
+    ratio_distribution = db.query(sql_ratio)
+    
+    # 3. 典型样本
+    sql_samples = """
+        SELECT 
+            order_settle_id,
+            consume_money,
+            adjust_amount,
+            ROUND(adjust_amount / NULLIF(consume_money, 0) * 100, 2) AS ratio
+        FROM billiards_dwd.dwd_settlement_head
+        WHERE adjust_amount != 0
+        ORDER BY ABS(adjust_amount) DESC
+        LIMIT 10
+    """
+    samples = db.query(sql_samples)
+    
+    return {
+        'distribution': [dict(r) for r in distribution] if distribution else [],
+        'ratio_distribution': [dict(r) for r in ratio_distribution] if ratio_distribution else [],
+        'top_samples': [dict(r) for r in samples] if samples else []
+    }
+
+
+def analyze_member_discount(db: DatabaseConnection) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    分析member_discount_amount字段的使用情况
+    """
+    sql = """
+        SELECT 
+            COUNT(*) AS total_orders,
+            COUNT(CASE WHEN member_discount_amount != 0 THEN 1 END) AS with_discount,
+            SUM(member_discount_amount) AS total_discount,
+            AVG(CASE WHEN member_discount_amount != 0 THEN member_discount_amount END) AS avg_discount,
+            MAX(member_discount_amount) AS max_discount,
+            MIN(CASE WHEN member_discount_amount != 0 THEN member_discount_amount END) AS min_discount
+        FROM billiards_dwd.dwd_settlement_head
+    """
+    rows = db.query(sql)
+    stats = dict(rows[0]) if rows else {}
+    
+    # 抽样有会员折扣的订单
+    sql_samples = """
+        SELECT 
+            order_settle_id,
+            member_id,
+            consume_money,
+            member_discount_amount,
+            ROUND(member_discount_amount / NULLIF(consume_money, 0) * 100, 2) AS ratio
+        FROM billiards_dwd.dwd_settlement_head
+        WHERE member_discount_amount != 0
+        LIMIT 20
+    """
+    samples = db.query(sql_samples)
+    
+    return {
+        'stats': stats,
+        'samples': [dict(r) for r in samples] if samples else []
+    }
+
+
+def analyze_rounding(db: DatabaseConnection) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    分析rounding_amount字段的规则
+    """
+    # 1. 抹零金额分布
+    sql_distribution = """
+        SELECT 
+            rounding_amount,
+            COUNT(*) AS count
+        FROM billiards_dwd.dwd_settlement_head
+        WHERE rounding_amount != 0
+        GROUP BY rounding_amount
+        ORDER BY count DESC
+        LIMIT 20
+    """
+    distribution = db.query(sql_distribution)
+    
+    # 2. 抹零与实付金额的关系
+    sql_pattern = """
+        SELECT 
+            pay_amount,
+            rounding_amount,
+            pay_amount + rounding_amount AS before_rounding,
+            MOD(CAST((pay_amount + rounding_amount) * 100 AS INTEGER), 100) AS cents
+        FROM billiards_dwd.dwd_settlement_head
+        WHERE rounding_amount != 0
+        LIMIT 20
+    """
+    patterns = db.query(sql_pattern)
+    
+    return {
+        'distribution': [dict(r) for r in distribution] if distribution else [],
+        'patterns': [dict(r) for r in patterns] if patterns else []
+    }
+
+
+def analyze_groupbuy(db: DatabaseConnection) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    分析团购优惠
+    """
+    # 1. 团购使用统计
+    sql_stats = """
+        SELECT 
+            COUNT(*) AS total_orders,
+            COUNT(CASE WHEN coupon_amount != 0 THEN 1 END) AS with_coupon,
+            COUNT(CASE WHEN pl_coupon_sale_amount != 0 THEN 1 END) AS with_pl_coupon,
+            SUM(coupon_amount) AS total_coupon_amount,
+            SUM(pl_coupon_sale_amount) AS total_pl_coupon_sale
+        FROM billiards_dwd.dwd_settlement_head
+    """
+    stats = db.query(sql_stats)
+    
+    # 2. 团购订单样本
+    sql_samples = """
+        SELECT 
+            sh.order_settle_id,
+            sh.coupon_amount,
+            sh.pl_coupon_sale_amount,
+            gr.ledger_amount AS groupbuy_ledger_amount,
+            gr.ledger_unit_price AS groupbuy_unit_price
+        FROM billiards_dwd.dwd_settlement_head sh
+        LEFT JOIN billiards_dwd.dwd_groupbuy_redemption gr 
+            ON sh.order_settle_id = gr.order_settle_id
+        WHERE sh.coupon_amount != 0
+        LIMIT 20
+    """
+    samples = db.query(sql_samples)
+    
+    return {
+        'stats': dict(stats[0]) if stats else {},
+        'samples': [dict(r) for r in samples] if samples else []
+    }
+
+
+def print_overall_stats(stats: Dict[str, Any]):
+    """打印总体统计"""
+    total = stats.get('total_orders', 0)
+    print(f"总订单数: {total:,}")
+    print(f"有adjust_amount的订单: {stats.get('orders_with_adjust', 0):,} ({stats.get('orders_with_adjust', 0)/total*100:.2f}%)")
+    print(f"有member_discount的订单: {stats.get('orders_with_member_discount', 0):,} ({stats.get('orders_with_member_discount', 0)/total*100:.2f}%)")
+    print(f"有rounding的订单: {stats.get('orders_with_rounding', 0):,} ({stats.get('orders_with_rounding', 0)/total*100:.2f}%)")
+    print(f"有coupon的订单: {stats.get('orders_with_coupon', 0):,} ({stats.get('orders_with_coupon', 0)/total*100:.2f}%)")
+    print(f"有gift_card的订单: {stats.get('orders_with_gift_card', 0):,} ({stats.get('orders_with_gift_card', 0)/total*100:.2f}%)")
+    print()
+    print(f"adjust_amount总额: {stats.get('total_adjust', 0):,.2f}")
+    print(f"member_discount总额: {stats.get('total_member_discount', 0):,.2f}")
+    print(f"rounding总额: {stats.get('total_rounding', 0):,.2f}")
+    print(f"coupon总额: {stats.get('total_coupon', 0):,.2f}")
+    print(f"gift_card总额: {stats.get('total_gift_card', 0):,.2f}")
+
+
+def print_discount_analysis(analysis: Dict[str, Any]):
+    """打印抽样分析结果"""
+    print(f"抽样订单数: {analysis['total_sampled']}")
+    print(f"  - 有adjust_amount: {analysis['with_adjust']}")
+    print(f"  - 有member_discount: {analysis['with_member_discount']}")
+    print(f"  - 有rounding: {analysis['with_rounding']}")
+    print(f"  - 有coupon: {analysis['with_coupon']}")
+    print(f"  - 有gift_card: {analysis['with_gift_card']}")
+
+
+def print_adjust_analysis(analysis: Dict[str, Any]):
+    """打印adjust_amount分析结果"""
+    print("值分布:")
+    for item in analysis.get('distribution', []):
+        print(f"  {item.get('range', 'N/A')}: {item.get('count', 0):,} 单, 总额 {item.get('total_amount', 0):,.2f}")
+    
+    print("\n折扣比例分布 (Top 10):")
+    for item in analysis.get('ratio_distribution', [])[:10]:
+        print(f"  {item.get('discount_ratio', 0)}%: {item.get('count', 0):,} 单")
+    
+    print("\n大额调整样本 (Top 10):")
+    for item in analysis.get('top_samples', []):
+        print(f"  订单{item.get('order_settle_id')}: 消费{item.get('consume_money', 0):,.2f}, 调整{item.get('adjust_amount', 0):,.2f} ({item.get('ratio', 0)}%)")
+
+
+def print_member_discount_analysis(analysis: Dict[str, Any]):
+    """打印会员折扣分析结果"""
+    stats = analysis.get('stats', {})
+    print(f"总订单数: {stats.get('total_orders', 0):,}")
+    print(f"有会员折扣的订单: {stats.get('with_discount', 0):,}")
+    print(f"会员折扣总额: {stats.get('total_discount', 0):,.2f}")
+    print(f"平均折扣: {stats.get('avg_discount', 0):,.2f}")
+    print(f"最大折扣: {stats.get('max_discount', 0):,.2f}")
+    
+    samples = analysis.get('samples', [])
+    if samples:
+        print("\n样本订单:")
+        for item in samples[:5]:
+            print(f"  订单{item.get('order_settle_id')}: 会员{item.get('member_id')}, 消费{item.get('consume_money', 0):,.2f}, 折扣{item.get('member_discount_amount', 0):,.2f} ({item.get('ratio', 0)}%)")
+    else:
+        print("\n[!] 未发现使用会员折扣的订单，该字段可能未启用")
+
+
+def print_rounding_analysis(analysis: Dict[str, Any]):
+    """打印抹零分析结果"""
+    print("抹零金额分布:")
+    for item in analysis.get('distribution', []):
+        print(f"  {item.get('rounding_amount', 0):,.2f}: {item.get('count', 0):,} 单")
+    
+    print("\n抹零模式样本:")
+    for item in analysis.get('patterns', [])[:5]:
+        print(f"  实付{item.get('pay_amount', 0):,.2f} + 抹零{item.get('rounding_amount', 0):,.2f} = {item.get('before_rounding', 0):,.2f}")
+
+
+def print_groupbuy_analysis(analysis: Dict[str, Any]):
+    """打印团购分析结果"""
+    stats = analysis.get('stats', {})
+    print(f"总订单数: {stats.get('total_orders', 0):,}")
+    print(f"有coupon_amount的订单: {stats.get('with_coupon', 0):,}")
+    print(f"有pl_coupon_sale_amount的订单: {stats.get('with_pl_coupon', 0):,}")
+    print(f"coupon_amount总额: {stats.get('total_coupon_amount', 0):,.2f}")
+    print(f"pl_coupon_sale_amount总额: {stats.get('total_pl_coupon_sale', 0):,.2f}")
+    
+    print("\n团购订单样本:")
+    for item in analysis.get('samples', [])[:5]:
+        print(f"  订单{item.get('order_settle_id')}: coupon={item.get('coupon_amount', 0):,.2f}, pl_coupon={item.get('pl_coupon_sale_amount', 0):,.2f}, groupbuy_price={item.get('groupbuy_unit_price', 'N/A')}")
+
+
+def generate_report(
+    overall_stats: Dict[str, Any],
+    discount_analysis: Dict[str, Any],
+    adjust_analysis: Dict[str, Any],
+    member_discount_analysis: Dict[str, Any],
+    rounding_analysis: Dict[str, Any],
+    groupbuy_analysis: Dict[str, Any]
+) -> str:
+    """
+    生成Markdown格式的分析报告
+    """
+    now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+    total = overall_stats.get('total_orders', 1)
+    
+    report = f"""# 优惠口径抽样分析报告
+
+**生成时间**: {now}
+
+## 一、总体统计
+
+| 指标 | 数值 | 占比 |
+|------|------|------|
+| 总订单数 | {overall_stats.get('total_orders', 0):,} | 100% |
+| 有adjust_amount的订单 | {overall_stats.get('orders_with_adjust', 0):,} | {overall_stats.get('orders_with_adjust', 0)/total*100:.2f}% |
+| 有member_discount的订单 | {overall_stats.get('orders_with_member_discount', 0):,} | {overall_stats.get('orders_with_member_discount', 0)/total*100:.2f}% |
+| 有rounding的订单 | {overall_stats.get('orders_with_rounding', 0):,} | {overall_stats.get('orders_with_rounding', 0)/total*100:.2f}% |
+| 有coupon的订单 | {overall_stats.get('orders_with_coupon', 0):,} | {overall_stats.get('orders_with_coupon', 0)/total*100:.2f}% |
+| 有gift_card的订单 | {overall_stats.get('orders_with_gift_card', 0):,} | {overall_stats.get('orders_with_gift_card', 0)/total*100:.2f}% |
+
+### 金额统计
+
+| 优惠类型 | 总额 |
+|----------|------|
+| adjust_amount (台费打折/调整) | {overall_stats.get('total_adjust', 0):,.2f} |
+| member_discount_amount (会员折扣) | {overall_stats.get('total_member_discount', 0):,.2f} |
+| rounding_amount (抹零) | {overall_stats.get('total_rounding', 0):,.2f} |
+| coupon_amount (团购抵消台费) | {overall_stats.get('total_coupon', 0):,.2f} |
+| gift_card_amount (赠送卡支付) | {overall_stats.get('total_gift_card', 0):,.2f} |
+
+## 二、adjust_amount (台费打折/调整) 分析
+
+### 值分布
+
+| 区间 | 订单数 | 总额 |
+|------|--------|------|
+"""
+    
+    for item in adjust_analysis.get('distribution', []):
+        report += f"| {item.get('range', 'N/A')} | {item.get('count', 0):,} | {item.get('total_amount', 0):,.2f} |\n"
+    
+    report += """
+### 分析结论
+
+- **是否包含大客户优惠**: 需要进一步分析adjust_amount的业务来源
+- **与普通调整的区分**: 建议查看是否有备注字段或关联的优惠活动表
+
+## 三、member_discount_amount (会员折扣) 分析
+
+"""
+    
+    member_stats = member_discount_analysis.get('stats', {})
+    with_discount = member_stats.get('with_discount', 0)
+    
+    if with_discount == 0:
+        report += """### 结论
+
+**[!] 该字段未发现任何非零值，会员折扣功能可能未启用。**
+
+建议：在DWS财务统计中，可以暂时忽略此字段，或将其标记为"待启用"。
+"""
+    else:
+        report += f"""### 使用统计
+
+| 指标 | 数值 |
+|------|------|
+| 有会员折扣的订单 | {with_discount:,} |
+| 会员折扣总额 | {member_stats.get('total_discount', 0):,.2f} |
+| 平均折扣 | {member_stats.get('avg_discount', 0):,.2f} |
+| 最大折扣 | {member_stats.get('max_discount', 0):,.2f} |
+"""
+    
+    report += """
+## 四、rounding_amount (抹零) 分析
+
+### 抹零金额分布
+
+| 抹零金额 | 订单数 |
+|----------|--------|
+"""
+    
+    for item in rounding_analysis.get('distribution', [])[:10]:
+        report += f"| {item.get('rounding_amount', 0):,.2f} | {item.get('count', 0):,} |\n"
+    
+    report += """
+### 抹零规则推断
+
+根据抹零金额分布，推断抹零规则为：
+- 抹零到整元（去除角分）
+- 或抹零到特定尾数
+
+## 五、团购优惠分析
+
+"""
+    
+    groupbuy_stats = groupbuy_analysis.get('stats', {})
+    report += f"""### 使用统计
+
+| 指标 | 数值 |
+|------|------|
+| 有coupon_amount的订单 | {groupbuy_stats.get('with_coupon', 0):,} |
+| 有pl_coupon_sale_amount的订单 | {groupbuy_stats.get('with_pl_coupon', 0):,} |
+| coupon_amount总额 | {groupbuy_stats.get('total_coupon_amount', 0):,.2f} |
+| pl_coupon_sale_amount总额 | {groupbuy_stats.get('total_pl_coupon_sale', 0):,.2f} |
+
+### 团购支付金额计算路径
+
+根据分析，团购支付金额应按以下路径计算：
+1. 若 `pl_coupon_sale_amount ≠ 0` → 使用 `pl_coupon_sale_amount`
+2. 若 `pl_coupon_sale_amount = 0` 且 `coupon_amount ≠ 0` → 通过 `order_settle_id` 关联 `dwd_groupbuy_redemption` 获取 `ledger_unit_price`
+
+团购优惠金额 = coupon_amount - 团购支付金额
+
+## 六、建议与结论
+
+### 优惠口径定义建议
+
+| 优惠类型 | 字段来源 | 计算公式 | 状态 |
+|----------|----------|----------|------|
+| 团购优惠 | settlement + groupbuy | coupon_amount - 团购支付金额 | 可用 |
+| 会员折扣 | settlement.member_discount_amount | 直接取值 | 待确认 |
+| 赠送卡抵扣 | settlement.gift_card_amount | 直接取值 | 可用 |
+| 手动调整 | settlement.adjust_amount | 直接取值 | 可用 |
+| 抹零 | settlement.rounding_amount | 直接取值 | 可用 |
+| 大客户优惠 | 待分析 | 需要业务确认 | 待定义 |
+| 其他优惠 | 待分析 | 需要业务确认 | 待定义 |
+
+### 下一步行动
+
+1. **确认会员折扣是否启用**: 与业务确认member_discount_amount的使用场景
+2. **大客户优惠识别规则**: 与业务确认如何从adjust_amount中识别大客户优惠
+3. **其他优惠分类**: 与业务确认adjust_amount中还包含哪些优惠类型
+"""
+    
+    return report
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    analyze_discount_patterns()

etl_billiards/scripts/analyze_member_discount_usage.py

@@ -0,0 +1,287 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+会员折扣启用分析脚本
+
+功能说明：
+    确认 dwd_settlement_head.member_discount_amount 字段是否已启用
+
+分析内容：
+    1. 统计非零记录数
+    2. 按时间分布分析
+    3. 按会员类型分析
+    4. 与其他字段的关联分析
+
+输出：
+    - 控制台打印分析结果
+    - 结论：字段是否已启用，使用场景
+
+作者：ETL团队
+创建日期：2026-02-01
+"""
+
+import os
+import sys
+from datetime import datetime
+from pathlib import Path
+from typing import Any, Dict, List
+
+# 添加项目根目录到Python路径
+project_root = Path(__file__).parent.parent.parent
+sys.path.insert(0, str(project_root))
+
+from etl_billiards.utils.config import Config
+from etl_billiards.utils.db import DatabaseConnection
+
+
+def analyze_member_discount_usage():
+    """
+    执行会员折扣启用分析
+    """
+    print("=" * 80)
+    print("会员折扣启用分析 (member_discount_amount)")
+    print("=" * 80)
+    print()
+    
+    # 加载配置和数据库连接
+    config = Config()
+    db = DatabaseConnection(config)
+    
+    try:
+        # 1. 基础统计
+        print("【1. 基础统计】")
+        print("-" * 40)
+        basic_stats = get_basic_stats(db)
+        print_basic_stats(basic_stats)
+        print()
+        
+        # 2. 时间分布分析
+        print("【2. 时间分布分析】")
+        print("-" * 40)
+        time_distribution = get_time_distribution(db)
+        print_time_distribution(time_distribution)
+        print()
+        
+        # 3. 会员类型分析
+        print("【3. 与会员的关联分析】")
+        print("-" * 40)
+        member_analysis = get_member_analysis(db)
+        print_member_analysis(member_analysis)
+        print()
+        
+        # 4. 样本数据
+        print("【4. 样本数据】")
+        print("-" * 40)
+        samples = get_sample_data(db)
+        print_samples(samples)
+        print()
+        
+        # 5. 结论
+        print("【5. 分析结论】")
+        print("-" * 40)
+        print_conclusion(basic_stats)
+        
+    finally:
+        db.close()
+
+
+def get_basic_stats(db: DatabaseConnection) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    获取基础统计数据
+    """
+    sql = """
+        SELECT 
+            COUNT(*) AS total_orders,
+            COUNT(CASE WHEN member_discount_amount != 0 THEN 1 END) AS with_member_discount,
+            COUNT(CASE WHEN member_discount_amount > 0 THEN 1 END) AS positive_discount,
+            COUNT(CASE WHEN member_discount_amount < 0 THEN 1 END) AS negative_discount,
+            SUM(member_discount_amount) AS total_member_discount,
+            AVG(CASE WHEN member_discount_amount != 0 THEN member_discount_amount END) AS avg_discount,
+            MAX(member_discount_amount) AS max_discount,
+            MIN(member_discount_amount) AS min_discount,
+            STDDEV(CASE WHEN member_discount_amount != 0 THEN member_discount_amount END) AS stddev_discount
+        FROM billiards_dwd.dwd_settlement_head
+    """
+    rows = db.query(sql)
+    return dict(rows[0]) if rows else {}
+
+
+def get_time_distribution(db: DatabaseConnection) -> List[Dict[str, Any]]:
+    """
+    获取按月份的时间分布
+    """
+    sql = """
+        SELECT 
+            DATE_TRUNC('month', create_time)::DATE AS month,
+            COUNT(*) AS total_orders,
+            COUNT(CASE WHEN member_discount_amount != 0 THEN 1 END) AS with_discount,
+            SUM(member_discount_amount) AS total_discount
+        FROM billiards_dwd.dwd_settlement_head
+        GROUP BY DATE_TRUNC('month', create_time)
+        ORDER BY month DESC
+        LIMIT 12
+    """
+    rows = db.query(sql)
+    return [dict(row) for row in rows] if rows else []
+
+
+def get_member_analysis(db: DatabaseConnection) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    分析与会员的关联
+    """
+    # 会员vs非会员
+    sql_member_vs_guest = """
+        SELECT 
+            CASE WHEN member_id = 0 THEN '散客' ELSE '会员' END AS customer_type,
+            COUNT(*) AS total_orders,
+            COUNT(CASE WHEN member_discount_amount != 0 THEN 1 END) AS with_discount,
+            SUM(member_discount_amount) AS total_discount
+        FROM billiards_dwd.dwd_settlement_head
+        GROUP BY CASE WHEN member_id = 0 THEN '散客' ELSE '会员' END
+    """
+    member_vs_guest = db.query(sql_member_vs_guest)
+    
+    # 按会员卡等级
+    sql_by_grade = """
+        SELECT 
+            COALESCE(m.member_card_grade_name, '未知') AS grade_name,
+            COUNT(*) AS total_orders,
+            COUNT(CASE WHEN sh.member_discount_amount != 0 THEN 1 END) AS with_discount,
+            SUM(sh.member_discount_amount) AS total_discount
+        FROM billiards_dwd.dwd_settlement_head sh
+        LEFT JOIN billiards_dwd.dim_member m ON sh.member_id = m.member_id
+        WHERE sh.member_id != 0
+        GROUP BY COALESCE(m.member_card_grade_name, '未知')
+        ORDER BY total_orders DESC
+    """
+    by_grade = db.query(sql_by_grade)
+    
+    return {
+        'member_vs_guest': [dict(row) for row in member_vs_guest] if member_vs_guest else [],
+        'by_grade': [dict(row) for row in by_grade] if by_grade else []
+    }
+
+
+def get_sample_data(db: DatabaseConnection) -> List[Dict[str, Any]]:
+    """
+    获取有会员折扣的样本数据
+    """
+    sql = """
+        SELECT 
+            sh.order_settle_id,
+            sh.order_trade_no,
+            sh.create_time,
+            sh.member_id,
+            m.nickname AS member_name,
+            m.member_card_grade_name,
+            sh.consume_money,
+            sh.pay_amount,
+            sh.member_discount_amount,
+            ROUND(sh.member_discount_amount / NULLIF(sh.consume_money, 0) * 100, 2) AS discount_ratio
+        FROM billiards_dwd.dwd_settlement_head sh
+        LEFT JOIN billiards_dwd.dim_member m ON sh.member_id = m.member_id
+        WHERE sh.member_discount_amount != 0
+        ORDER BY sh.create_time DESC
+        LIMIT 20
+    """
+    rows = db.query(sql)
+    return [dict(row) for row in rows] if rows else []
+
+
+def print_basic_stats(stats: Dict[str, Any]):
+    """打印基础统计"""
+    total = stats.get('total_orders', 1)
+    with_discount = stats.get('with_member_discount', 0)
+    
+    print(f"总订单数: {total:,}")
+    print(f"有会员折扣的订单: {with_discount:,} ({with_discount/total*100:.4f}%)")
+    print(f"  - 正值(折扣): {stats.get('positive_discount', 0):,}")
+    print(f"  - 负值(加价?): {stats.get('negative_discount', 0):,}")
+    print()
+    print(f"会员折扣总额: {stats.get('total_member_discount', 0):,.2f}")
+    print(f"平均折扣: {stats.get('avg_discount', 0) or 0:,.2f}")
+    print(f"最大折扣: {stats.get('max_discount', 0):,.2f}")
+    print(f"最小折扣: {stats.get('min_discount', 0):,.2f}")
+
+
+def print_time_distribution(distribution: List[Dict[str, Any]]):
+    """打印时间分布"""
+    if not distribution:
+        print("无数据")
+        return
+    
+    print(f"{'月份':<12} {'总订单':>10} {'有折扣':>10} {'折扣总额':>15}")
+    print("-" * 50)
+    for item in distribution:
+        month = str(item.get('month', 'N/A'))[:7]
+        total = item.get('total_orders', 0)
+        with_discount = item.get('with_discount', 0)
+        total_discount = item.get('total_discount', 0)
+        print(f"{month:<12} {total:>10,} {with_discount:>10,} {total_discount:>15,.2f}")
+
+
+def print_member_analysis(analysis: Dict[str, Any]):
+    """打印会员分析"""
+    print("会员 vs 散客:")
+    for item in analysis.get('member_vs_guest', []):
+        print(f"  {item.get('customer_type', 'N/A')}: {item.get('total_orders', 0):,} 单, {item.get('with_discount', 0)} 单有折扣, 折扣总额 {item.get('total_discount', 0):,.2f}")
+    
+    print("\n按会员卡等级:")
+    for item in analysis.get('by_grade', []):
+        print(f"  {item.get('grade_name', 'N/A')}: {item.get('total_orders', 0):,} 单, {item.get('with_discount', 0)} 单有折扣")
+
+
+def print_samples(samples: List[Dict[str, Any]]):
+    """打印样本数据"""
+    if not samples:
+        print("[!] 未发现使用会员折扣的订单")
+        return
+    
+    print(f"{'订单ID':<20} {'会员':<15} {'等级':<10} {'消费':>12} {'折扣':>12} {'比例':>8}")
+    print("-" * 80)
+    for item in samples[:10]:
+        order_id = str(item.get('order_settle_id', 'N/A'))[:18]
+        member = str(item.get('member_name', 'N/A'))[:13]
+        grade = str(item.get('member_card_grade_name', 'N/A'))[:8]
+        consume = item.get('consume_money', 0)
+        discount = item.get('member_discount_amount', 0)
+        ratio = item.get('discount_ratio', 0)
+        print(f"{order_id:<20} {member:<15} {grade:<10} {consume:>12,.2f} {discount:>12,.2f} {ratio:>7}%")
+
+
+def print_conclusion(stats: Dict[str, Any]):
+    """打印分析结论"""
+    with_discount = stats.get('with_member_discount', 0)
+    total = stats.get('total_orders', 1)
+    ratio = with_discount / total * 100
+    
+    if with_discount == 0:
+        print("【结论】: member_discount_amount 字段 **未启用**")
+        print()
+        print("该字段在所有订单中均为0，表明：")
+        print("  1. 会员折扣功能在业务系统中未开启")
+        print("  2. 或会员折扣通过其他方式（如adjust_amount）记录")
+        print()
+        print("【建议】:")
+        print("  1. 在DWS财务统计中，暂时不处理此字段")
+        print("  2. 将此字段标记为'预留/待启用'")
+        print("  3. 后续如果业务启用，再更新统计逻辑")
+    elif ratio < 1:
+        print(f"【结论】: member_discount_amount 字段 **极少使用** (仅{ratio:.4f}%订单)")
+        print()
+        print("该字段使用率极低，可能是：")
+        print("  1. 会员折扣功能刚启用不久")
+        print("  2. 仅特定场景使用")
+        print()
+        print("【建议】:")
+        print("  1. 在DWS财务统计中保留此字段的处理逻辑")
+        print("  2. 定期监控使用率变化")
+    else:
+        print(f"【结论】: member_discount_amount 字段 **已启用** ({ratio:.2f}%订单使用)")
+        print()
+        print("【建议】:")
+        print("  1. 在DWS财务优惠明细中正常统计此字段")
+        print("  2. 关注会员折扣与其他优惠的叠加规则")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    analyze_member_discount_usage()

etl_billiards/scripts/check_assistant_dim.py

@@ -0,0 +1,74 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+import sys
+sys.path.insert(0, '.')
+from config.settings import AppConfig
+from database.connection import DatabaseConnection
+from database.operations import DatabaseOperations
+
+config = AppConfig.load()
+db_conn = DatabaseConnection(config.config['db']['dsn'])
+db = DatabaseOperations(db_conn)
+
+# 检查dim_assistant表结构
+print('=== dim_assistant columns ===')
+sql0 = """
+    SELECT column_name FROM information_schema.columns 
+    WHERE table_schema = 'billiards_dwd' AND table_name = 'dim_assistant'
+"""
+for row in db.query(sql0):
+    print(f'  {dict(row)["column_name"]}')
+
+# 检查dim_assistant数量
+print()
+print('=== dim_assistant ===')
+sql1 = 'SELECT COUNT(*) as cnt FROM billiards_dwd.dim_assistant WHERE scd2_is_current = 1'
+rows = db.query(sql1)
+print(f'dim_assistant current count: {dict(rows[0])["cnt"]}')
+
+# 检查服务记录中的nickname分布
+print()
+print('=== Service by nickname ===')
+sql2 = """
+    SELECT nickname, COUNT(*) as service_count, COUNT(DISTINCT tenant_member_id) as member_count
+    FROM billiards_dwd.dwd_assistant_service_log
+    WHERE tenant_member_id > 0 AND is_delete = 0
+    GROUP BY nickname
+    ORDER BY service_count DESC
+    LIMIT 10
+"""
+for row in db.query(sql2):
+    r = dict(row)
+    print(f'  {r["nickname"]}: {r["service_count"]} services, {r["member_count"]} members')
+
+# 检查assistant_no分布
+print()
+print('=== Service by assistant_no ===')
+sql3 = """
+    SELECT assistant_no, nickname, COUNT(*) as service_count, COUNT(DISTINCT tenant_member_id) as member_count
+    FROM billiards_dwd.dwd_assistant_service_log
+    WHERE tenant_member_id > 0 AND is_delete = 0
+    GROUP BY assistant_no, nickname
+    ORDER BY service_count DESC
+    LIMIT 10
+"""
+for row in db.query(sql3):
+    r = dict(row)
+    print(f'  {r["assistant_no"]} ({r["nickname"]}): {r["service_count"]} services, {r["member_count"]} members')
+
+# 近60天
+print()
+print('=== Last 60 days by nickname ===')
+sql4 = """
+    SELECT nickname, COUNT(*) as service_count, COUNT(DISTINCT tenant_member_id) as member_count
+    FROM billiards_dwd.dwd_assistant_service_log
+    WHERE tenant_member_id > 0 AND is_delete = 0
+      AND last_use_time >= NOW() - INTERVAL '60 days'
+    GROUP BY nickname
+    ORDER BY service_count DESC
+    LIMIT 15
+"""
+for row in db.query(sql4):
+    r = dict(row)
+    print(f'  {r["nickname"]}: {r["service_count"]} services, {r["member_count"]} members')
+
+db_conn.close()

etl_billiards/scripts/check_dwd_service.py

@@ -0,0 +1,82 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+import sys
+sys.path.insert(0, '.')
+from config.settings import AppConfig
+from database.connection import DatabaseConnection
+from database.operations import DatabaseOperations
+
+config = AppConfig.load()
+db_conn = DatabaseConnection(config.config['db']['dsn'])
+db = DatabaseOperations(db_conn)
+
+# 检查DWD层服务记录分布
+print("=== DWD层服务记录分析 ===")
+print()
+
+# 1. 总体统计
+sql1 = """
+    SELECT 
+        COUNT(*) as total_records,
+        COUNT(DISTINCT tenant_member_id) as unique_members,
+        COUNT(DISTINCT site_assistant_id) as unique_assistants,
+        COUNT(DISTINCT (tenant_member_id, site_assistant_id)) as unique_pairs
+    FROM billiards_dwd.dwd_assistant_service_log
+    WHERE tenant_member_id > 0 AND is_delete = 0
+"""
+r = dict(db.query(sql1)[0])
+print("总体统计:")
+print(f"  总服务记录数: {r['total_records']}")
+print(f"  唯一会员数: {r['unique_members']}")
+print(f"  唯一助教数: {r['unique_assistants']}")
+print(f"  唯一客户-助教对: {r['unique_pairs']}")
+
+# 2. 助教服务会员数分布
+print()
+print("助教服务会员数分布 (Top 10):")
+sql2 = """
+    SELECT site_assistant_id, COUNT(DISTINCT tenant_member_id) as member_count
+    FROM billiards_dwd.dwd_assistant_service_log
+    WHERE tenant_member_id > 0 AND is_delete = 0
+    GROUP BY site_assistant_id
+    ORDER BY member_count DESC
+    LIMIT 10
+"""
+for row in db.query(sql2):
+    r = dict(row)
+    print(f"  助教 {r['site_assistant_id']}: 服务 {r['member_count']} 个会员")
+
+# 3. 每个客户-助教对的服务次数分布
+print()
+print("客户-助教对 服务次数分布 (Top 10):")
+sql3 = """
+    SELECT tenant_member_id, site_assistant_id, COUNT(*) as service_count
+    FROM billiards_dwd.dwd_assistant_service_log
+    WHERE tenant_member_id > 0 AND is_delete = 0
+    GROUP BY tenant_member_id, site_assistant_id
+    ORDER BY service_count DESC
+    LIMIT 10
+"""
+for row in db.query(sql3):
+    r = dict(row)
+    print(f"  会员 {r['tenant_member_id']} - 助教 {r['site_assistant_id']}: {r['service_count']} 次服务")
+
+# 4. 近60天的数据
+print()
+print("=== 近60天数据 ===")
+sql4 = """
+    SELECT 
+        COUNT(*) as total_records,
+        COUNT(DISTINCT tenant_member_id) as unique_members,
+        COUNT(DISTINCT site_assistant_id) as unique_assistants,
+        COUNT(DISTINCT (tenant_member_id, site_assistant_id)) as unique_pairs
+    FROM billiards_dwd.dwd_assistant_service_log
+    WHERE tenant_member_id > 0 AND is_delete = 0
+      AND last_use_time >= NOW() - INTERVAL '60 days'
+"""
+r4 = dict(db.query(sql4)[0])
+print(f"  总服务记录数: {r4['total_records']}")
+print(f"  唯一会员数: {r4['unique_members']}")
+print(f"  唯一助教数: {r4['unique_assistants']}")
+print(f"  唯一客户-助教对: {r4['unique_pairs']}")
+
+db_conn.close()

etl_billiards/scripts/check_intimacy_stats.py

@@ -0,0 +1,57 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+import sys
+sys.path.insert(0, '.')
+from config.settings import AppConfig
+from database.connection import DatabaseConnection
+from database.operations import DatabaseOperations
+
+config = AppConfig.load()
+db_conn = DatabaseConnection(config.config['db']['dsn'])
+db = DatabaseOperations(db_conn)
+
+# 检查实际统计
+sql = """
+    SELECT 
+        COUNT(*) as total_pairs,
+        COUNT(DISTINCT member_id) as unique_members,
+        COUNT(DISTINCT assistant_id) as unique_assistants
+    FROM billiards_dws.dws_member_assistant_intimacy
+"""
+rows = db.query(sql)
+r = dict(rows[0])
+print("DWS亲密指数统计:")
+print(f"  总记录数(对): {r['total_pairs']}")
+print(f"  唯一会员数: {r['unique_members']}")
+print(f"  唯一助教数: {r['unique_assistants']}")
+
+# 查看助教分布
+sql2 = """
+    SELECT assistant_id, COUNT(*) as member_count
+    FROM billiards_dws.dws_member_assistant_intimacy
+    GROUP BY assistant_id
+    ORDER BY member_count DESC
+    LIMIT 10
+"""
+rows2 = db.query(sql2)
+print()
+print("Top 10 助教 (按服务会员数):")
+for row in rows2:
+    r = dict(row)
+    print(f"  助教 {r['assistant_id']}: 服务 {r['member_count']} 个会员")
+
+# 检查DWD层原始数据
+sql3 = """
+    SELECT 
+        COUNT(DISTINCT site_assistant_id) as unique_assistants,
+        COUNT(DISTINCT tenant_member_id) as unique_members
+    FROM billiards_dwd.dwd_assistant_service_log
+    WHERE tenant_member_id > 0 AND is_delete = 0
+"""
+rows3 = db.query(sql3)
+r3 = dict(rows3[0])
+print()
+print("DWD层原始数据:")
+print(f"  唯一助教数: {r3['unique_assistants']}")
+print(f"  唯一会员数: {r3['unique_members']}")
+
+db_conn.close()

etl_billiards/scripts/check_ods_gaps.py

@@ -702,6 +702,7 @@ def run_gap_check(
     content_sample_limit: int | None = None,
     window_split_unit: str | None = None,
     window_compensation_hours: int | None = None,
+    tag: str = "",
 ) -> dict:
     cfg = cfg or AppConfig.load({})
     tz = ZoneInfo(cfg.get("app.timezone", "Asia/Taipei"))
@@ -800,7 +801,7 @@ def run_gap_check(
     if cutoff:
         logger.info("CUTOFF=%s overlap_hours=%s", cutoff.isoformat(), cutoff_overlap_hours)
 
-    tag_suffix = f"_{args.tag}" if args.tag else ""
+    tag_suffix = f"_{tag}" if tag else ""
     client = build_recording_client(cfg, task_code=f"ODS_GAP_CHECK{tag_suffix}")
 
     db_state = _init_db_state(cfg)

etl_billiards/scripts/create_index_tables.py

@@ -0,0 +1,185 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+创建指数算法相关表
+"""
+import sys
+import os
+sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
+
+from config.settings import AppConfig
+from database.connection import DatabaseConnection
+from database.operations import DatabaseOperations
+
+# 表DDL
+DDL_STATEMENTS = [
+    # 参数配置表
+    """
+    DROP TABLE IF EXISTS billiards_dws.cfg_index_parameters CASCADE;
+    CREATE TABLE billiards_dws.cfg_index_parameters (
+        param_id            SERIAL PRIMARY KEY,
+        index_type          VARCHAR(50) NOT NULL,
+        param_name          VARCHAR(100) NOT NULL,
+        param_value         NUMERIC(14,6) NOT NULL,
+        description         TEXT,
+        effective_from      DATE NOT NULL DEFAULT CURRENT_DATE,
+        effective_to        DATE,
+        created_at          TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW(),
+        updated_at          TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW(),
+        CONSTRAINT uk_cfg_index_parameters UNIQUE (index_type, param_name, effective_from)
+    );
+    CREATE INDEX idx_cfg_index_params_type ON billiards_dws.cfg_index_parameters (index_type);
+    """,
+    
+    # 召回指数表
+    """
+    DROP TABLE IF EXISTS billiards_dws.dws_member_recall_index CASCADE;
+    CREATE TABLE billiards_dws.dws_member_recall_index (
+        recall_id           BIGSERIAL PRIMARY KEY,
+        site_id             BIGINT NOT NULL,
+        tenant_id           BIGINT NOT NULL,
+        member_id           BIGINT NOT NULL,
+        days_since_last_visit INTEGER,
+        visit_interval_median NUMERIC(10,2),
+        visit_interval_mad  NUMERIC(10,2),
+        days_since_first_visit INTEGER,
+        days_since_last_recharge INTEGER,
+        visits_last_14_days INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
+        visits_last_60_days INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
+        score_overdue       NUMERIC(10,4),
+        score_new_bonus     NUMERIC(10,4),
+        score_recharge_bonus NUMERIC(10,4),
+        score_hot_drop      NUMERIC(10,4),
+        raw_score           NUMERIC(14,6),
+        display_score       NUMERIC(4,2),
+        calc_time           TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW(),
+        calc_version        INTEGER NOT NULL DEFAULT 1,
+        created_at          TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW(),
+        updated_at          TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW(),
+        CONSTRAINT uk_dws_member_recall UNIQUE (site_id, member_id)
+    );
+    CREATE INDEX idx_dws_recall_display ON billiards_dws.dws_member_recall_index (site_id, display_score DESC);
+    """,
+    
+    # 亲密指数表
+    """
+    DROP TABLE IF EXISTS billiards_dws.dws_member_assistant_intimacy CASCADE;
+    CREATE TABLE billiards_dws.dws_member_assistant_intimacy (
+        intimacy_id         BIGSERIAL PRIMARY KEY,
+        site_id             BIGINT NOT NULL,
+        tenant_id           BIGINT NOT NULL,
+        member_id           BIGINT NOT NULL,
+        assistant_id        BIGINT NOT NULL,
+        session_count       INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
+        total_duration_minutes INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
+        basic_session_count INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
+        incentive_session_count INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
+        days_since_last_session INTEGER,
+        attributed_recharge_count INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
+        attributed_recharge_amount NUMERIC(14,2) NOT NULL DEFAULT 0,
+        score_frequency     NUMERIC(10,4),
+        score_recency       NUMERIC(10,4),
+        score_recharge      NUMERIC(10,4),
+        score_duration      NUMERIC(10,4),
+        burst_multiplier    NUMERIC(6,4),
+        raw_score           NUMERIC(14,6),
+        display_score       NUMERIC(4,2),
+        calc_time           TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW(),
+        calc_version        INTEGER NOT NULL DEFAULT 1,
+        created_at          TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW(),
+        updated_at          TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW(),
+        CONSTRAINT uk_dws_member_assistant_intimacy UNIQUE (site_id, member_id, assistant_id)
+    );
+    CREATE INDEX idx_dws_intimacy_member ON billiards_dws.dws_member_assistant_intimacy (site_id, member_id, display_score DESC);
+    CREATE INDEX idx_dws_intimacy_assistant ON billiards_dws.dws_member_assistant_intimacy (site_id, assistant_id, display_score DESC);
+    """,
+    
+    # 分位点历史表
+    """
+    DROP TABLE IF EXISTS billiards_dws.dws_index_percentile_history CASCADE;
+    CREATE TABLE billiards_dws.dws_index_percentile_history (
+        history_id          BIGSERIAL PRIMARY KEY,
+        site_id             BIGINT NOT NULL,
+        index_type          VARCHAR(50) NOT NULL,
+        calc_time           TIMESTAMPTZ NOT NULL,
+        percentile_5        NUMERIC(14,6),
+        percentile_95       NUMERIC(14,6),
+        percentile_5_smoothed NUMERIC(14,6),
+        percentile_95_smoothed NUMERIC(14,6),
+        record_count        INTEGER,
+        min_raw_score       NUMERIC(14,6),
+        max_raw_score       NUMERIC(14,6),
+        avg_raw_score       NUMERIC(14,6),
+        created_at          TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW(),
+        CONSTRAINT uk_dws_index_percentile_history UNIQUE (site_id, index_type, calc_time)
+    );
+    CREATE INDEX idx_dws_percentile_history ON billiards_dws.dws_index_percentile_history (site_id, index_type, calc_time DESC);
+    """
+]
+
+# 初始化参数
+SEED_PARAMS = """
+INSERT INTO billiards_dws.cfg_index_parameters 
+    (index_type, param_name, param_value, description, effective_from)
+VALUES
+    ('RECALL', 'lookback_days', 60, '回溯窗口（天）', CURRENT_DATE),
+    ('RECALL', 'sigma_min', 2.0, '波动下限（天）', CURRENT_DATE),
+    ('RECALL', 'halflife_new', 7, '新客户半衰期（天）', CURRENT_DATE),
+    ('RECALL', 'halflife_recharge', 10, '刚充值半衰期（天）', CURRENT_DATE),
+    ('RECALL', 'weight_overdue', 3.0, '超期紧急性权重', CURRENT_DATE),
+    ('RECALL', 'weight_new', 1.0, '新客户权重', CURRENT_DATE),
+    ('RECALL', 'weight_recharge', 1.0, '刚充值权重', CURRENT_DATE),
+    ('RECALL', 'weight_hot', 1.0, '热度断档权重', CURRENT_DATE),
+    ('RECALL', 'percentile_lower', 5, '下锚分位数', CURRENT_DATE),
+    ('RECALL', 'percentile_upper', 95, '上锚分位数', CURRENT_DATE),
+    ('RECALL', 'ewma_alpha', 0.2, 'EWMA平滑系数', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'lookback_days', 60, '回溯窗口（天）', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'session_merge_hours', 4, '会话合并间隔（小时）', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'recharge_attribute_hours', 1, '充值归因窗口（小时）', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'amount_base', 500, '金额压缩基准（元）', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'incentive_weight', 1.5, '附加课权重倍数', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'halflife_session', 14, '会话衰减半衰期（天）', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'halflife_last', 10, '最近一次半衰期（天）', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'halflife_recharge', 21, '充值衰减半衰期（天）', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'halflife_short', 7, '短期激增检测半衰期（天）', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'halflife_long', 30, '长期激增检测半衰期（天）', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'weight_frequency', 2.0, '频次权重', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'weight_recency', 1.5, '最近一次权重', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'weight_recharge', 2.0, '归因充值权重', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'weight_duration', 0.5, '时长权重', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'burst_gamma', 0.6, '激增放大系数', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'percentile_lower', 5, '下锚分位数', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'percentile_upper', 95, '上锚分位数', CURRENT_DATE),
+    ('INTIMACY', 'ewma_alpha', 0.2, 'EWMA平滑系数', CURRENT_DATE)
+ON CONFLICT (index_type, param_name, effective_from) DO NOTHING;
+"""
+
+def main():
+    print("创建指数算法相关表...")
+    
+    config = AppConfig.load()
+    db_conn = DatabaseConnection(config.config["db"]["dsn"])
+    
+    try:
+        with db_conn.conn.cursor() as cur:
+            # 创建表
+            for i, ddl in enumerate(DDL_STATEMENTS, 1):
+                print(f"  执行DDL {i}/{len(DDL_STATEMENTS)}...")
+                cur.execute(ddl)
+            
+            # 初始化参数
+            print("  初始化算法参数...")
+            cur.execute(SEED_PARAMS)
+            
+            db_conn.conn.commit()
+            print("完成!")
+            
+            # 验证
+            cur.execute("SELECT COUNT(*) FROM billiards_dws.cfg_index_parameters")
+            count = cur.fetchone()[0]
+            print(f"  已插入 {count} 个参数配置")
+            
+    finally:
+        db_conn.close()
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()

etl_billiards/scripts/import_dws_excel.py

@@ -0,0 +1,602 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+DWS Excel导入脚本
+
+功能说明：
+    支持三类Excel数据的导入：
+    1. 支出结构（dws_finance_expense_summary）
+    2. 平台结算（dws_platform_settlement）
+    3. 充值提成（dws_assistant_recharge_commission）
+
+导入规范：
+    - 字段定义：按照目标表字段要求
+    - 时间粒度：支出按月，平台结算按日，充值提成按月
+    - 门店维度：使用配置的site_id
+    - 去重规则：按import_batch_no去重
+    - 校验规则：金额字段非负，日期格式校验
+
+使用方式：
+    python import_dws_excel.py --type expense --file expenses.xlsx
+    python import_dws_excel.py --type platform --file platform_settlement.xlsx
+    python import_dws_excel.py --type commission --file recharge_commission.xlsx
+
+作者：ETL团队
+创建日期：2026-02-01
+"""
+
+import argparse
+import os
+import sys
+import uuid
+from datetime import date, datetime
+from decimal import Decimal, InvalidOperation
+from pathlib import Path
+from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple
+
+# 添加项目根目录到Python路径
+project_root = Path(__file__).parent.parent.parent
+sys.path.insert(0, str(project_root))
+
+try:
+    import pandas as pd
+except ImportError:
+    print("请安装 pandas: pip install pandas openpyxl")
+    sys.exit(1)
+
+from etl_billiards.utils.config import Config
+from etl_billiards.utils.db import DatabaseConnection
+
+
+# =============================================================================
+# 常量定义
+# =============================================================================
+
+# 支出类型枚举
+EXPENSE_TYPES = {
+    '房租': 'RENT',
+    '水电费': 'UTILITY',
+    '物业费': 'PROPERTY',
+    '工资': 'SALARY',
+    '报销': 'REIMBURSE',
+    '平台服务费': 'PLATFORM_FEE',
+    '其他': 'OTHER',
+}
+
+# 支出大类映射
+EXPENSE_CATEGORIES = {
+    'RENT': 'FIXED_COST',
+    'UTILITY': 'VARIABLE_COST',
+    'PROPERTY': 'FIXED_COST',
+    'SALARY': 'FIXED_COST',
+    'REIMBURSE': 'VARIABLE_COST',
+    'PLATFORM_FEE': 'VARIABLE_COST',
+    'OTHER': 'OTHER',
+}
+
+# 平台类型枚举
+PLATFORM_TYPES = {
+    '美团': 'MEITUAN',
+    '抖音': 'DOUYIN',
+    '大众点评': 'DIANPING',
+    '其他': 'OTHER',
+}
+
+
+# =============================================================================
+# 导入基类
+# =============================================================================
+
+class BaseImporter:
+    """导入基类"""
+    
+    def __init__(self, config: Config, db: DatabaseConnection):
+        self.config = config
+        self.db = db
+        self.site_id = config.get("app.store_id")
+        self.tenant_id = config.get("app.tenant_id", self.site_id)
+        self.batch_no = self._generate_batch_no()
+    
+    def _generate_batch_no(self) -> str:
+        """生成导入批次号"""
+        timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S")
+        unique_id = str(uuid.uuid4())[:8]
+        return f"{timestamp}_{unique_id}"
+    
+    def _safe_decimal(self, value: Any, default: Decimal = Decimal('0')) -> Decimal:
+        """安全转换为Decimal"""
+        if value is None or pd.isna(value):
+            return default
+        try:
+            return Decimal(str(value))
+        except (ValueError, InvalidOperation):
+            return default
+    
+    def _safe_date(self, value: Any) -> Optional[date]:
+        """安全转换为日期"""
+        if value is None or pd.isna(value):
+            return None
+        if isinstance(value, datetime):
+            return value.date()
+        if isinstance(value, date):
+            return value
+        try:
+            return pd.to_datetime(value).date()
+        except:
+            return None
+    
+    def _safe_month(self, value: Any) -> Optional[date]:
+        """安全转换为月份（月第一天）"""
+        dt = self._safe_date(value)
+        if dt:
+            return dt.replace(day=1)
+        return None
+    
+    def import_file(self, file_path: str) -> Dict[str, Any]:
+        """导入文件"""
+        raise NotImplementedError
+    
+    def validate_row(self, row: Dict[str, Any], row_idx: int) -> List[str]:
+        """校验行数据，返回错误列表"""
+        return []
+    
+    def transform_row(self, row: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """转换行数据"""
+        raise NotImplementedError
+    
+    def insert_records(self, records: List[Dict[str, Any]]) -> int:
+        """插入记录"""
+        raise NotImplementedError
+
+
+# =============================================================================
+# 支出导入
+# =============================================================================
+
+class ExpenseImporter(BaseImporter):
+    """
+    支出导入
+    
+    Excel格式要求：
+    - 月份: 2026-01 或 2026/01/01 格式
+    - 支出类型: 房租/水电费/物业费/工资/报销/平台服务费/其他
+    - 金额: 数字
+    - 备注: 可选
+    """
+    
+    TARGET_TABLE = "billiards_dws.dws_finance_expense_summary"
+    
+    REQUIRED_COLUMNS = ['月份', '支出类型', '金额']
+    OPTIONAL_COLUMNS = ['明细', '备注']
+    
+    def import_file(self, file_path: str) -> Dict[str, Any]:
+        """导入支出Excel"""
+        print(f"开始导入支出文件: {file_path}")
+        
+        # 读取Excel
+        df = pd.read_excel(file_path)
+        
+        # 校验必要列
+        missing_cols = [c for c in self.REQUIRED_COLUMNS if c not in df.columns]
+        if missing_cols:
+            return {"status": "ERROR", "message": f"缺少必要列: {missing_cols}"}
+        
+        # 处理数据
+        records = []
+        errors = []
+        
+        for idx, row in df.iterrows():
+            row_dict = row.to_dict()
+            row_errors = self.validate_row(row_dict, idx + 2)  # Excel行号从2开始
+            
+            if row_errors:
+                errors.extend(row_errors)
+                continue
+            
+            record = self.transform_row(row_dict)
+            records.append(record)
+        
+        if errors:
+            print(f"校验错误: {len(errors)} 条")
+            for err in errors[:10]:
+                print(f"  - {err}")
+        
+        # 插入数据
+        inserted = 0
+        if records:
+            inserted = self.insert_records(records)
+        
+        return {
+            "status": "SUCCESS" if not errors else "PARTIAL",
+            "batch_no": self.batch_no,
+            "total_rows": len(df),
+            "inserted": inserted,
+            "errors": len(errors),
+            "error_messages": errors[:10]
+        }
+    
+    def validate_row(self, row: Dict[str, Any], row_idx: int) -> List[str]:
+        errors = []
+        
+        # 校验月份
+        month = self._safe_month(row.get('月份'))
+        if not month:
+            errors.append(f"行{row_idx}: 月份格式错误")
+        
+        # 校验支出类型
+        expense_type = row.get('支出类型', '').strip()
+        if expense_type not in EXPENSE_TYPES:
+            errors.append(f"行{row_idx}: 支出类型无效 '{expense_type}'")
+        
+        # 校验金额
+        amount = self._safe_decimal(row.get('金额'))
+        if amount < 0:
+            errors.append(f"行{row_idx}: 金额不能为负数")
+        
+        return errors
+    
+    def transform_row(self, row: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        expense_type_name = row.get('支出类型', '').strip()
+        expense_type_code = EXPENSE_TYPES.get(expense_type_name, 'OTHER')
+        expense_category = EXPENSE_CATEGORIES.get(expense_type_code, 'OTHER')
+        
+        return {
+            'site_id': self.site_id,
+            'tenant_id': self.tenant_id,
+            'expense_month': self._safe_month(row.get('月份')),
+            'expense_type_code': expense_type_code,
+            'expense_type_name': expense_type_name,
+            'expense_category': expense_category,
+            'expense_amount': self._safe_decimal(row.get('金额')),
+            'expense_detail': row.get('明细'),
+            'import_batch_no': self.batch_no,
+            'import_file_name': os.path.basename(str(row.get('_file_path', ''))),
+            'import_time': datetime.now(),
+            'import_user': os.getenv('USERNAME', 'system'),
+            'remark': row.get('备注'),
+        }
+    
+    def insert_records(self, records: List[Dict[str, Any]]) -> int:
+        columns = [
+            'site_id', 'tenant_id', 'expense_month', 'expense_type_code',
+            'expense_type_name', 'expense_category', 'expense_amount',
+            'expense_detail', 'import_batch_no', 'import_file_name',
+            'import_time', 'import_user', 'remark'
+        ]
+        
+        cols_str = ", ".join(columns)
+        placeholders = ", ".join(["%s"] * len(columns))
+        sql = f"INSERT INTO {self.TARGET_TABLE} ({cols_str}) VALUES ({placeholders})"
+        
+        inserted = 0
+        with self.db.conn.cursor() as cur:
+            for record in records:
+                values = [record.get(col) for col in columns]
+                cur.execute(sql, values)
+                inserted += cur.rowcount
+        
+        self.db.commit()
+        return inserted
+
+
+# =============================================================================
+# 平台结算导入
+# =============================================================================
+
+class PlatformSettlementImporter(BaseImporter):
+    """
+    平台结算导入
+    
+    Excel格式要求：
+    - 回款日期: 日期格式
+    - 平台类型: 美团/抖音/大众点评/其他
+    - 平台订单号: 字符串
+    - 订单原始金额: 数字
+    - 佣金: 数字
+    - 服务费: 数字
+    - 回款金额: 数字
+    - 备注: 可选
+    """
+    
+    TARGET_TABLE = "billiards_dws.dws_platform_settlement"
+    
+    REQUIRED_COLUMNS = ['回款日期', '平台类型', '回款金额']
+    OPTIONAL_COLUMNS = ['平台订单号', '订单原始金额', '佣金', '服务费', '关联订单ID', '备注']
+    
+    def import_file(self, file_path: str) -> Dict[str, Any]:
+        print(f"开始导入平台结算文件: {file_path}")
+        
+        df = pd.read_excel(file_path)
+        
+        missing_cols = [c for c in self.REQUIRED_COLUMNS if c not in df.columns]
+        if missing_cols:
+            return {"status": "ERROR", "message": f"缺少必要列: {missing_cols}"}
+        
+        records = []
+        errors = []
+        
+        for idx, row in df.iterrows():
+            row_dict = row.to_dict()
+            row_errors = self.validate_row(row_dict, idx + 2)
+            
+            if row_errors:
+                errors.extend(row_errors)
+                continue
+            
+            record = self.transform_row(row_dict)
+            records.append(record)
+        
+        if errors:
+            print(f"校验错误: {len(errors)} 条")
+            for err in errors[:10]:
+                print(f"  - {err}")
+        
+        inserted = 0
+        if records:
+            inserted = self.insert_records(records)
+        
+        return {
+            "status": "SUCCESS" if not errors else "PARTIAL",
+            "batch_no": self.batch_no,
+            "total_rows": len(df),
+            "inserted": inserted,
+            "errors": len(errors),
+        }
+    
+    def validate_row(self, row: Dict[str, Any], row_idx: int) -> List[str]:
+        errors = []
+        
+        settlement_date = self._safe_date(row.get('回款日期'))
+        if not settlement_date:
+            errors.append(f"行{row_idx}: 回款日期格式错误")
+        
+        platform_type = row.get('平台类型', '').strip()
+        if platform_type not in PLATFORM_TYPES:
+            errors.append(f"行{row_idx}: 平台类型无效 '{platform_type}'")
+        
+        amount = self._safe_decimal(row.get('回款金额'))
+        if amount < 0:
+            errors.append(f"行{row_idx}: 回款金额不能为负数")
+        
+        return errors
+    
+    def transform_row(self, row: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        platform_name = row.get('平台类型', '').strip()
+        platform_type = PLATFORM_TYPES.get(platform_name, 'OTHER')
+        
+        return {
+            'site_id': self.site_id,
+            'tenant_id': self.tenant_id,
+            'settlement_date': self._safe_date(row.get('回款日期')),
+            'platform_type': platform_type,
+            'platform_name': platform_name,
+            'platform_order_no': row.get('平台订单号'),
+            'order_settle_id': row.get('关联订单ID'),
+            'settlement_amount': self._safe_decimal(row.get('回款金额')),
+            'commission_amount': self._safe_decimal(row.get('佣金')),
+            'service_fee': self._safe_decimal(row.get('服务费')),
+            'gross_amount': self._safe_decimal(row.get('订单原始金额')),
+            'import_batch_no': self.batch_no,
+            'import_file_name': os.path.basename(str(row.get('_file_path', ''))),
+            'import_time': datetime.now(),
+            'import_user': os.getenv('USERNAME', 'system'),
+            'remark': row.get('备注'),
+        }
+    
+    def insert_records(self, records: List[Dict[str, Any]]) -> int:
+        columns = [
+            'site_id', 'tenant_id', 'settlement_date', 'platform_type',
+            'platform_name', 'platform_order_no', 'order_settle_id',
+            'settlement_amount', 'commission_amount', 'service_fee',
+            'gross_amount', 'import_batch_no', 'import_file_name',
+            'import_time', 'import_user', 'remark'
+        ]
+        
+        cols_str = ", ".join(columns)
+        placeholders = ", ".join(["%s"] * len(columns))
+        sql = f"INSERT INTO {self.TARGET_TABLE} ({cols_str}) VALUES ({placeholders})"
+        
+        inserted = 0
+        with self.db.conn.cursor() as cur:
+            for record in records:
+                values = [record.get(col) for col in columns]
+                cur.execute(sql, values)
+                inserted += cur.rowcount
+        
+        self.db.commit()
+        return inserted
+
+
+# =============================================================================
+# 充值提成导入
+# =============================================================================
+
+class RechargeCommissionImporter(BaseImporter):
+    """
+    充值提成导入
+    
+    Excel格式要求：
+    - 月份: 2026-01 格式
+    - 助教ID: 数字
+    - 助教花名: 字符串
+    - 充值订单金额: 数字
+    - 提成金额: 数字
+    - 充值订单号: 可选
+    - 备注: 可选
+    """
+    
+    TARGET_TABLE = "billiards_dws.dws_assistant_recharge_commission"
+    
+    REQUIRED_COLUMNS = ['月份', '助教ID', '提成金额']
+    OPTIONAL_COLUMNS = ['助教花名', '充值订单金额', '充值订单ID', '充值订单号', '备注']
+    
+    def import_file(self, file_path: str) -> Dict[str, Any]:
+        print(f"开始导入充值提成文件: {file_path}")
+        
+        df = pd.read_excel(file_path)
+        
+        missing_cols = [c for c in self.REQUIRED_COLUMNS if c not in df.columns]
+        if missing_cols:
+            return {"status": "ERROR", "message": f"缺少必要列: {missing_cols}"}
+        
+        records = []
+        errors = []
+        
+        for idx, row in df.iterrows():
+            row_dict = row.to_dict()
+            row_errors = self.validate_row(row_dict, idx + 2)
+            
+            if row_errors:
+                errors.extend(row_errors)
+                continue
+            
+            record = self.transform_row(row_dict)
+            records.append(record)
+        
+        if errors:
+            print(f"校验错误: {len(errors)} 条")
+            for err in errors[:10]:
+                print(f"  - {err}")
+        
+        inserted = 0
+        if records:
+            inserted = self.insert_records(records)
+        
+        return {
+            "status": "SUCCESS" if not errors else "PARTIAL",
+            "batch_no": self.batch_no,
+            "total_rows": len(df),
+            "inserted": inserted,
+            "errors": len(errors),
+        }
+    
+    def validate_row(self, row: Dict[str, Any], row_idx: int) -> List[str]:
+        errors = []
+        
+        month = self._safe_month(row.get('月份'))
+        if not month:
+            errors.append(f"行{row_idx}: 月份格式错误")
+        
+        assistant_id = row.get('助教ID')
+        if assistant_id is None or pd.isna(assistant_id):
+            errors.append(f"行{row_idx}: 助教ID不能为空")
+        
+        amount = self._safe_decimal(row.get('提成金额'))
+        if amount < 0:
+            errors.append(f"行{row_idx}: 提成金额不能为负数")
+        
+        return errors
+    
+    def transform_row(self, row: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        recharge_amount = self._safe_decimal(row.get('充值订单金额'))
+        commission_amount = self._safe_decimal(row.get('提成金额'))
+        commission_ratio = commission_amount / recharge_amount if recharge_amount > 0 else None
+        
+        return {
+            'site_id': self.site_id,
+            'tenant_id': self.tenant_id,
+            'assistant_id': int(row.get('助教ID')),
+            'assistant_nickname': row.get('助教花名'),
+            'commission_month': self._safe_month(row.get('月份')),
+            'recharge_order_id': row.get('充值订单ID'),
+            'recharge_order_no': row.get('充值订单号'),
+            'recharge_amount': recharge_amount,
+            'commission_amount': commission_amount,
+            'commission_ratio': commission_ratio,
+            'import_batch_no': self.batch_no,
+            'import_file_name': os.path.basename(str(row.get('_file_path', ''))),
+            'import_time': datetime.now(),
+            'import_user': os.getenv('USERNAME', 'system'),
+            'remark': row.get('备注'),
+        }
+    
+    def insert_records(self, records: List[Dict[str, Any]]) -> int:
+        columns = [
+            'site_id', 'tenant_id', 'assistant_id', 'assistant_nickname',
+            'commission_month', 'recharge_order_id', 'recharge_order_no',
+            'recharge_amount', 'commission_amount', 'commission_ratio',
+            'import_batch_no', 'import_file_name', 'import_time',
+            'import_user', 'remark'
+        ]
+        
+        cols_str = ", ".join(columns)
+        placeholders = ", ".join(["%s"] * len(columns))
+        sql = f"INSERT INTO {self.TARGET_TABLE} ({cols_str}) VALUES ({placeholders})"
+        
+        inserted = 0
+        with self.db.conn.cursor() as cur:
+            for record in records:
+                values = [record.get(col) for col in columns]
+                cur.execute(sql, values)
+                inserted += cur.rowcount
+        
+        self.db.commit()
+        return inserted
+
+
+# =============================================================================
+# 主函数
+# =============================================================================
+
+def main():
+    parser = argparse.ArgumentParser(description='DWS Excel导入工具')
+    parser.add_argument(
+        '--type', '-t',
+        choices=['expense', 'platform', 'commission'],
+        required=True,
+        help='导入类型: expense(支出), platform(平台结算), commission(充值提成)'
+    )
+    parser.add_argument(
+        '--file', '-f',
+        required=True,
+        help='Excel文件路径'
+    )
+    
+    args = parser.parse_args()
+    
+    # 检查文件
+    if not os.path.exists(args.file):
+        print(f"文件不存在: {args.file}")
+        sys.exit(1)
+    
+    # 加载配置
+    config = Config()
+    db = DatabaseConnection(config)
+    
+    try:
+        # 选择导入器
+        if args.type == 'expense':
+            importer = ExpenseImporter(config, db)
+        elif args.type == 'platform':
+            importer = PlatformSettlementImporter(config, db)
+        elif args.type == 'commission':
+            importer = RechargeCommissionImporter(config, db)
+        else:
+            print(f"未知的导入类型: {args.type}")
+            sys.exit(1)
+        
+        # 执行导入
+        result = importer.import_file(args.file)
+        
+        # 输出结果
+        print("\n" + "=" * 50)
+        print("导入结果:")
+        print(f"  状态: {result.get('status')}")
+        print(f"  批次号: {result.get('batch_no')}")
+        print(f"  总行数: {result.get('total_rows')}")
+        print(f"  插入行数: {result.get('inserted')}")
+        print(f"  错误行数: {result.get('errors')}")
+        
+        if result.get('status') == 'ERROR':
+            print(f"  错误信息: {result.get('message')}")
+            sys.exit(1)
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"导入失败: {e}")
+        db.rollback()
+        sys.exit(1)
+    finally:
+        db.close()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

etl_billiards/scripts/run_seed_dws_config.py

@@ -0,0 +1,35 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""执行DWS配置数据导入"""
+
+import os
+from pathlib import Path
+from dotenv import load_dotenv
+import psycopg2
+
+def main():
+    # 加载.env配置
+    env_path = Path(__file__).parent.parent / ".env"
+    load_dotenv(env_path)
+    
+    dsn = os.getenv("PG_DSN")
+    if not dsn:
+        print("错误: 未找到 PG_DSN 配置")
+        return
+    
+    # 读取SQL文件
+    sql_file = Path(__file__).parent.parent / "database" / "seed_dws_config.sql"
+    sql_content = sql_file.read_text(encoding="utf-8")
+    
+    print(f"连接数据库...")
+    conn = psycopg2.connect(dsn)
+    conn.autocommit = True
+    
+    with conn.cursor() as cur:
+        print(f"执行SQL文件: {sql_file}")
+        cur.execute(sql_content)
+        print("DWS配置数据导入成功!")
+    
+    conn.close()
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

etl_billiards/scripts/show_area_category.py

@@ -0,0 +1,43 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""显示台区分类映射数据"""
+
+import os
+from pathlib import Path
+from dotenv import load_dotenv
+import psycopg2
+
+def main():
+    load_dotenv(Path(__file__).parent.parent / ".env")
+    dsn = os.getenv("PG_DSN")
+    conn = psycopg2.connect(dsn)
+    
+    print("cfg_area_category 数据内容:")
+    print("=" * 90)
+    print(f"{'source_area_name':<15} {'category_code':<15} {'category_name':<12} {'match_type':<10} {'priority':<8}")
+    print("-" * 90)
+    
+    with conn.cursor() as cur:
+        cur.execute("""
+            SELECT source_area_name, category_code, category_name, match_type, match_priority
+            FROM billiards_dws.cfg_area_category
+            ORDER BY match_priority, category_code, source_area_name
+        """)
+        for row in cur.fetchall():
+            print(f"{row[0]:<15} {row[1]:<15} {row[2]:<12} {row[3]:<10} {row[4]:<8}")
+    
+    print("=" * 90)
+    print("\n分类汇总:")
+    with conn.cursor() as cur:
+        cur.execute("""
+            SELECT category_code, category_name, COUNT(*) as cnt
+            FROM billiards_dws.cfg_area_category
+            GROUP BY category_code, category_name
+            ORDER BY category_code
+        """)
+        for row in cur.fetchall():
+            print(f"  {row[0]:<15} {row[1]:<12} {row[2]} 条规则")
+    
+    conn.close()
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

etl_billiards/scripts/show_performance_tier.py

@@ -0,0 +1,48 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""显示绩效档位配置数据"""
+
+import os
+from pathlib import Path
+from dotenv import load_dotenv
+import psycopg2
+
+def main():
+    load_dotenv(Path(__file__).parent.parent / ".env")
+    dsn = os.getenv("PG_DSN")
+    conn = psycopg2.connect(dsn)
+    
+    print("cfg_performance_tier 数据内容:")
+    print("=" * 110)
+    print(f"{'tier_code':<8} {'tier_name':<18} {'min_hours':<10} {'max_hours':<10} {'base_ded':<10} {'bonus_ded':<10} {'vacation':<10}")
+    print("-" * 110)
+    
+    with conn.cursor() as cur:
+        cur.execute("""
+            SELECT tier_code, tier_name, min_hours, max_hours, 
+                   base_deduction, bonus_deduction_ratio, 
+                   vacation_days, vacation_unlimited
+            FROM billiards_dws.cfg_performance_tier
+            ORDER BY tier_level
+        """)
+        for row in cur.fetchall():
+            max_h = str(row[3]) if row[3] else "NULL"
+            vac = "自由" if row[7] else str(row[6]) + "天"
+            print(f"{row[0]:<8} {row[1]:<18} {row[2]:<10} {max_h:<10} {row[4]:<10} {row[5]*100:.0f}%{'':<7} {vac:<10}")
+    
+    print("=" * 110)
+    print("\n数据来源依据: DWS 数据库处理需求.md 第35-41行")
+    print("""
+| 档位 | 总业绩小时数阈值 | 专业课抽成 | 打赏课抽成 | 次月休假 |
+|------|------------------|-----------|-----------|----------|
+| 0档  | H < 100          | 28元/小时 | 50%       | 3天      |
+| 1档  | 100 ≤ H < 130    | 18元/小时 | 40%       | 4天      |
+| 2档  | 130 ≤ H < 160    | 15元/小时 | 38%       | 4天      |
+| 3档  | 160 ≤ H < 190    | 13元/小时 | 35%       | 5天      |
+| 4档  | 190 ≤ H < 220    | 10元/小时 | 33%       | 6天      |
+| 5档  | H ≥ 220          | 8元/小时  | 30%       | 休假自由 |
+""")
+    
+    conn.close()
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

etl_billiards/scripts/test_index_tasks.py

@@ -0,0 +1,222 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+测试指数算法任务
+"""
+import sys
+import os
+
+# 添加项目路径
+sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
+
+import logging
+from config.settings import AppConfig
+from database.connection import DatabaseConnection
+from database.operations import DatabaseOperations
+from tasks.dws.index import RecallIndexTask, IntimacyIndexTask
+
+# 配置日志
+logging.basicConfig(
+    level=logging.INFO,
+    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
+)
+logger = logging.getLogger('test_index')
+
+def test_recall_index():
+    """测试召回指数任务"""
+    logger.info("=" * 60)
+    logger.info("测试客户召回指数任务 (DWS_RECALL_INDEX)")
+    logger.info("=" * 60)
+    
+    # 加载配置
+    config = AppConfig.load()
+    
+    # 连接数据库
+    db_conn = DatabaseConnection(config.config["db"]["dsn"])
+    db = DatabaseOperations(db_conn)
+    
+    try:
+        # 创建任务实例
+        task = RecallIndexTask(config, db, None, logger)
+        
+        # 执行任务
+        result = task.execute(None)
+        
+        logger.info("任务执行结果: %s", result)
+        
+        # 查询结果
+        if result.get('status') == 'success':
+            sql = """
+                SELECT 
+                    COUNT(*) as total_count,
+                    ROUND(AVG(display_score)::numeric, 2) as avg_score,
+                    ROUND(MIN(display_score)::numeric, 2) as min_score,
+                    ROUND(MAX(display_score)::numeric, 2) as max_score,
+                    ROUND(AVG(raw_score)::numeric, 4) as avg_raw_score,
+                    ROUND(AVG(score_overdue)::numeric, 4) as avg_overdue,
+                    ROUND(AVG(score_new_bonus)::numeric, 4) as avg_new_bonus,
+                    ROUND(AVG(score_recharge_bonus)::numeric, 4) as avg_recharge_bonus,
+                    ROUND(AVG(score_hot_drop)::numeric, 4) as avg_hot_drop
+                FROM billiards_dws.dws_member_recall_index
+            """
+            rows = db.query(sql)
+            if rows:
+                stats = dict(rows[0])
+                logger.info("-" * 40)
+                logger.info("召回指数统计:")
+                logger.info("  总记录数: %s", stats['total_count'])
+                logger.info("  Display Score: 平均=%.2f, 最小=%.2f, 最大=%.2f", 
+                          stats['avg_score'] or 0, stats['min_score'] or 0, stats['max_score'] or 0)
+                logger.info("  Raw Score 平均: %.4f", stats['avg_raw_score'] or 0)
+                logger.info("  分项得分平均:")
+                logger.info("    - 超期紧急性: %.4f", stats['avg_overdue'] or 0)
+                logger.info("    - 新客户加分: %.4f", stats['avg_new_bonus'] or 0)
+                logger.info("    - 充值加分: %.4f", stats['avg_recharge_bonus'] or 0)
+                logger.info("    - 热度断档: %.4f", stats['avg_hot_drop'] or 0)
+                
+                # 查询Top 5
+                logger.info("-" * 40)
+                logger.info("召回优先级 Top 5:")
+                top_sql = """
+                    SELECT member_id, display_score, raw_score, 
+                           days_since_last_visit, visit_interval_median
+                    FROM billiards_dws.dws_member_recall_index
+                    ORDER BY display_score DESC
+                    LIMIT 5
+                """
+                top_rows = db.query(top_sql)
+                for i, row in enumerate(top_rows or [], 1):
+                    r = dict(row)
+                    logger.info("  %d. 会员%s: %.2f分 (Raw=%.4f, 最近到店=%s天前, 周期=%.1f天)", 
+                              i, r['member_id'], r['display_score'] or 0, r['raw_score'] or 0,
+                              r['days_since_last_visit'], r['visit_interval_median'] or 0)
+        
+        return result
+        
+    finally:
+        db_conn.close()
+
+
+def test_intimacy_index():
+    """测试亲密指数任务"""
+    logger.info("")
+    logger.info("=" * 60)
+    logger.info("测试客户-助教亲密指数任务 (DWS_INTIMACY_INDEX)")
+    logger.info("=" * 60)
+    
+    # 加载配置
+    config = AppConfig.load()
+    
+    # 连接数据库
+    db_conn = DatabaseConnection(config.config["db"]["dsn"])
+    db = DatabaseOperations(db_conn)
+    
+    try:
+        # 创建任务实例
+        task = IntimacyIndexTask(config, db, None, logger)
+        
+        # 执行任务
+        result = task.execute(None)
+        
+        logger.info("任务执行结果: %s", result)
+        
+        # 查询结果
+        if result.get('status') == 'success':
+            sql = """
+                SELECT 
+                    COUNT(*) as total_count,
+                    COUNT(DISTINCT member_id) as unique_members,
+                    COUNT(DISTINCT assistant_id) as unique_assistants,
+                    ROUND(AVG(display_score)::numeric, 2) as avg_score,
+                    ROUND(MIN(display_score)::numeric, 2) as min_score,
+                    ROUND(MAX(display_score)::numeric, 2) as max_score,
+                    ROUND(AVG(raw_score)::numeric, 4) as avg_raw_score,
+                    ROUND(AVG(score_frequency)::numeric, 4) as avg_frequency,
+                    ROUND(AVG(score_recency)::numeric, 4) as avg_recency,
+                    ROUND(AVG(score_recharge)::numeric, 4) as avg_recharge,
+                    ROUND(AVG(burst_multiplier)::numeric, 4) as avg_burst
+                FROM billiards_dws.dws_member_assistant_intimacy
+            """
+            rows = db.query(sql)
+            if rows:
+                stats = dict(rows[0])
+                logger.info("-" * 40)
+                logger.info("亲密指数统计:")
+                logger.info("  总记录数: %s (客户-助教对)", stats['total_count'])
+                logger.info("  唯一会员: %s, 唯一助教: %s", stats['unique_members'], stats['unique_assistants'])
+                logger.info("  Display Score: 平均=%.2f, 最小=%.2f, 最大=%.2f", 
+                          stats['avg_score'] or 0, stats['min_score'] or 0, stats['max_score'] or 0)
+                logger.info("  Raw Score 平均: %.4f", stats['avg_raw_score'] or 0)
+                logger.info("  分项得分平均:")
+                logger.info("    - 频次强度: %.4f", stats['avg_frequency'] or 0)
+                logger.info("    - 最近温度: %.4f", stats['avg_recency'] or 0)
+                logger.info("    - 充值强度: %.4f", stats['avg_recharge'] or 0)
+                logger.info("    - 激增放大: %.4f", stats['avg_burst'] or 0)
+                
+                # 查询Top亲密关系
+                logger.info("-" * 40)
+                logger.info("亲密度 Top 5 客户-助教对:")
+                top_sql = """
+                    SELECT member_id, assistant_id, display_score, raw_score,
+                           session_count, attributed_recharge_amount
+                    FROM billiards_dws.dws_member_assistant_intimacy
+                    ORDER BY display_score DESC
+                    LIMIT 5
+                """
+                top_rows = db.query(top_sql)
+                for i, row in enumerate(top_rows or [], 1):
+                    r = dict(row)
+                    logger.info("  %d. 会员%s-助教%s: %.2f分 (会话%d次, 归因充值%.2f元)", 
+                              i, r['member_id'], r['assistant_id'], 
+                              r['display_score'] or 0, r['session_count'] or 0,
+                              r['attributed_recharge_amount'] or 0)
+        
+        return result
+        
+    finally:
+        db_conn.close()
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    print("=" * 60)
+    print("指数算法任务测试")
+    print("=" * 60)
+    print()
+    
+    # 先检查表是否存在
+    config = AppConfig.load()
+    db_conn = DatabaseConnection(config.config["db"]["dsn"])
+    db = DatabaseOperations(db_conn)
+    
+    check_sql = """
+        SELECT table_name 
+        FROM information_schema.tables 
+        WHERE table_schema = 'billiards_dws' 
+        AND table_name IN ('dws_member_recall_index', 'dws_member_assistant_intimacy', 'cfg_index_parameters')
+    """
+    tables = db.query(check_sql)
+    existing_tables = [dict(r)['table_name'] for r in (tables or [])]
+    
+    if 'cfg_index_parameters' not in existing_tables:
+        print("警告: cfg_index_parameters 表不存在，请先执行 schema_dws.sql")
+        print("需要执行的表:")
+        print("  - cfg_index_parameters")
+        print("  - dws_member_recall_index")
+        print("  - dws_member_assistant_intimacy")
+        print("  - dws_index_percentile_history")
+        db_conn.close()
+        sys.exit(1)
+    
+    db_conn.close()
+    
+    # 测试召回指数
+    recall_result = test_recall_index()
+    
+    # 测试亲密指数
+    intimacy_result = test_intimacy_index()
+    
+    print()
+    print("=" * 60)
+    print("测试完成")
+    print("=" * 60)
+    print(f"召回指数: {recall_result.get('status', 'unknown')}")
+    print(f"亲密指数: {intimacy_result.get('status', 'unknown')}")

etl_billiards/scripts/verify_dws_config.py

@@ -0,0 +1,34 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""验证DWS配置数据"""
+
+import os
+from pathlib import Path
+from dotenv import load_dotenv
+import psycopg2
+
+def main():
+    load_dotenv(Path(__file__).parent.parent / ".env")
+    dsn = os.getenv("PG_DSN")
+    conn = psycopg2.connect(dsn)
+    
+    tables = [
+        "cfg_performance_tier",
+        "cfg_assistant_level_price", 
+        "cfg_bonus_rules",
+        "cfg_area_category",
+        "cfg_skill_type"
+    ]
+    
+    print("DWS 配置表数据统计:")
+    print("-" * 40)
+    
+    with conn.cursor() as cur:
+        for t in tables:
+            cur.execute(f"SELECT COUNT(*) FROM billiards_dws.{t}")
+            cnt = cur.fetchone()[0]
+            print(f"{t}: {cnt} 行")
+    
+    conn.close()
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

etl_billiards/tasks/dwd_load_task.py

@@ -155,6 +155,7 @@ class DwdLoadTask(BaseTask):
             ("table_id", "id", None),
             ("site_table_area_name", "areaname", None),
             ("tenant_table_area_id", "site_table_area_id", None),
+            ("order_id", "order_id", None),
         ],
         "billiards_dwd.dim_table_ex": [
             ("table_id", "id", None),
@@ -167,12 +168,23 @@ class DwdLoadTask(BaseTask):
             ("group_name", "group_name", None),
             ("light_equipment_id", "light_equipment_id", None),
         ],
-        "billiards_dwd.dim_member": [("member_id", "id", None)],
+        "billiards_dwd.dim_member": [
+            ("member_id", "id", None),
+            ("pay_money_sum", "pay_money_sum", None),
+            ("recharge_money_sum", "recharge_money_sum", None),
+        ],
         "billiards_dwd.dim_member_ex": [
             ("member_id", "id", None),
             ("register_site_name", "site_name", None),
+            ("person_tenant_org_id", "person_tenant_org_id", None),
+            ("person_tenant_org_name", "person_tenant_org_name", None),
+            ("register_source", "register_source", None),
+        ],
+        "billiards_dwd.dim_member_card_account": [
+            ("member_card_id", "id", None),
+            ("principal_balance", "principal_balance", None),
+            ("member_grade", "member_grade", None),
         ],
-        "billiards_dwd.dim_member_card_account": [("member_card_id", "id", None)],
         "billiards_dwd.dim_member_card_account_ex": [
             ("member_card_id", "id", None),
             ("tenant_name", "tenantname", None),
@@ -182,10 +194,16 @@ class DwdLoadTask(BaseTask):
             ("use_scene", "use_scene", None),
             ("tableareaid", "tableareaid", None),
             ("goodscategoryid", "goodscategoryid", None),
+            ("able_share_member_discount", "able_share_member_discount", "boolean"),
+            ("electricity_deduct_radio", "electricity_deduct_radio", None),
+            ("electricity_discount", "electricity_discount", None),
+            ("electricity_card_deduct", "electricitycarddeduct", "boolean"),
+            ("recharge_freeze_balance", "rechargefreezebalance", None),
         ],
         "billiards_dwd.dim_tenant_goods": [
             ("tenant_goods_id", "id", None),
             ("category_name", "categoryname", None),
+            ("not_sale", "not_sale", None),
         ],
         "billiards_dwd.dim_tenant_goods_ex": [
             ("tenant_goods_id", "id", None),
@@ -204,6 +222,8 @@ class DwdLoadTask(BaseTask):
             ("batch_stock_qty", "stock", None),
             ("sale_qty", "sale_num", None),
             ("total_sales_qty", "total_sales", None),
+            ("commodity_code", "commodity_code", None),
+            ("not_sale", "not_sale", None),
         ],
         "billiards_dwd.dim_store_goods_ex": [
             ("site_goods_id", "id", None),
@@ -239,6 +259,8 @@ class DwdLoadTask(BaseTask):
             ("package_template_id", "package_id", None),
             ("coupon_face_value", "coupon_money", None),
             ("duration_seconds", "duration", None),
+            ("sort", "sort", None),
+            ("is_first_limit", "is_first_limit", "boolean"),
         ],
         "billiards_dwd.dim_groupbuy_package_ex": [
             ("groupbuy_package_id", "id", None),
@@ -247,12 +269,18 @@ class DwdLoadTask(BaseTask):
             ("usable_range", "usable_range", None),
             ("table_area_id_list", "table_area_id_list", None),
             ("package_type", "type", None),
+            ("tenant_coupon_sale_order_item_id", "tenantcouponsaleorderitemid", None),
         ],
         # 事实表主键及关键差异列
-        "billiards_dwd.dwd_table_fee_log": [("table_fee_log_id", "id", None)],
+        "billiards_dwd.dwd_table_fee_log": [
+            ("table_fee_log_id", "id", None),
+            ("activity_discount_amount", "activity_discount_amount", None),
+            ("real_service_money", "real_service_money", None),
+        ],
         "billiards_dwd.dwd_table_fee_log_ex": [
             ("table_fee_log_id", "id", None),
             ("salesman_name", "salesman_name", None),
+            ("order_consumption_type", "order_consumption_type", None),
         ],
         "billiards_dwd.dwd_table_fee_adjust": [
             ("table_fee_adjust_id", "id", None),
@@ -260,12 +288,24 @@ class DwdLoadTask(BaseTask):
             ("table_area_id", "tenant_table_area_id", None),
             ("table_area_name", "tableprofile->>'table_area_name'", None),
             ("adjust_time", "create_time", None),
+            ("table_name", "table_name", None),
+            ("table_price", "table_price", None),
+            ("charge_free", "charge_free", "boolean"),
         ],
         "billiards_dwd.dwd_table_fee_adjust_ex": [
             ("table_fee_adjust_id", "id", None),
             ("ledger_name", "ledger_name", None),
+            ("area_type_id", "area_type_id", None),
+            ("site_table_area_id", "site_table_area_id", None),
+            ("site_table_area_name", "site_table_area_name", None),
+            ("site_name", "sitename", None),
+            ("tenant_name", "tenant_name", None),
+        ],
+        "billiards_dwd.dwd_store_goods_sale": [
+            ("store_goods_sale_id", "id", None),
+            ("discount_price", "discount_money", None),
+            ("coupon_share_money", "coupon_share_money", None),
         ],
-        "billiards_dwd.dwd_store_goods_sale": [("store_goods_sale_id", "id", None), ("discount_price", "discount_money", None)],
         "billiards_dwd.dwd_store_goods_sale_ex": [
             ("store_goods_sale_id", "id", None),
             ("option_value_name", "option_value_name", None),
@@ -282,6 +322,7 @@ class DwdLoadTask(BaseTask):
             ("site_assistant_id", "order_assistant_id", None),
             ("level_name", "levelname", None),
             ("skill_name", "skillname", None),
+            ("real_service_money", "real_service_money", None),
         ],
         "billiards_dwd.dwd_assistant_service_log_ex": [
             ("assistant_service_id", "id", None),
@@ -291,6 +332,7 @@ class DwdLoadTask(BaseTask):
             ("trash_reason", "trash_reason", None),
             ("salesman_name", "salesman_name", None),
             ("table_name", "tablename", None),
+            ("assistant_team_name", "assistantteamname", None),
         ],
         "billiards_dwd.dwd_assistant_trash_event": [
             ("assistant_trash_event_id", "id", None),
@@ -303,6 +345,7 @@ class DwdLoadTask(BaseTask):
             ("assistant_name", "assistantname", None),
             ("trash_reason", "trashreason", None),
             ("create_time", "createtime", None),
+            ("tenant_id", "tenant_id", None),
         ],
         "billiards_dwd.dwd_assistant_trash_event_ex": [
             ("assistant_trash_event_id", "id", None),
@@ -318,13 +361,20 @@ class DwdLoadTask(BaseTask):
             ("change_time", "create_time", None),
             ("member_name", "membername", None),
             ("member_mobile", "membermobile", None),
+            ("principal_before", "principal_before", None),
+            ("principal_after", "principal_after", None),
         ],
         "billiards_dwd.dwd_member_balance_change_ex": [
             ("balance_change_id", "id", None),
             ("pay_site_name", "paysitename", None),
             ("register_site_name", "registersitename", None),
+            ("principal_data", "principal_data", None),
+        ],
+        "billiards_dwd.dwd_groupbuy_redemption": [
+            ("redemption_id", "id", None),
+            ("member_discount_money", "member_discount_money", None),
+            ("coupon_sale_id", "coupon_sale_id", None),
         ],
-        "billiards_dwd.dwd_groupbuy_redemption": [("redemption_id", "id", None)],
         "billiards_dwd.dwd_groupbuy_redemption_ex": [
             ("redemption_id", "id", None),
             ("table_area_name", "tableareaname", None),
@@ -334,13 +384,24 @@ class DwdLoadTask(BaseTask):
             ("salesman_name", "salesman_name", None),
             ("salesman_org_id", "sales_man_org_id", None),
             ("ledger_group_name", "ledger_group_name", None),
+            ("table_share_money", "table_share_money", None),
+            ("table_service_share_money", "table_service_share_money", None),
+            ("goods_share_money", "goods_share_money", None),
+            ("good_service_share_money", "good_service_share_money", None),
+            ("assistant_share_money", "assistant_share_money", None),
+            ("assistant_service_share_money", "assistant_service_share_money", None),
+            ("recharge_share_money", "recharge_share_money", None),
         ],
         "billiards_dwd.dwd_platform_coupon_redemption": [("platform_coupon_redemption_id", "id", None)],
         "billiards_dwd.dwd_platform_coupon_redemption_ex": [
             ("platform_coupon_redemption_id", "id", None),
             ("coupon_cover", "coupon_cover", None),
         ],
-        "billiards_dwd.dwd_payment": [("payment_id", "id", None), ("pay_date", "pay_time", "date")],
+        "billiards_dwd.dwd_payment": [
+            ("payment_id", "id", None),
+            ("pay_date", "pay_time", "date"),
+            ("tenant_id", "tenant_id", None),
+        ],
         "billiards_dwd.dwd_refund": [("refund_id", "id", None)],
         "billiards_dwd.dwd_refund_ex": [
             ("refund_id", "id", None),
@@ -382,6 +443,11 @@ class DwdLoadTask(BaseTask):
             ("coupon_amount", "couponamount", None),
             ("rounding_amount", "roundingamount", None),
             ("point_amount", "pointamount", None),
+            ("electricity_money", "electricitymoney", None),
+            ("real_electricity_money", "realelectricitymoney", None),
+            ("electricity_adjust_money", "electricityadjustmoney", None),
+            ("pl_coupon_sale_amount", "plcouponsaleamount", None),
+            ("mervou_sales_amount", "mervousalesamount", None),
         ],
         "billiards_dwd.dwd_settlement_head_ex": [
             ("order_settle_id", "id", None),
@@ -414,6 +480,7 @@ class DwdLoadTask(BaseTask):
             ("order_remark", "orderremark", None),
             ("operator_id", "operatorid", None),
             ("salesman_user_id", "salesmanuserid", None),
+            ("settle_list", "settlelist", None),
         ],
         # 充值结算：recharge_settlements（字段风格同 settlement_records）
         "billiards_dwd.dwd_recharge_order": [

etl_billiards/tasks/dws/__init__.py

@@ -0,0 +1,55 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+DWS层ETL任务模块
+
+包含：
+- BaseDwsTask: DWS任务基类
+- 助教维度任务
+- 客户维度任务
+- 财务维度任务
+- 指数算法任务
+"""
+
+from .base_dws_task import BaseDwsTask, TimeLayer, TimeWindow, CourseType, DiscountType
+from .assistant_daily_task import AssistantDailyTask
+from .assistant_monthly_task import AssistantMonthlyTask
+from .assistant_customer_task import AssistantCustomerTask
+from .assistant_salary_task import AssistantSalaryTask
+from .assistant_finance_task import AssistantFinanceTask
+from .member_consumption_task import MemberConsumptionTask
+from .member_visit_task import MemberVisitTask
+from .finance_daily_task import FinanceDailyTask
+from .finance_recharge_task import FinanceRechargeTask
+from .finance_income_task import FinanceIncomeStructureTask
+from .finance_discount_task import FinanceDiscountDetailTask
+from .retention_cleanup_task import DwsRetentionCleanupTask
+
+# 指数算法任务
+from .index import RecallIndexTask, IntimacyIndexTask
+
+__all__ = [
+    # 基类
+    "BaseDwsTask",
+    "TimeLayer",
+    "TimeWindow",
+    "CourseType",
+    "DiscountType",
+    # 助教维度
+    "AssistantDailyTask",
+    "AssistantMonthlyTask",
+    "AssistantCustomerTask",
+    "AssistantSalaryTask",
+    "AssistantFinanceTask",
+    # 客户维度
+    "MemberConsumptionTask",
+    "MemberVisitTask",
+    # 财务维度
+    "FinanceDailyTask",
+    "FinanceRechargeTask",
+    "FinanceIncomeStructureTask",
+    "FinanceDiscountDetailTask",
+    "DwsRetentionCleanupTask",
+    # 指数算法
+    "RecallIndexTask",
+    "IntimacyIndexTask",
+]

etl_billiards/tasks/dws/assistant_customer_task.py

@@ -0,0 +1,333 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+助教服务客户统计任务
+
+功能说明：
+    以"助教+客户"为粒度，统计服务关系和滚动窗口指标
+    
+数据来源：
+    - dwd_assistant_service_log: 助教服务流水
+    - dim_member: 会员维度
+
+目标表：
+    billiards_dws.dws_assistant_customer_stats
+
+更新策略：
+    - 更新频率：每日更新
+    - 幂等方式：delete-before-insert（按统计日期）
+    
+业务规则：
+    - 散客处理：member_id=0 不进入此表统计
+    - 滚动窗口：7/10/15/30/60/90天
+    - 活跃度：近7天/30天是否有服务
+
+作者：ETL团队
+创建日期：2026-02-01
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from datetime import date, datetime, timedelta
+from decimal import Decimal
+from typing import Any, Dict, List, Optional, Set, Tuple
+
+from .base_dws_task import BaseDwsTask, TaskContext
+
+
+class AssistantCustomerTask(BaseDwsTask):
+    """
+    助教服务客户统计任务
+    
+    统计每个助教与每个客户的服务关系：
+    - 首次/最近服务日期
+    - 累计服务统计
+    - 滚动窗口统计（7/10/15/30/60/90天）
+    - 活跃度指标
+    """
+    
+    def get_task_code(self) -> str:
+        return "DWS_ASSISTANT_CUSTOMER"
+    
+    def get_target_table(self) -> str:
+        return "dws_assistant_customer_stats"
+    
+    def get_primary_keys(self) -> List[str]:
+        return ["site_id", "assistant_id", "member_id", "stat_date"]
+    
+    # ==========================================================================
+    # ETL主流程
+    # ==========================================================================
+    
+    def extract(self, context: TaskContext) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        提取数据
+        """
+        stat_date = context.window_end.date() if hasattr(context.window_end, 'date') else context.window_end
+        site_id = context.store_id
+        
+        self.logger.info(
+            "%s: 提取数据，统计日期 %s",
+            self.get_task_code(), stat_date
+        )
+        
+        # 计算最大回溯日期（90天窗口）
+        lookback_start = stat_date - timedelta(days=90)
+        
+        # 1. 获取助教-客户服务记录（包含历史全量用于累计统计）
+        service_pairs = self._extract_service_pairs(site_id, stat_date)
+        
+        # 2. 获取会员信息
+        member_info = self._extract_member_info(site_id)
+        
+        # 3. 获取助教信息
+        assistant_info = self._extract_assistant_info(site_id)
+        
+        return {
+            'service_pairs': service_pairs,
+            'member_info': member_info,
+            'assistant_info': assistant_info,
+            'stat_date': stat_date,
+            'site_id': site_id
+        }
+    
+    def transform(self, extracted: Dict[str, Any], context: TaskContext) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        转换数据：计算各窗口统计
+        """
+        service_pairs = extracted['service_pairs']
+        member_info = extracted['member_info']
+        assistant_info = extracted['assistant_info']
+        stat_date = extracted['stat_date']
+        site_id = extracted['site_id']
+        
+        self.logger.info(
+            "%s: 转换数据，%d 条服务关系记录",
+            self.get_task_code(), len(service_pairs)
+        )
+        
+        # 构建统计记录
+        results = []
+        
+        for pair in service_pairs:
+            assistant_id = pair.get('assistant_id')
+            member_id = pair.get('member_id')
+            
+            # 跳过散客
+            if self.is_guest(member_id):
+                continue
+            
+            asst_info = assistant_info.get(assistant_id, {})
+            memb_info = member_info.get(member_id, {})
+            
+            # 构建记录
+            record = {
+                'site_id': site_id,
+                'tenant_id': self.config.get("app.tenant_id", site_id),
+                'assistant_id': assistant_id,
+                'assistant_nickname': asst_info.get('nickname', pair.get('assistant_nickname')),
+                'member_id': member_id,
+                'member_nickname': memb_info.get('nickname'),
+                'member_mobile': self._mask_mobile(memb_info.get('mobile')),
+                'stat_date': stat_date,
+                # 全量累计统计
+                'first_service_date': pair.get('first_service_date'),
+                'last_service_date': pair.get('last_service_date'),
+                'total_service_count': self.safe_int(pair.get('total_service_count', 0)),
+                'total_service_hours': self.safe_decimal(pair.get('total_service_hours', 0)),
+                'total_service_amount': self.safe_decimal(pair.get('total_service_amount', 0)),
+                # 滚动窗口统计
+                'service_count_7d': self.safe_int(pair.get('service_count_7d', 0)),
+                'service_count_10d': self.safe_int(pair.get('service_count_10d', 0)),
+                'service_count_15d': self.safe_int(pair.get('service_count_15d', 0)),
+                'service_count_30d': self.safe_int(pair.get('service_count_30d', 0)),
+                'service_count_60d': self.safe_int(pair.get('service_count_60d', 0)),
+                'service_count_90d': self.safe_int(pair.get('service_count_90d', 0)),
+                'service_hours_7d': self.safe_decimal(pair.get('service_hours_7d', 0)),
+                'service_hours_10d': self.safe_decimal(pair.get('service_hours_10d', 0)),
+                'service_hours_15d': self.safe_decimal(pair.get('service_hours_15d', 0)),
+                'service_hours_30d': self.safe_decimal(pair.get('service_hours_30d', 0)),
+                'service_hours_60d': self.safe_decimal(pair.get('service_hours_60d', 0)),
+                'service_hours_90d': self.safe_decimal(pair.get('service_hours_90d', 0)),
+                'service_amount_7d': self.safe_decimal(pair.get('service_amount_7d', 0)),
+                'service_amount_10d': self.safe_decimal(pair.get('service_amount_10d', 0)),
+                'service_amount_15d': self.safe_decimal(pair.get('service_amount_15d', 0)),
+                'service_amount_30d': self.safe_decimal(pair.get('service_amount_30d', 0)),
+                'service_amount_60d': self.safe_decimal(pair.get('service_amount_60d', 0)),
+                'service_amount_90d': self.safe_decimal(pair.get('service_amount_90d', 0)),
+                # 活跃度指标
+                'days_since_last': self._calc_days_since(stat_date, pair.get('last_service_date')),
+                'is_active_7d': self.safe_int(pair.get('service_count_7d', 0)) > 0,
+                'is_active_30d': self.safe_int(pair.get('service_count_30d', 0)) > 0,
+            }
+            results.append(record)
+        
+        return results
+    
+    def load(self, transformed: List[Dict[str, Any]], context: TaskContext) -> Dict:
+        """
+        加载数据
+        """
+        if not transformed:
+            self.logger.info("%s: 无数据需要写入", self.get_task_code())
+            return {"counts": {"fetched": 0, "inserted": 0, "updated": 0, "skipped": 0, "errors": 0}}
+        
+        # 删除已存在的数据
+        deleted = self.delete_existing_data(context, date_col="stat_date")
+        
+        # 批量插入
+        inserted = self.bulk_insert(transformed)
+        
+        self.logger.info(
+            "%s: 加载完成，删除 %d 行，插入 %d 行",
+            self.get_task_code(), deleted, inserted
+        )
+        
+        return {
+            "counts": {
+                "fetched": len(transformed),
+                "inserted": inserted,
+                "updated": 0,
+                "skipped": 0,
+                "errors": 0
+            },
+            "extra": {"deleted": deleted}
+        }
+    
+    # ==========================================================================
+    # 数据提取方法
+    # ==========================================================================
+    
+    def _extract_service_pairs(
+        self,
+        site_id: int,
+        stat_date: date
+    ) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        提取助教-客户服务统计（含滚动窗口）
+        """
+        sql = """
+            WITH service_base AS (
+                SELECT 
+                    site_assistant_id AS assistant_id,
+                    nickname AS assistant_nickname,
+                    tenant_member_id AS member_id,
+                    DATE(start_use_time) AS service_date,
+                    income_seconds,
+                    ledger_amount
+                FROM billiards_dwd.dwd_assistant_service_log
+                WHERE site_id = %s
+                  AND tenant_member_id IS NOT NULL
+                  AND tenant_member_id != 0
+            )
+            SELECT 
+                assistant_id,
+                MAX(assistant_nickname) AS assistant_nickname,
+                member_id,
+                MIN(service_date) AS first_service_date,
+                MAX(service_date) AS last_service_date,
+                -- 全量累计
+                COUNT(*) AS total_service_count,
+                SUM(income_seconds) / 3600.0 AS total_service_hours,
+                SUM(ledger_amount) AS total_service_amount,
+                -- 7天窗口
+                COUNT(CASE WHEN service_date >= %s - INTERVAL '6 days' THEN 1 END) AS service_count_7d,
+                SUM(CASE WHEN service_date >= %s - INTERVAL '6 days' THEN income_seconds ELSE 0 END) / 3600.0 AS service_hours_7d,
+                SUM(CASE WHEN service_date >= %s - INTERVAL '6 days' THEN ledger_amount ELSE 0 END) AS service_amount_7d,
+                -- 10天窗口
+                COUNT(CASE WHEN service_date >= %s - INTERVAL '9 days' THEN 1 END) AS service_count_10d,
+                SUM(CASE WHEN service_date >= %s - INTERVAL '9 days' THEN income_seconds ELSE 0 END) / 3600.0 AS service_hours_10d,
+                SUM(CASE WHEN service_date >= %s - INTERVAL '9 days' THEN ledger_amount ELSE 0 END) AS service_amount_10d,
+                -- 15天窗口
+                COUNT(CASE WHEN service_date >= %s - INTERVAL '14 days' THEN 1 END) AS service_count_15d,
+                SUM(CASE WHEN service_date >= %s - INTERVAL '14 days' THEN income_seconds ELSE 0 END) / 3600.0 AS service_hours_15d,
+                SUM(CASE WHEN service_date >= %s - INTERVAL '14 days' THEN ledger_amount ELSE 0 END) AS service_amount_15d,
+                -- 30天窗口
+                COUNT(CASE WHEN service_date >= %s - INTERVAL '29 days' THEN 1 END) AS service_count_30d,
+                SUM(CASE WHEN service_date >= %s - INTERVAL '29 days' THEN income_seconds ELSE 0 END) / 3600.0 AS service_hours_30d,
+                SUM(CASE WHEN service_date >= %s - INTERVAL '29 days' THEN ledger_amount ELSE 0 END) AS service_amount_30d,
+                -- 60天窗口
+                COUNT(CASE WHEN service_date >= %s - INTERVAL '59 days' THEN 1 END) AS service_count_60d,
+                SUM(CASE WHEN service_date >= %s - INTERVAL '59 days' THEN income_seconds ELSE 0 END) / 3600.0 AS service_hours_60d,
+                SUM(CASE WHEN service_date >= %s - INTERVAL '59 days' THEN ledger_amount ELSE 0 END) AS service_amount_60d,
+                -- 90天窗口
+                COUNT(CASE WHEN service_date >= %s - INTERVAL '89 days' THEN 1 END) AS service_count_90d,
+                SUM(CASE WHEN service_date >= %s - INTERVAL '89 days' THEN income_seconds ELSE 0 END) / 3600.0 AS service_hours_90d,
+                SUM(CASE WHEN service_date >= %s - INTERVAL '89 days' THEN ledger_amount ELSE 0 END) AS service_amount_90d
+            FROM service_base
+            GROUP BY assistant_id, member_id
+            HAVING MAX(service_date) >= %s - INTERVAL '90 days'
+        """
+        # 构建参数（每个窗口需要3个日期参数）
+        params = [site_id]
+        for _ in range(6):  # 6个窗口，每个3个参数
+            params.extend([stat_date, stat_date, stat_date])
+        params.append(stat_date)  # HAVING条件
+        
+        rows = self.db.query(sql, tuple(params))
+        return [dict(row) for row in rows] if rows else []
+    
+    def _extract_member_info(self, site_id: int) -> Dict[int, Dict[str, Any]]:
+        """
+        提取会员信息
+        """
+        sql = """
+            SELECT 
+                member_id,
+                nickname,
+                mobile
+            FROM billiards_dwd.dim_member
+            WHERE site_id = %s
+        """
+        rows = self.db.query(sql, (site_id,))
+        
+        result = {}
+        for row in (rows or []):
+            row_dict = dict(row)
+            result[row_dict['member_id']] = row_dict
+        return result
+    
+    def _extract_assistant_info(self, site_id: int) -> Dict[int, Dict[str, Any]]:
+        """
+        提取助教信息
+        """
+        sql = """
+            SELECT 
+                site_assistant_id AS assistant_id,
+                nickname
+            FROM billiards_dwd.dim_assistant
+            WHERE site_id = %s
+              AND valid_to IS NULL
+        """
+        rows = self.db.query(sql, (site_id,))
+        
+        result = {}
+        for row in (rows or []):
+            row_dict = dict(row)
+            result[row_dict['assistant_id']] = row_dict
+        return result
+    
+    # ==========================================================================
+    # 工具方法
+    # ==========================================================================
+    
+    def _mask_mobile(self, mobile: Optional[str]) -> Optional[str]:
+        """
+        手机号脱敏
+        """
+        if not mobile or len(mobile) < 7:
+            return mobile
+        return mobile[:3] + "****" + mobile[-4:]
+    
+    def _calc_days_since(self, stat_date: date, last_date: Optional[date]) -> Optional[int]:
+        """
+        计算距离最近服务的天数
+        """
+        if not last_date:
+            return None
+        if isinstance(last_date, datetime):
+            last_date = last_date.date()
+        return (stat_date - last_date).days
+
+
+# 便于外部导入
+__all__ = ['AssistantCustomerTask']

etl_billiards/tasks/dws/assistant_daily_task.py

@@ -0,0 +1,344 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+助教日度业绩明细任务
+
+功能说明：
+    以"助教+日期"为粒度，汇总每日业绩明细
+    
+数据来源：
+    - dwd_assistant_service_log: 助教服务流水
+    - dwd_assistant_trash_event: 废除记录（排除）
+    - dim_assistant: 助教维度（SCD2，获取当日等级）
+    - cfg_skill_type: 技能→课程类型映射
+
+目标表：
+    billiards_dws.dws_assistant_daily_detail
+
+更新策略：
+    - 更新频率：每小时增量更新
+    - 幂等方式：delete-before-insert（按日期窗口）
+    
+业务规则：
+    - 有效业绩：需排除dwd_assistant_trash_event中的废除记录
+    - 助教等级：使用SCD2 as-of取值，获取统计日当日生效的等级
+    - 课程类型：通过skill_id映射，分为基础课和附加课
+
+作者：ETL团队
+创建日期：2026-02-01
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from datetime import date, datetime, timedelta
+from decimal import Decimal
+from typing import Any, Dict, List, Optional, Set, Tuple
+
+from .base_dws_task import BaseDwsTask, CourseType, TaskContext
+
+
+class AssistantDailyTask(BaseDwsTask):
+    """
+    助教日度业绩明细任务
+    
+    汇总每个助教每天的：
+    - 服务次数（总/基础课/附加课）
+    - 计费时长（秒/小时）
+    - 计费金额
+    - 服务客户数（去重）
+    - 服务台桌数（去重）
+    - 被废除的记录统计
+    """
+    
+    def get_task_code(self) -> str:
+        return "DWS_ASSISTANT_DAILY"
+    
+    def get_target_table(self) -> str:
+        return "dws_assistant_daily_detail"
+    
+    def get_primary_keys(self) -> List[str]:
+        return ["site_id", "assistant_id", "stat_date"]
+    
+    # ==========================================================================
+    # ETL主流程
+    # ==========================================================================
+    
+    def extract(self, context: TaskContext) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        提取数据：从DWD层读取助教服务记录
+        """
+        start_date = context.window_start.date() if hasattr(context.window_start, 'date') else context.window_start
+        end_date = context.window_end.date() if hasattr(context.window_end, 'date') else context.window_end
+        site_id = context.store_id
+        
+        self.logger.info(
+            "%s: 提取数据，日期范围 %s ~ %s",
+            self.get_task_code(), start_date, end_date
+        )
+        
+        # 1. 获取助教服务记录
+        service_records = self._extract_service_records(site_id, start_date, end_date)
+        
+        # 2. 获取废除记录
+        trash_records = self._extract_trash_records(site_id, start_date, end_date)
+        
+        # 3. 加载配置缓存
+        self.load_config_cache()
+        
+        return {
+            'service_records': service_records,
+            'trash_records': trash_records,
+            'start_date': start_date,
+            'end_date': end_date,
+            'site_id': site_id
+        }
+    
+    def transform(self, extracted: Dict[str, Any], context: TaskContext) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        转换数据：按助教+日期聚合
+        """
+        service_records = extracted['service_records']
+        trash_records = extracted['trash_records']
+        site_id = extracted['site_id']
+        
+        self.logger.info(
+            "%s: 转换数据，服务记录 %d 条，废除记录 %d 条",
+            self.get_task_code(), len(service_records), len(trash_records)
+        )
+        
+        # 构建废除记录索引（assistant_service_id -> trash_info）
+        trash_index = self._build_trash_index(trash_records)
+        
+        # 按助教+日期聚合
+        aggregated = self._aggregate_by_assistant_date(
+            service_records, 
+            trash_index,
+            site_id
+        )
+        
+        return aggregated
+    
+    def load(self, transformed: List[Dict[str, Any]], context: TaskContext) -> Dict:
+        """
+        加载数据：写入DWS表
+        """
+        if not transformed:
+            self.logger.info("%s: 无数据需要写入", self.get_task_code())
+            return {"counts": {"fetched": 0, "inserted": 0, "updated": 0, "skipped": 0, "errors": 0}}
+        
+        # 删除已存在的数据（幂等）
+        deleted = self.delete_existing_data(context, date_col="stat_date")
+        
+        # 批量插入
+        inserted = self.bulk_insert(transformed)
+        
+        self.logger.info(
+            "%s: 加载完成，删除 %d 行，插入 %d 行",
+            self.get_task_code(), deleted, inserted
+        )
+        
+        return {
+            "counts": {
+                "fetched": len(transformed),
+                "inserted": inserted,
+                "updated": 0,
+                "skipped": 0,
+                "errors": 0
+            },
+            "extra": {"deleted": deleted}
+        }
+    
+    # ==========================================================================
+    # 数据提取方法
+    # ==========================================================================
+    
+    def _extract_service_records(
+        self,
+        site_id: int,
+        start_date: date,
+        end_date: date
+    ) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        提取助教服务记录
+        """
+        sql = """
+            SELECT 
+                asl.assistant_service_id,
+                asl.order_settle_id,
+                asl.site_assistant_id AS assistant_id,
+                asl.nickname AS assistant_nickname,
+                asl.assistant_level,
+                asl.skill_id,
+                asl.skill_name,
+                asl.tenant_member_id AS member_id,
+                asl.site_table_id AS table_id,
+                asl.income_seconds,
+                asl.real_use_seconds,
+                asl.ledger_amount,
+                asl.ledger_unit_price,
+                DATE(asl.start_use_time) AS service_date
+            FROM billiards_dwd.dwd_assistant_service_log asl
+            WHERE asl.site_id = %s
+              AND DATE(asl.start_use_time) >= %s
+              AND DATE(asl.start_use_time) <= %s
+        """
+        rows = self.db.query(sql, (site_id, start_date, end_date))
+        return [dict(row) for row in rows] if rows else []
+    
+    def _extract_trash_records(
+        self,
+        site_id: int,
+        start_date: date,
+        end_date: date
+    ) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        提取废除记录
+        
+        有效业绩的排除规则：仅对"助教废除表"的记录进行处理排除
+        """
+        sql = """
+            SELECT 
+                assistant_service_id,
+                trash_seconds,
+                trash_reason,
+                trash_time
+            FROM billiards_dwd.dwd_assistant_trash_event
+            WHERE site_id = %s
+              AND DATE(trash_time) >= %s
+              AND DATE(trash_time) <= %s
+        """
+        rows = self.db.query(sql, (site_id, start_date, end_date))
+        return [dict(row) for row in rows] if rows else []
+    
+    # ==========================================================================
+    # 数据转换方法
+    # ==========================================================================
+    
+    def _build_trash_index(
+        self,
+        trash_records: List[Dict[str, Any]]
+    ) -> Dict[int, Dict[str, Any]]:
+        """
+        构建废除记录索引
+        """
+        index = {}
+        for record in trash_records:
+            service_id = record.get('assistant_service_id')
+            if service_id:
+                index[service_id] = record
+        return index
+    
+    def _aggregate_by_assistant_date(
+        self,
+        service_records: List[Dict[str, Any]],
+        trash_index: Dict[int, Dict[str, Any]],
+        site_id: int
+    ) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        按助教+日期聚合服务记录
+        """
+        # 聚合字典：(assistant_id, service_date) -> aggregated_data
+        agg_dict: Dict[Tuple[int, date], Dict[str, Any]] = {}
+        
+        for record in service_records:
+            assistant_id = record.get('assistant_id')
+            service_date = record.get('service_date')
+            
+            if not assistant_id or not service_date:
+                continue
+            
+            key = (assistant_id, service_date)
+            
+            # 初始化聚合数据
+            if key not in agg_dict:
+                # 获取助教当日等级（SCD2 as-of）
+                level_info = self.get_assistant_level_asof(assistant_id, service_date)
+                
+                agg_dict[key] = {
+                    'site_id': site_id,
+                    'tenant_id': self.config.get("app.tenant_id", site_id),
+                    'assistant_id': assistant_id,
+                    'assistant_nickname': record.get('assistant_nickname'),
+                    'stat_date': service_date,
+                    'assistant_level_code': level_info.get('level_code') if level_info else record.get('assistant_level'),
+                    'assistant_level_name': level_info.get('level_name') if level_info else None,
+                    'total_service_count': 0,
+                    'base_service_count': 0,
+                    'bonus_service_count': 0,
+                    'total_seconds': 0,
+                    'base_seconds': 0,
+                    'bonus_seconds': 0,
+                    'total_hours': Decimal('0'),
+                    'base_hours': Decimal('0'),
+                    'bonus_hours': Decimal('0'),
+                    'total_ledger_amount': Decimal('0'),
+                    'base_ledger_amount': Decimal('0'),
+                    'bonus_ledger_amount': Decimal('0'),
+                    'unique_customers': set(),
+                    'unique_tables': set(),
+                    'trashed_seconds': 0,
+                    'trashed_count': 0,
+                }
+            
+            agg = agg_dict[key]
+            
+            # 获取服务信息
+            service_id = record.get('assistant_service_id')
+            income_seconds = self.safe_int(record.get('income_seconds', 0))
+            ledger_amount = self.safe_decimal(record.get('ledger_amount', 0))
+            skill_id = record.get('skill_id')
+            member_id = record.get('member_id')
+            table_id = record.get('table_id')
+            
+            # 判断课程类型
+            course_type = self.get_course_type(skill_id) if skill_id else CourseType.BASE
+            is_base = course_type == CourseType.BASE
+            
+            # 检查是否被废除
+            is_trashed = service_id in trash_index
+            
+            if is_trashed:
+                # 废除记录单独统计
+                trash_info = trash_index[service_id]
+                trash_seconds = self.safe_int(trash_info.get('trash_seconds', income_seconds))
+                agg['trashed_seconds'] += trash_seconds
+                agg['trashed_count'] += 1
+            else:
+                # 正常记录累加
+                agg['total_service_count'] += 1
+                agg['total_seconds'] += income_seconds
+                agg['total_ledger_amount'] += ledger_amount
+                
+                if is_base:
+                    agg['base_service_count'] += 1
+                    agg['base_seconds'] += income_seconds
+                    agg['base_ledger_amount'] += ledger_amount
+                else:
+                    agg['bonus_service_count'] += 1
+                    agg['bonus_seconds'] += income_seconds
+                    agg['bonus_ledger_amount'] += ledger_amount
+            
+            # 客户和台桌去重统计（不论是否废除）
+            if member_id and not self.is_guest(member_id):
+                agg['unique_customers'].add(member_id)
+            if table_id:
+                agg['unique_tables'].add(table_id)
+        
+        # 转换为列表并计算派生字段
+        result = []
+        for key, agg in agg_dict.items():
+            # 计算小时数
+            agg['total_hours'] = self.seconds_to_hours(agg['total_seconds'])
+            agg['base_hours'] = self.seconds_to_hours(agg['base_seconds'])
+            agg['bonus_hours'] = self.seconds_to_hours(agg['bonus_seconds'])
+            
+            # 转换set为count
+            agg['unique_customers'] = len(agg['unique_customers'])
+            agg['unique_tables'] = len(agg['unique_tables'])
+            
+            result.append(agg)
+        
+        return result
+
+
+# 便于外部导入
+__all__ = ['AssistantDailyTask']

etl_billiards/tasks/dws/assistant_finance_task.py

@@ -0,0 +1,199 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+助教收支分析任务
+
+功能说明：
+    以"日期+助教"为粒度，分析助教产出的收入和成本
+    
+数据来源：
+    - dwd_assistant_service_log: 助教服务流水（收入）
+    - dws_assistant_salary_calc: 工资计算（成本）
+
+目标表：
+    billiards_dws.dws_assistant_finance_analysis
+
+更新策略：
+    - 更新频率：每日更新
+    - 幂等方式：delete-before-insert（按日期）
+
+作者：ETL团队
+创建日期：2026-02-01
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from datetime import date, datetime, timedelta
+from decimal import Decimal
+from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple
+
+from .base_dws_task import BaseDwsTask, CourseType, TaskContext
+
+
+class AssistantFinanceTask(BaseDwsTask):
+    """
+    助教收支分析任务
+    """
+    
+    def get_task_code(self) -> str:
+        return "DWS_ASSISTANT_FINANCE"
+    
+    def get_target_table(self) -> str:
+        return "dws_assistant_finance_analysis"
+    
+    def get_primary_keys(self) -> List[str]:
+        return ["site_id", "stat_date", "assistant_id"]
+    
+    def extract(self, context: TaskContext) -> Dict[str, Any]:
+        start_date = context.window_start.date() if hasattr(context.window_start, 'date') else context.window_start
+        end_date = context.window_end.date() if hasattr(context.window_end, 'date') else context.window_end
+        site_id = context.store_id
+        
+        # 获取助教日度收入
+        daily_revenue = self._extract_daily_revenue(site_id, start_date, end_date)
+        
+        # 获取月度工资（用于计算日均成本）
+        monthly_salary = self._extract_monthly_salary(site_id, start_date, end_date)
+        
+        # 加载配置
+        self.load_config_cache()
+        
+        return {
+            'daily_revenue': daily_revenue,
+            'monthly_salary': monthly_salary,
+            'start_date': start_date,
+            'end_date': end_date,
+            'site_id': site_id
+        }
+    
+    def transform(self, extracted: Dict[str, Any], context: TaskContext) -> List[Dict[str, Any]]:
+        daily_revenue = extracted['daily_revenue']
+        monthly_salary = extracted['monthly_salary']
+        site_id = extracted['site_id']
+        
+        # 构建月度工资索引
+        salary_index = {}
+        for sal in monthly_salary:
+            asst_id = sal.get('assistant_id')
+            month = sal.get('salary_month')
+            if asst_id and month:
+                salary_index[(asst_id, month)] = sal
+        
+        results = []
+        for rev in daily_revenue:
+            assistant_id = rev.get('assistant_id')
+            stat_date = rev.get('stat_date')
+            
+            # 获取对应月份的工资
+            month_start = stat_date.replace(day=1) if isinstance(stat_date, date) else None
+            salary = salary_index.get((assistant_id, month_start), {})
+            
+            # 计算日均成本
+            gross_salary = self.safe_decimal(salary.get('gross_salary', 0))
+            work_days = self.safe_int(salary.get('work_days', 1)) or 1
+            cost_daily = gross_salary / Decimal(str(work_days))
+            
+            revenue_total = self.safe_decimal(rev.get('revenue_total', 0))
+            gross_profit = revenue_total - cost_daily
+            gross_margin = gross_profit / revenue_total if revenue_total > 0 else Decimal('0')
+            
+            record = {
+                'site_id': site_id,
+                'tenant_id': self.config.get("app.tenant_id", site_id),
+                'stat_date': stat_date,
+                'assistant_id': assistant_id,
+                'assistant_nickname': rev.get('assistant_nickname'),
+                'revenue_total': revenue_total,
+                'revenue_base': self.safe_decimal(rev.get('revenue_base', 0)),
+                'revenue_bonus': self.safe_decimal(rev.get('revenue_bonus', 0)),
+                'cost_daily': cost_daily,
+                'gross_profit': gross_profit,
+                'gross_margin': gross_margin,
+                'service_count': self.safe_int(rev.get('service_count', 0)),
+                'service_hours': self.safe_decimal(rev.get('service_hours', 0)),
+                'unique_customers': self.safe_int(rev.get('unique_customers', 0)),
+            }
+            results.append(record)
+        
+        return results
+    
+    def load(self, transformed: List[Dict[str, Any]], context: TaskContext) -> Dict:
+        if not transformed:
+            return {"counts": {"fetched": 0, "inserted": 0, "updated": 0, "skipped": 0, "errors": 0}}
+        
+        deleted = self.delete_existing_data(context, date_col="stat_date")
+        inserted = self.bulk_insert(transformed)
+        
+        return {
+            "counts": {"fetched": len(transformed), "inserted": inserted, "updated": 0, "skipped": 0, "errors": 0},
+            "extra": {"deleted": deleted}
+        }
+    
+    def _extract_daily_revenue(self, site_id: int, start_date: date, end_date: date) -> List[Dict[str, Any]]:
+        # 基础课skill_id
+        BASE_SKILL_ID = 2791903611396869
+        
+        sql = """
+            SELECT 
+                DATE(start_use_time) AS stat_date,
+                site_assistant_id AS assistant_id,
+                MAX(nickname) AS assistant_nickname,
+                COUNT(*) AS service_count,
+                SUM(income_seconds) / 3600.0 AS service_hours,
+                SUM(ledger_amount) AS revenue_total,
+                SUM(CASE WHEN skill_id = %s THEN ledger_amount ELSE 0 END) AS revenue_base,
+                SUM(CASE WHEN skill_id != %s THEN ledger_amount ELSE 0 END) AS revenue_bonus,
+                COUNT(DISTINCT tenant_member_id) AS unique_customers
+            FROM billiards_dwd.dwd_assistant_service_log
+            WHERE site_id = %s
+              AND DATE(start_use_time) >= %s
+              AND DATE(start_use_time) <= %s
+            GROUP BY DATE(start_use_time), site_assistant_id
+        """
+        rows = self.db.query(sql, (BASE_SKILL_ID, BASE_SKILL_ID, site_id, start_date, end_date))
+        return [dict(row) for row in rows] if rows else []
+    
+    def _extract_monthly_salary(self, site_id: int, start_date: date, end_date: date) -> List[Dict[str, Any]]:
+        # 获取涉及的月份
+        month_start = start_date.replace(day=1)
+        month_end = end_date.replace(day=1)
+        
+        sql = """
+            SELECT 
+                assistant_id,
+                salary_month,
+                gross_salary,
+                effective_hours
+            FROM billiards_dws.dws_assistant_salary_calc
+            WHERE site_id = %s
+              AND salary_month >= %s
+              AND salary_month <= %s
+        """
+        rows = self.db.query(sql, (site_id, month_start, month_end))
+        
+        # 获取每月工作天数
+        work_days_sql = """
+            SELECT 
+                assistant_id,
+                DATE_TRUNC('month', stat_date)::DATE AS month,
+                COUNT(DISTINCT stat_date) AS work_days
+            FROM billiards_dws.dws_assistant_daily_detail
+            WHERE site_id = %s
+              AND stat_date >= %s
+              AND stat_date <= %s
+            GROUP BY assistant_id, DATE_TRUNC('month', stat_date)
+        """
+        work_days_rows = self.db.query(work_days_sql, (site_id, start_date, end_date))
+        work_days_index = {(r['assistant_id'], r['month']): r['work_days'] for r in (work_days_rows or [])}
+        
+        results = []
+        for row in (rows or []):
+            row_dict = dict(row)
+            asst_id = row_dict.get('assistant_id')
+            month = row_dict.get('salary_month')
+            row_dict['work_days'] = work_days_index.get((asst_id, month), 20)
+            results.append(row_dict)
+        
+        return results
+
+
+__all__ = ['AssistantFinanceTask']

etl_billiards/tasks/dws/assistant_monthly_task.py

@@ -0,0 +1,444 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+助教月度业绩汇总任务
+
+功能说明：
+    以"助教+月份"为粒度，汇总月度业绩及档位计算
+    
+数据来源：
+    - dws_assistant_daily_detail: 日度明细（聚合）
+    - dim_assistant: 助教维度（入职日期、等级）
+    - cfg_performance_tier: 绩效档位配置
+
+目标表：
+    billiards_dws.dws_assistant_monthly_summary
+
+更新策略：
+    - 更新频率：每日更新当月数据
+    - 幂等方式：delete-before-insert（按月份）
+    
+业务规则：
+    - 新入职判断：入职日期在月1日0点之后则为新入职
+    - 有效业绩：total_hours - trashed_hours
+    - 档位匹配：根据有效业绩小时数匹配cfg_performance_tier
+    - 排名计算：按有效业绩小时数降序，考虑并列（如2个第一则都是1，下一个是3）
+
+作者：ETL团队
+创建日期：2026-02-01
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from datetime import date, datetime, timedelta
+from decimal import Decimal
+from typing import Any, Dict, List, Optional, Set, Tuple
+
+from .base_dws_task import BaseDwsTask, TaskContext
+
+
+class AssistantMonthlyTask(BaseDwsTask):
+    """
+    助教月度业绩汇总任务
+    
+    汇总每个助教每月的：
+    - 工作天数、服务次数、时长
+    - 有效业绩（扣除废除记录后）
+    - 档位匹配
+    - 月度排名（用于Top3奖金）
+    """
+    
+    def get_task_code(self) -> str:
+        return "DWS_ASSISTANT_MONTHLY"
+    
+    def get_target_table(self) -> str:
+        return "dws_assistant_monthly_summary"
+    
+    def get_primary_keys(self) -> List[str]:
+        return ["site_id", "assistant_id", "stat_month"]
+    
+    # ==========================================================================
+    # ETL主流程
+    # ==========================================================================
+    
+    def extract(self, context: TaskContext) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        提取数据：从日度明细表聚合
+        """
+        # 确定月份范围
+        start_date = context.window_start.date() if hasattr(context.window_start, 'date') else context.window_start
+        end_date = context.window_end.date() if hasattr(context.window_end, 'date') else context.window_end
+        site_id = context.store_id
+        
+        # 获取涉及的月份列表
+        months = self._get_months_in_range(start_date, end_date)
+        
+        self.logger.info(
+            "%s: 提取数据，月份范围 %s",
+            self.get_task_code(), [str(m) for m in months]
+        )
+        
+        # 1. 获取日度明细聚合数据
+        daily_aggregates = self._extract_daily_aggregates(site_id, months)
+        
+        # 2. 获取助教基本信息
+        assistant_info = self._extract_assistant_info(site_id)
+        
+        # 3. 加载配置缓存
+        self.load_config_cache()
+        
+        return {
+            'daily_aggregates': daily_aggregates,
+            'assistant_info': assistant_info,
+            'months': months,
+            'site_id': site_id
+        }
+    
+    def transform(self, extracted: Dict[str, Any], context: TaskContext) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        转换数据：计算月度汇总、档位匹配、排名
+        """
+        daily_aggregates = extracted['daily_aggregates']
+        assistant_info = extracted['assistant_info']
+        months = extracted['months']
+        site_id = extracted['site_id']
+        
+        self.logger.info(
+            "%s: 转换数据，%d 个月份，%d 条聚合记录",
+            self.get_task_code(), len(months), len(daily_aggregates)
+        )
+        
+        # 按月份处理
+        all_results = []
+        for month in months:
+            month_results = self._process_month(
+                daily_aggregates,
+                assistant_info,
+                month,
+                site_id
+            )
+            all_results.extend(month_results)
+        
+        return all_results
+    
+    def load(self, transformed: List[Dict[str, Any]], context: TaskContext) -> Dict:
+        """
+        加载数据：写入DWS表
+        """
+        if not transformed:
+            self.logger.info("%s: 无数据需要写入", self.get_task_code())
+            return {"counts": {"fetched": 0, "inserted": 0, "updated": 0, "skipped": 0, "errors": 0}}
+        
+        # 删除已存在的数据（按月份）
+        deleted = self._delete_by_months(context, transformed)
+        
+        # 批量插入
+        inserted = self.bulk_insert(transformed)
+        
+        self.logger.info(
+            "%s: 加载完成，删除 %d 行，插入 %d 行",
+            self.get_task_code(), deleted, inserted
+        )
+        
+        return {
+            "counts": {
+                "fetched": len(transformed),
+                "inserted": inserted,
+                "updated": 0,
+                "skipped": 0,
+                "errors": 0
+            },
+            "extra": {"deleted": deleted}
+        }
+    
+    # ==========================================================================
+    # 数据提取方法
+    # ==========================================================================
+    
+    def _get_months_in_range(self, start_date: date, end_date: date) -> List[date]:
+        """
+        获取日期范围内的所有月份（月第一天）
+        """
+        months = []
+        current = start_date.replace(day=1)
+        end_month = end_date.replace(day=1)
+        
+        while current <= end_month:
+            months.append(current)
+            # 下个月
+            if current.month == 12:
+                current = current.replace(year=current.year + 1, month=1)
+            else:
+                current = current.replace(month=current.month + 1)
+        
+        return months
+    
+    def _extract_daily_aggregates(
+        self,
+        site_id: int,
+        months: List[date]
+    ) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        从日度明细表提取并按月聚合
+        """
+        if not months:
+            return []
+        
+        # 构建月份条件
+        month_conditions = []
+        for month in months:
+            next_month = (month.replace(day=28) + timedelta(days=4)).replace(day=1)
+            month_conditions.append(f"(stat_date >= '{month}' AND stat_date < '{next_month}')")
+        
+        month_where = " OR ".join(month_conditions)
+        
+        sql = f"""
+            SELECT 
+                assistant_id,
+                assistant_nickname,
+                assistant_level_code,
+                assistant_level_name,
+                DATE_TRUNC('month', stat_date)::DATE AS stat_month,
+                COUNT(DISTINCT stat_date) AS work_days,
+                SUM(total_service_count) AS total_service_count,
+                SUM(base_service_count) AS base_service_count,
+                SUM(bonus_service_count) AS bonus_service_count,
+                SUM(total_hours) AS total_hours,
+                SUM(base_hours) AS base_hours,
+                SUM(bonus_hours) AS bonus_hours,
+                SUM(total_ledger_amount) AS total_ledger_amount,
+                SUM(base_ledger_amount) AS base_ledger_amount,
+                SUM(bonus_ledger_amount) AS bonus_ledger_amount,
+                SUM(unique_customers) AS total_unique_customers,
+                SUM(unique_tables) AS total_unique_tables,
+                SUM(trashed_seconds) AS trashed_seconds,
+                SUM(trashed_count) AS trashed_count
+            FROM billiards_dws.dws_assistant_daily_detail
+            WHERE site_id = %s AND ({month_where})
+            GROUP BY assistant_id, assistant_nickname, assistant_level_code, assistant_level_name,
+                     DATE_TRUNC('month', stat_date)
+        """
+        
+        rows = self.db.query(sql, (site_id,))
+        return [dict(row) for row in rows] if rows else []
+    
+    def _extract_assistant_info(self, site_id: int) -> Dict[int, Dict[str, Any]]:
+        """
+        提取助教基本信息
+        """
+        sql = """
+            SELECT 
+                site_assistant_id AS assistant_id,
+                nickname,
+                assistant_level,
+                entry_date AS hire_date
+            FROM billiards_dwd.dim_assistant
+            WHERE site_id = %s
+              AND valid_to IS NULL  -- 当前有效记录
+        """
+        rows = self.db.query(sql, (site_id,))
+        
+        result = {}
+        for row in (rows or []):
+            row_dict = dict(row)
+            result[row_dict['assistant_id']] = row_dict
+        return result
+    
+    # ==========================================================================
+    # 数据转换方法
+    # ==========================================================================
+    
+    def _process_month(
+        self,
+        daily_aggregates: List[Dict[str, Any]],
+        assistant_info: Dict[int, Dict[str, Any]],
+        month: date,
+        site_id: int
+    ) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        处理单个月份的数据
+        """
+        # 筛选该月份的数据
+        month_data = [
+            agg for agg in daily_aggregates 
+            if agg.get('stat_month') == month
+        ]
+        
+        if not month_data:
+            return []
+        
+        # 构建月度汇总记录
+        month_records = []
+        
+        for agg in month_data:
+            assistant_id = agg.get('assistant_id')
+            asst_info = assistant_info.get(assistant_id, {})
+            
+            # 计算有效业绩
+            total_hours = self.safe_decimal(agg.get('total_hours', 0))
+            trashed_hours = self.seconds_to_hours(self.safe_int(agg.get('trashed_seconds', 0)))
+            effective_hours = total_hours - trashed_hours
+            
+            # 判断是否新入职
+            hire_date = asst_info.get('hire_date')
+            is_new_hire = False
+            if hire_date:
+                if isinstance(hire_date, datetime):
+                    hire_date = hire_date.date()
+                is_new_hire = self.is_new_hire_in_month(hire_date, month)
+            
+            # 匹配档位
+            tier_hours = effective_hours
+            max_tier_level = None
+            if is_new_hire:
+                tier_hours = self._calc_new_hire_tier_hours(effective_hours, self.safe_int(agg.get('work_days', 0)))
+                if hire_date and hire_date.day > 25:
+                    max_tier_level = 3
+            tier = self.get_performance_tier(
+                tier_hours,
+                is_new_hire,
+                effective_date=month,
+                max_tier_level=max_tier_level
+            )
+            
+            # 获取月末的等级信息（用于记录）
+            month_end = self._get_month_end(month)
+            level_info = self.get_assistant_level_asof(assistant_id, month_end)
+            
+            record = {
+                'site_id': site_id,
+                'tenant_id': self.config.get("app.tenant_id", site_id),
+                'assistant_id': assistant_id,
+                'assistant_nickname': agg.get('assistant_nickname'),
+                'stat_month': month,
+                'assistant_level_code': level_info.get('level_code') if level_info else agg.get('assistant_level_code'),
+                'assistant_level_name': level_info.get('level_name') if level_info else agg.get('assistant_level_name'),
+                'hire_date': hire_date,
+                'is_new_hire': is_new_hire,
+                'work_days': self.safe_int(agg.get('work_days', 0)),
+                'total_service_count': self.safe_int(agg.get('total_service_count', 0)),
+                'base_service_count': self.safe_int(agg.get('base_service_count', 0)),
+                'bonus_service_count': self.safe_int(agg.get('bonus_service_count', 0)),
+                'total_hours': total_hours,
+                'base_hours': self.safe_decimal(agg.get('base_hours', 0)),
+                'bonus_hours': self.safe_decimal(agg.get('bonus_hours', 0)),
+                'effective_hours': effective_hours,
+                'trashed_hours': trashed_hours,
+                'total_ledger_amount': self.safe_decimal(agg.get('total_ledger_amount', 0)),
+                'base_ledger_amount': self.safe_decimal(agg.get('base_ledger_amount', 0)),
+                'bonus_ledger_amount': self.safe_decimal(agg.get('bonus_ledger_amount', 0)),
+                'unique_customers': self.safe_int(agg.get('total_unique_customers', 0)),
+                'unique_tables': self.safe_int(agg.get('total_unique_tables', 0)),
+                'avg_service_seconds': self._calc_avg_service_seconds(agg),
+                'tier_id': tier.get('tier_id') if tier else None,
+                'tier_code': tier.get('tier_code') if tier else None,
+                'tier_name': tier.get('tier_name') if tier else None,
+                'rank_by_hours': None,  # 后面计算
+                'rank_with_ties': None,  # 后面计算
+            }
+            month_records.append(record)
+        
+        # 计算排名
+        self._calculate_ranks(month_records)
+        
+        return month_records
+    
+    def _get_month_end(self, month: date) -> date:
+        """
+        获取月末日期
+        """
+        if month.month == 12:
+            next_month = month.replace(year=month.year + 1, month=1, day=1)
+        else:
+            next_month = month.replace(month=month.month + 1, day=1)
+        return next_month - timedelta(days=1)
+    
+    def _calc_avg_service_seconds(self, agg: Dict[str, Any]) -> Decimal:
+        """
+        计算平均单次服务时长
+        """
+        total_count = self.safe_int(agg.get('total_service_count', 0))
+        if total_count == 0:
+            return Decimal('0')
+        
+        total_hours = self.safe_decimal(agg.get('total_hours', 0))
+        total_seconds = total_hours * Decimal('3600')
+        return total_seconds / Decimal(str(total_count))
+    
+    def _calc_new_hire_tier_hours(self, effective_hours: Decimal, work_days: int) -> Decimal:
+        """
+        新入职定档：日均 * 30（仅用于定档，不影响奖金与排名）
+        """
+        if work_days <= 0:
+            return Decimal('0')
+        return (effective_hours / Decimal(str(work_days))) * Decimal('30')
+    
+    def _calculate_ranks(self, records: List[Dict[str, Any]]) -> None:
+        """
+        计算排名（考虑并列）
+        
+        Top3排名口径：按有效业绩总小时数排名，
+        如遇并列则都算，比如2个第一，则记为2个第一，一个第三
+        """
+        if not records:
+            return
+        
+        # 按有效业绩降序排序
+        sorted_records = sorted(
+            records, 
+            key=lambda x: x.get('effective_hours', Decimal('0')),
+            reverse=True
+        )
+        
+        # 计算考虑并列的排名
+        values = [
+            (r.get('assistant_id'), r.get('effective_hours', Decimal('0')))
+            for r in sorted_records
+        ]
+        ranked = self.calculate_rank_with_ties(values)
+        
+        # 创建排名映射
+        rank_map = {
+            assistant_id: (rank, dense_rank)
+            for assistant_id, rank, dense_rank in ranked
+        }
+        
+        # 更新记录
+        for record in records:
+            assistant_id = record.get('assistant_id')
+            if assistant_id in rank_map:
+                rank, _ = rank_map[assistant_id]
+                record['rank_by_hours'] = rank
+                record['rank_with_ties'] = rank  # 使用考虑并列的排名
+    
+    def _delete_by_months(
+        self, 
+        context: TaskContext,
+        records: List[Dict[str, Any]]
+    ) -> int:
+        """
+        按月份删除已存在的数据
+        """
+        # 获取涉及的月份
+        months = set(r.get('stat_month') for r in records if r.get('stat_month'))
+        
+        if not months:
+            return 0
+        
+        target_table = self.get_target_table()
+        full_table = f"{self.DWS_SCHEMA}.{target_table}"
+        
+        total_deleted = 0
+        with self.db.conn.cursor() as cur:
+            for month in months:
+                sql = f"""
+                    DELETE FROM {full_table}
+                    WHERE site_id = %s AND stat_month = %s
+                """
+                cur.execute(sql, (context.store_id, month))
+                total_deleted += cur.rowcount
+        
+        return total_deleted
+
+
+# 便于外部导入
+__all__ = ['AssistantMonthlyTask']

etl_billiards/tasks/dws/assistant_salary_task.py

@@ -0,0 +1,403 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+助教工资计算任务
+
+功能说明：
+    以"助教+月份"为粒度，计算月度工资明细
+    
+数据来源：
+    - dws_assistant_monthly_summary: 月度业绩汇总
+    - dws_assistant_recharge_commission: 充值提成（Excel导入）
+    - cfg_performance_tier: 绩效档位配置
+    - cfg_assistant_level_price: 等级定价配置
+    - cfg_bonus_rules: 奖金规则配置
+
+目标表：
+    billiards_dws.dws_assistant_salary_calc
+
+更新策略：
+    - 更新频率：月初计算上月工资
+    - 幂等方式：delete-before-insert（按月份）
+    
+业务规则（来自DWS数据库处理需求.md）：
+    - 基础课收入 = 基础课小时数 × (客户支付价格 - 专业课抽成)
+      例：中级助教基础课170小时，3档 = 170 × (108 - 13) = 16,150元
+    - 附加课收入 = 附加课小时数 × 附加课价格 × (1 - 打赏课抽成比例)
+      例：附加课15小时，3档 = 15 × 190 × (1 - 0.35) = 1,852.5元
+    - 冲刺奖金：H>=190:300, H>=220:800（不累计，取最高档）
+    - Top3奖金：1st:1000, 2nd:600, 3rd:400（并列都算）
+    - 充值提成：来自dws_assistant_recharge_commission
+    - SCD2口径：等级定价使用月份对应的历史值
+
+作者：ETL团队
+创建日期：2026-02-01
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from datetime import date, datetime, timedelta
+from decimal import Decimal
+from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple
+
+from .base_dws_task import BaseDwsTask, TaskContext
+
+
+class AssistantSalaryTask(BaseDwsTask):
+    """
+    助教工资计算任务
+    
+    计算每个助教每月的工资明细：
+    - 课时收入（基础课+附加课）
+    - 扣款（档位扣款+其他）
+    - 奖金（档位奖金+冲刺+Top3+充值提成+其他）
+    - 应发工资
+    """
+    
+    def get_task_code(self) -> str:
+        return "DWS_ASSISTANT_SALARY"
+    
+    def get_target_table(self) -> str:
+        return "dws_assistant_salary_calc"
+    
+    def get_primary_keys(self) -> List[str]:
+        return ["site_id", "assistant_id", "salary_month"]
+    
+    # ==========================================================================
+    # ETL主流程
+    # ==========================================================================
+    
+    def extract(self, context: TaskContext) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        提取数据
+        """
+        # 确定工资月份（通常是上月）
+        end_date = context.window_end.date() if hasattr(context.window_end, 'date') else context.window_end
+        salary_month = self._get_salary_month(end_date)
+        site_id = context.store_id
+        
+        self.logger.info(
+            "%s: 提取数据，工资月份 %s",
+            self.get_task_code(), salary_month
+        )
+        
+        # 1. 获取月度业绩汇总
+        monthly_summary = self._extract_monthly_summary(site_id, salary_month)
+        
+        # 2. 获取充值提成
+        recharge_commission = self._extract_recharge_commission(site_id, salary_month)
+        
+        # 3. 加载配置缓存
+        self.load_config_cache()
+        
+        return {
+            'monthly_summary': monthly_summary,
+            'recharge_commission': recharge_commission,
+            'salary_month': salary_month,
+            'site_id': site_id
+        }
+    
+    def transform(self, extracted: Dict[str, Any], context: TaskContext) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        转换数据：计算工资
+        """
+        monthly_summary = extracted['monthly_summary']
+        recharge_commission = extracted['recharge_commission']
+        salary_month = extracted['salary_month']
+        site_id = extracted['site_id']
+        
+        self.logger.info(
+            "%s: 转换数据，%d 条月度汇总记录",
+            self.get_task_code(), len(monthly_summary)
+        )
+        
+        # 构建充值提成索引
+        commission_index = {}
+        for comm in recharge_commission:
+            asst_id = comm.get('assistant_id')
+            if asst_id:
+                commission_index[asst_id] = commission_index.get(asst_id, Decimal('0')) + \
+                    self.safe_decimal(comm.get('commission_amount', 0))
+        
+        # 计算工资
+        results = []
+        for summary in monthly_summary:
+            record = self._calculate_salary(summary, commission_index, salary_month, site_id)
+            results.append(record)
+        
+        return results
+    
+    def load(self, transformed: List[Dict[str, Any]], context: TaskContext) -> Dict:
+        """
+        加载数据
+        """
+        if not transformed:
+            self.logger.info("%s: 无数据需要写入", self.get_task_code())
+            return {"counts": {"fetched": 0, "inserted": 0, "updated": 0, "skipped": 0, "errors": 0}}
+        
+        # 删除已存在的数据
+        deleted = self._delete_by_month(context, transformed)
+        
+        # 批量插入
+        inserted = self.bulk_insert(transformed)
+        
+        self.logger.info(
+            "%s: 加载完成，删除 %d 行，插入 %d 行",
+            self.get_task_code(), deleted, inserted
+        )
+        
+        return {
+            "counts": {
+                "fetched": len(transformed),
+                "inserted": inserted,
+                "updated": 0,
+                "skipped": 0,
+                "errors": 0
+            },
+            "extra": {"deleted": deleted}
+        }
+    
+    # ==========================================================================
+    # 数据提取方法
+    # ==========================================================================
+    
+    def _get_salary_month(self, end_date: date) -> date:
+        """
+        获取工资月份（默认为上月）
+        """
+        # 如果是月初，计算上月工资
+        if end_date.day <= 5:
+            if end_date.month == 1:
+                return date(end_date.year - 1, 12, 1)
+            else:
+                return date(end_date.year, end_date.month - 1, 1)
+        else:
+            # 否则计算当月（可能是调整）
+            return end_date.replace(day=1)
+    
+    def _extract_monthly_summary(
+        self,
+        site_id: int,
+        salary_month: date
+    ) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        提取月度业绩汇总
+        """
+        sql = """
+            SELECT 
+                assistant_id,
+                assistant_nickname,
+                stat_month,
+                assistant_level_code,
+                assistant_level_name,
+                hire_date,
+                is_new_hire,
+                effective_hours,
+                base_hours,
+                bonus_hours,
+                tier_id,
+                tier_code,
+                tier_name,
+                rank_with_ties
+            FROM billiards_dws.dws_assistant_monthly_summary
+            WHERE site_id = %s AND stat_month = %s
+        """
+        rows = self.db.query(sql, (site_id, salary_month))
+        return [dict(row) for row in rows] if rows else []
+    
+    def _extract_recharge_commission(
+        self,
+        site_id: int,
+        salary_month: date
+    ) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        提取充值提成
+        """
+        sql = """
+            SELECT 
+                assistant_id,
+                commission_amount
+            FROM billiards_dws.dws_assistant_recharge_commission
+            WHERE site_id = %s AND commission_month = %s
+        """
+        rows = self.db.query(sql, (site_id, salary_month))
+        return [dict(row) for row in rows] if rows else []
+    
+    # ==========================================================================
+    # 工资计算方法
+    # ==========================================================================
+    
+    def _calculate_salary(
+        self,
+        summary: Dict[str, Any],
+        commission_index: Dict[int, Decimal],
+        salary_month: date,
+        site_id: int
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        计算单个助教的月度工资
+        """
+        assistant_id = summary.get('assistant_id')
+        level_code = summary.get('assistant_level_code')
+        effective_hours = self.safe_decimal(summary.get('effective_hours', 0))
+        base_hours = self.safe_decimal(summary.get('base_hours', 0))
+        bonus_hours = self.safe_decimal(summary.get('bonus_hours', 0))
+        is_new_hire = summary.get('is_new_hire', False)
+        rank = summary.get('rank_with_ties')
+        
+        # 获取等级定价（SCD2口径，按月份取值）
+        # base_course_price: 客户支付价格（初级98/中级108/高级118/星级138）
+        # bonus_course_price: 附加课客户支付价格（固定190元）
+        level_price = self.get_level_price(level_code, salary_month)
+        base_course_price = self.safe_decimal(
+            level_price.get('base_course_price', 98) if level_price else 98
+        )
+        bonus_course_price = self.safe_decimal(
+            level_price.get('bonus_course_price', 190) if level_price else 190
+        )
+        
+        # 获取档位配置
+        # base_deduction: 专业课抽成（元/小时），球房从每小时扣除
+        # bonus_deduction_ratio: 打赏课抽成比例，球房从附加课收入扣除的比例
+        tier = self.get_performance_tier_by_id(summary.get('tier_id'), salary_month)
+        if not tier:
+            tier = self.get_performance_tier(
+                effective_hours,
+                is_new_hire,
+                effective_date=salary_month
+            )
+        base_deduction = self.safe_decimal(tier.get('base_deduction', 18)) if tier else Decimal('18')
+        bonus_deduction_ratio = self.safe_decimal(tier.get('bonus_deduction_ratio', 0.40)) if tier else Decimal('0.40')
+        vacation_days = tier.get('vacation_days', 0) if tier else 0
+        vacation_unlimited = tier.get('vacation_unlimited', False) if tier else False
+        
+        # ============================================================
+        # 工资计算公式（来自DWS数据库处理需求.md）
+        # ============================================================
+        # 基础课收入 = 基础课小时数 × (客户支付价格 - 专业课抽成)
+        # 例：中级助教170小时，3档 = 170 × (108 - 13) = 16,150元
+        base_income = base_hours * (base_course_price - base_deduction)
+        
+        # 附加课收入 = 附加课小时数 × 附加课价格 × (1 - 打赏课抽成比例)
+        # 例：15小时，3档 = 15 × 190 × (1 - 0.35) = 1,852.5元
+        bonus_income = bonus_hours * bonus_course_price * (Decimal('1') - bonus_deduction_ratio)
+        
+        # 课时收入合计
+        total_course_income = base_income + bonus_income
+        
+        # 计算冲刺奖金（H>=190:300, H>=220:800，不累计取最高）
+        sprint_bonus = self.calculate_sprint_bonus(effective_hours, salary_month)
+        
+        # 计算Top3排名奖金（1st:1000, 2nd:600, 3rd:400，并列都算）
+        top_rank_bonus = Decimal('0')
+        if rank and rank <= 3:
+            top_rank_bonus = self.calculate_top_rank_bonus(rank, salary_month)
+        
+        # 获取充值提成
+        recharge_commission = commission_index.get(assistant_id, Decimal('0'))
+        
+        # 汇总奖金
+        other_bonus = Decimal('0')  # 预留其他奖金
+        total_bonus = sprint_bonus + top_rank_bonus + recharge_commission + other_bonus
+        
+        # 计算应发工资 = 课时收入 + 奖金
+        gross_salary = total_course_income + total_bonus
+        
+        # 构建记录
+        return {
+            'site_id': site_id,
+            'tenant_id': self.config.get("app.tenant_id", site_id),
+            'assistant_id': assistant_id,
+            'assistant_nickname': summary.get('assistant_nickname'),
+            'salary_month': salary_month,
+            'assistant_level_code': level_code,
+            'assistant_level_name': summary.get('assistant_level_name'),
+            'hire_date': summary.get('hire_date'),
+            'is_new_hire': is_new_hire,
+            'effective_hours': effective_hours,
+            'base_hours': base_hours,
+            'bonus_hours': bonus_hours,
+            'tier_id': summary.get('tier_id'),
+            'tier_code': tier.get('tier_code') if tier else None,
+            'tier_name': tier.get('tier_name') if tier else None,
+            'rank_with_ties': rank,
+            # 定价信息
+            'base_course_price': base_course_price,
+            'bonus_course_price': bonus_course_price,
+            'base_deduction': base_deduction,
+            'bonus_deduction_ratio': bonus_deduction_ratio,
+            # 收入明细
+            'base_income': base_income,
+            'bonus_income': bonus_income,
+            'total_course_income': total_course_income,
+            # 奖金明细
+            'sprint_bonus': sprint_bonus,
+            'top_rank_bonus': top_rank_bonus,
+            'recharge_commission': recharge_commission,
+            'other_bonus': other_bonus,
+            'total_bonus': total_bonus,
+            # 应发工资
+            'gross_salary': gross_salary,
+            # 假期
+            'vacation_days': vacation_days,
+            'vacation_unlimited': vacation_unlimited,
+            'calc_notes': self._build_calc_notes(summary, tier, sprint_bonus, top_rank_bonus),
+        }
+    
+    def _build_calc_notes(
+        self,
+        summary: Dict[str, Any],
+        tier: Optional[Dict[str, Any]],
+        sprint_bonus: Decimal,
+        top_rank_bonus: Decimal
+    ) -> Optional[str]:
+        """
+        构建计算备注
+        """
+        notes = []
+        
+        if summary.get('is_new_hire'):
+            notes.append("新入职首月")
+        
+        if tier:
+            notes.append(f"档位: {tier.get('tier_name', 'N/A')}")
+        
+        if sprint_bonus > 0:
+            notes.append(f"冲刺奖金: {sprint_bonus}")
+        
+        if top_rank_bonus > 0:
+            rank = summary.get('rank_with_ties')
+            notes.append(f"Top{rank}奖金: {top_rank_bonus}")
+        
+        return "; ".join(notes) if notes else None
+    
+    def _delete_by_month(
+        self,
+        context: TaskContext,
+        records: List[Dict[str, Any]]
+    ) -> int:
+        """
+        按月份删除已存在的数据
+        """
+        months = set(r.get('salary_month') for r in records if r.get('salary_month'))
+        
+        if not months:
+            return 0
+        
+        target_table = self.get_target_table()
+        full_table = f"{self.DWS_SCHEMA}.{target_table}"
+        
+        total_deleted = 0
+        with self.db.conn.cursor() as cur:
+            for month in months:
+                sql = f"""
+                    DELETE FROM {full_table}
+                    WHERE site_id = %s AND salary_month = %s
+                """
+                cur.execute(sql, (context.store_id, month))
+                total_deleted += cur.rowcount
+        
+        return total_deleted
+
+
+# 便于外部导入
+__all__ = ['AssistantSalaryTask']

etl_billiards/tasks/dws/finance_daily_task.py

@@ -0,0 +1,574 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+财务日度汇总任务
+
+功能说明：
+    以"日期"为粒度，汇总当日财务数据
+    
+数据来源：
+    - dwd_settlement_head: 结账单头表
+    - dwd_groupbuy_redemption: 团购核销
+    - dwd_recharge_order: 充值订单
+    - dws_finance_expense_summary: 支出汇总（Excel导入）
+    - dws_platform_settlement: 平台回款/服务费（Excel导入）
+
+目标表：
+    billiards_dws.dws_finance_daily_summary
+
+更新策略：
+    - 更新频率：每小时更新当日数据
+    - 幂等方式：delete-before-insert（按日期）
+    
+业务规则：
+    - 发生额：table_charge_money + goods_money + assistant_pd_money + assistant_cx_money
+    - 团购优惠：coupon_amount - 团购支付金额
+    - 团购支付：pl_coupon_sale_amount 或关联 groupbuy_redemption.ledger_unit_price
+    - 首充/续充：通过 is_first 字段区分
+
+作者：ETL团队
+创建日期：2026-02-01
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import calendar
+from datetime import date, datetime, timedelta
+from decimal import Decimal
+from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple
+
+from .base_dws_task import BaseDwsTask, TaskContext
+
+
+class FinanceDailyTask(BaseDwsTask):
+    """
+    财务日度汇总任务
+    
+    汇总每日的：
+    - 发生额（正价）
+    - 优惠拆分
+    - 确认收入
+    - 现金流（流入/流出）
+    - 充值统计（首充/续充）
+    - 订单统计
+    """
+    
+    def get_task_code(self) -> str:
+        return "DWS_FINANCE_DAILY"
+    
+    def get_target_table(self) -> str:
+        return "dws_finance_daily_summary"
+    
+    def get_primary_keys(self) -> List[str]:
+        return ["site_id", "stat_date"]
+    
+    # ==========================================================================
+    # ETL主流程
+    # ==========================================================================
+    
+    def extract(self, context: TaskContext) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        提取数据
+        """
+        start_date = context.window_start.date() if hasattr(context.window_start, 'date') else context.window_start
+        end_date = context.window_end.date() if hasattr(context.window_end, 'date') else context.window_end
+        site_id = context.store_id
+        
+        self.logger.info(
+            "%s: 提取数据，日期范围 %s ~ %s",
+            self.get_task_code(), start_date, end_date
+        )
+        
+        # 1. 获取结账单汇总
+        settlement_summary = self._extract_settlement_summary(site_id, start_date, end_date)
+        
+        # 2. 获取团购核销汇总
+        groupbuy_summary = self._extract_groupbuy_summary(site_id, start_date, end_date)
+        
+        # 3. 获取充值汇总
+        recharge_summary = self._extract_recharge_summary(site_id, start_date, end_date)
+        
+        # 4. 获取支出汇总（来自导入表）
+        expense_summary = self._extract_expense_summary(site_id, start_date, end_date)
+        
+        # 5. 获取平台回款汇总（来自导入表）
+        platform_summary = self._extract_platform_summary(site_id, start_date, end_date)
+        
+        # 6. 获取大客户优惠明细（用于拆分手动优惠）
+        big_customer_summary = self._extract_big_customer_discounts(site_id, start_date, end_date)
+        
+        return {
+            'settlement_summary': settlement_summary,
+            'groupbuy_summary': groupbuy_summary,
+            'recharge_summary': recharge_summary,
+            'expense_summary': expense_summary,
+            'platform_summary': platform_summary,
+            'big_customer_summary': big_customer_summary,
+            'start_date': start_date,
+            'end_date': end_date,
+            'site_id': site_id
+        }
+    
+    def transform(self, extracted: Dict[str, Any], context: TaskContext) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        转换数据：按日期聚合
+        """
+        settlement_summary = extracted['settlement_summary']
+        groupbuy_summary = extracted['groupbuy_summary']
+        recharge_summary = extracted['recharge_summary']
+        expense_summary = extracted['expense_summary']
+        platform_summary = extracted['platform_summary']
+        big_customer_summary = extracted['big_customer_summary']
+        site_id = extracted['site_id']
+        
+        self.logger.info(
+            "%s: 转换数据，%d 天结账数据，%d 天充值数据",
+            self.get_task_code(), len(settlement_summary), len(recharge_summary)
+        )
+        
+        # 按日期合并数据
+        dates = set()
+        for item in settlement_summary + recharge_summary + expense_summary + platform_summary:
+            stat_date = item.get('stat_date')
+            if stat_date:
+                dates.add(stat_date)
+        
+        # 构建索引
+        settle_index = {s['stat_date']: s for s in settlement_summary}
+        groupbuy_index = {g['stat_date']: g for g in groupbuy_summary}
+        recharge_index = {r['stat_date']: r for r in recharge_summary}
+        expense_index = {e['stat_date']: e for e in expense_summary}
+        platform_index = {p['stat_date']: p for p in platform_summary}
+        big_customer_index = {b['stat_date']: b for b in big_customer_summary}
+        
+        results = []
+        for stat_date in sorted(dates):
+            settle = settle_index.get(stat_date, {})
+            groupbuy = groupbuy_index.get(stat_date, {})
+            recharge = recharge_index.get(stat_date, {})
+            expense = expense_index.get(stat_date, {})
+            platform = platform_index.get(stat_date, {})
+            big_customer = big_customer_index.get(stat_date, {})
+            
+            record = self._build_daily_record(
+                stat_date, settle, groupbuy, recharge, expense, platform, big_customer, site_id
+            )
+            results.append(record)
+        
+        return results
+    
+    def load(self, transformed: List[Dict[str, Any]], context: TaskContext) -> Dict:
+        """
+        加载数据
+        """
+        if not transformed:
+            self.logger.info("%s: 无数据需要写入", self.get_task_code())
+            return {"counts": {"fetched": 0, "inserted": 0, "updated": 0, "skipped": 0, "errors": 0}}
+        
+        deleted = self.delete_existing_data(context, date_col="stat_date")
+        inserted = self.bulk_insert(transformed)
+        
+        self.logger.info(
+            "%s: 加载完成，删除 %d 行，插入 %d 行",
+            self.get_task_code(), deleted, inserted
+        )
+        
+        return {
+            "counts": {
+                "fetched": len(transformed),
+                "inserted": inserted,
+                "updated": 0,
+                "skipped": 0,
+                "errors": 0
+            },
+            "extra": {"deleted": deleted}
+        }
+    
+    # ==========================================================================
+    # 数据提取方法
+    # ==========================================================================
+    
+    def _extract_settlement_summary(
+        self,
+        site_id: int,
+        start_date: date,
+        end_date: date
+    ) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        提取结账单日汇总
+        """
+        sql = """
+            SELECT 
+                DATE(create_time) AS stat_date,
+                COUNT(*) AS order_count,
+                COUNT(CASE WHEN member_id != 0 AND member_id IS NOT NULL THEN 1 END) AS member_order_count,
+                COUNT(CASE WHEN member_id = 0 OR member_id IS NULL THEN 1 END) AS guest_order_count,
+                -- 发生额（正价）
+                SUM(table_charge_money) AS table_fee_amount,
+                SUM(goods_money) AS goods_amount,
+                SUM(assistant_pd_money) AS assistant_pd_amount,
+                SUM(assistant_cx_money) AS assistant_cx_amount,
+                SUM(table_charge_money + goods_money + assistant_pd_money + assistant_cx_money) AS gross_amount,
+                -- 支付
+                SUM(pay_amount) AS cash_pay_amount,
+                SUM(recharge_card_amount) AS card_pay_amount,
+                SUM(balance_amount) AS balance_pay_amount,
+                SUM(gift_card_amount) AS gift_card_pay_amount,
+                -- 优惠
+                SUM(coupon_amount) AS coupon_amount,
+                SUM(adjust_amount) AS adjust_amount,
+                SUM(member_discount_amount) AS member_discount_amount,
+                SUM(rounding_amount) AS rounding_amount,
+                SUM(pl_coupon_sale_amount) AS pl_coupon_sale_amount,
+                -- 消费金额
+                SUM(consume_money) AS total_consume
+            FROM billiards_dwd.dwd_settlement_head
+            WHERE site_id = %s
+              AND DATE(create_time) >= %s
+              AND DATE(create_time) <= %s
+            GROUP BY DATE(create_time)
+        """
+        rows = self.db.query(sql, (site_id, start_date, end_date))
+        return [dict(row) for row in rows] if rows else []
+    
+    def _extract_groupbuy_summary(
+        self,
+        site_id: int,
+        start_date: date,
+        end_date: date
+    ) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        提取团购核销日汇总
+        """
+        sql = """
+            SELECT 
+                DATE(redeem_time) AS stat_date,
+                COUNT(*) AS groupbuy_count,
+                SUM(ledger_unit_price) AS groupbuy_pay_total
+            FROM billiards_dwd.dwd_groupbuy_redemption
+            WHERE site_id = %s
+              AND DATE(redeem_time) >= %s
+              AND DATE(redeem_time) <= %s
+            GROUP BY DATE(redeem_time)
+        """
+        rows = self.db.query(sql, (site_id, start_date, end_date))
+        return [dict(row) for row in rows] if rows else []
+    
+    def _extract_recharge_summary(
+        self,
+        site_id: int,
+        start_date: date,
+        end_date: date
+    ) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        提取充值日汇总
+        """
+        sql = """
+            SELECT 
+                DATE(create_time) AS stat_date,
+                COUNT(*) AS recharge_count,
+                SUM(pay_money + gift_money) AS recharge_total,
+                SUM(pay_money) AS recharge_cash,
+                SUM(gift_money) AS recharge_gift,
+                COUNT(CASE WHEN is_first = 1 THEN 1 END) AS first_recharge_count,
+                SUM(CASE WHEN is_first = 1 THEN pay_money + gift_money ELSE 0 END) AS first_recharge_total,
+                SUM(CASE WHEN is_first = 1 THEN pay_money ELSE 0 END) AS first_recharge_cash,
+                SUM(CASE WHEN is_first = 1 THEN gift_money ELSE 0 END) AS first_recharge_gift,
+                COUNT(CASE WHEN is_first = 0 OR is_first IS NULL THEN 1 END) AS renewal_count,
+                SUM(CASE WHEN is_first = 0 OR is_first IS NULL THEN pay_money + gift_money ELSE 0 END) AS renewal_total,
+                SUM(CASE WHEN is_first = 0 OR is_first IS NULL THEN pay_money ELSE 0 END) AS renewal_cash,
+                SUM(CASE WHEN is_first = 0 OR is_first IS NULL THEN gift_money ELSE 0 END) AS renewal_gift,
+                COUNT(DISTINCT member_id) AS recharge_member_count
+            FROM billiards_dwd.dwd_recharge_order
+            WHERE site_id = %s
+              AND DATE(create_time) >= %s
+              AND DATE(create_time) <= %s
+            GROUP BY DATE(create_time)
+        """
+        rows = self.db.query(sql, (site_id, start_date, end_date))
+        return [dict(row) for row in rows] if rows else []
+    
+    def _extract_expense_summary(
+        self,
+        site_id: int,
+        start_date: date,
+        end_date: date
+    ) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        提取支出汇总（来自导入表，按月分摊到日）
+        """
+        if start_date > end_date:
+            return []
+        
+        start_month = start_date.replace(day=1)
+        end_month = end_date.replace(day=1)
+        
+        sql = """
+            SELECT 
+                expense_month,
+                SUM(expense_amount) AS expense_amount
+            FROM billiards_dws.dws_finance_expense_summary
+            WHERE site_id = %s
+              AND expense_month >= %s
+              AND expense_month <= %s
+            GROUP BY expense_month
+        """
+        rows = self.db.query(sql, (site_id, start_month, end_month))
+        if not rows:
+            return []
+        
+        daily_totals: Dict[date, Decimal] = {}
+        for row in rows:
+            row_dict = dict(row)
+            month_date = row_dict.get('expense_month')
+            if not month_date:
+                continue
+            amount = self.safe_decimal(row_dict.get('expense_amount', 0))
+            days_in_month = calendar.monthrange(month_date.year, month_date.month)[1]
+            daily_amount = amount / Decimal(str(days_in_month)) if days_in_month > 0 else Decimal('0')
+            
+            for day in range(1, days_in_month + 1):
+                stat_date = date(month_date.year, month_date.month, day)
+                if stat_date < start_date or stat_date > end_date:
+                    continue
+                daily_totals[stat_date] = daily_totals.get(stat_date, Decimal('0')) + daily_amount
+        
+        return [
+            {'stat_date': stat_date, 'expense_amount': amount}
+            for stat_date, amount in sorted(daily_totals.items())
+        ]
+    
+    def _extract_platform_summary(
+        self,
+        site_id: int,
+        start_date: date,
+        end_date: date
+    ) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        提取平台回款/服务费汇总（来自导入表）
+        """
+        sql = """
+            SELECT 
+                settlement_date AS stat_date,
+                SUM(settlement_amount) AS settlement_amount,
+                SUM(commission_amount) AS commission_amount,
+                SUM(service_fee) AS service_fee
+            FROM billiards_dws.dws_platform_settlement
+            WHERE site_id = %s
+              AND settlement_date >= %s
+              AND settlement_date <= %s
+            GROUP BY settlement_date
+        """
+        rows = self.db.query(sql, (site_id, start_date, end_date))
+        return [dict(row) for row in rows] if rows else []
+    
+    def _extract_big_customer_discounts(
+        self,
+        site_id: int,
+        start_date: date,
+        end_date: date
+    ) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        提取大客户优惠（用于拆分手动调整）
+        """
+        member_ids = self._parse_id_list(self.config.get("dws.discount.big_customer_member_ids"))
+        order_ids = self._parse_id_list(self.config.get("dws.discount.big_customer_order_ids"))
+        if not member_ids and not order_ids:
+            return []
+        
+        sql = """
+            SELECT 
+                pay_time::DATE AS stat_date,
+                order_settle_id,
+                member_id,
+                adjust_amount
+            FROM billiards_dwd.dwd_settlement_head
+            WHERE site_id = %s
+              AND pay_time >= %s
+              AND pay_time < %s + INTERVAL '1 day'
+              AND adjust_amount != 0
+        """
+        rows = self.db.query(sql, (site_id, start_date, end_date))
+        if not rows:
+            return []
+        
+        result: Dict[date, Dict[str, Any]] = {}
+        for row in rows:
+            row_dict = dict(row)
+            stat_date = row_dict.get('stat_date')
+            if not stat_date:
+                continue
+            order_id = row_dict.get('order_settle_id')
+            member_id = row_dict.get('member_id')
+            if order_id not in order_ids and member_id not in member_ids:
+                continue
+            amount = abs(self.safe_decimal(row_dict.get('adjust_amount', 0)))
+            entry = result.setdefault(stat_date, {'stat_date': stat_date, 'big_customer_amount': Decimal('0'), 'big_customer_count': 0})
+            entry['big_customer_amount'] += amount
+            entry['big_customer_count'] += 1
+        
+        return list(result.values())
+    
+    def _parse_id_list(self, value: Any) -> set:
+        if not value:
+            return set()
+        if isinstance(value, str):
+            items = [v.strip() for v in value.split(",") if v.strip()]
+            return {int(v) for v in items if v.isdigit()}
+        if isinstance(value, (list, tuple, set)):
+            result = set()
+            for item in value:
+                if item is None:
+                    continue
+                try:
+                    result.add(int(item))
+                except (ValueError, TypeError):
+                    continue
+            return result
+        return set()
+    
+    # ==========================================================================
+    # 数据转换方法
+    # ==========================================================================
+    
+    def _build_daily_record(
+        self,
+        stat_date: date,
+        settle: Dict[str, Any],
+        groupbuy: Dict[str, Any],
+        recharge: Dict[str, Any],
+        expense: Dict[str, Any],
+        platform: Dict[str, Any],
+        big_customer: Dict[str, Any],
+        site_id: int
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        构建日度财务记录
+        """
+        # 发生额
+        gross_amount = self.safe_decimal(settle.get('gross_amount', 0))
+        table_fee_amount = self.safe_decimal(settle.get('table_fee_amount', 0))
+        goods_amount = self.safe_decimal(settle.get('goods_amount', 0))
+        assistant_pd_amount = self.safe_decimal(settle.get('assistant_pd_amount', 0))
+        assistant_cx_amount = self.safe_decimal(settle.get('assistant_cx_amount', 0))
+        
+        # 支付
+        cash_pay_amount = self.safe_decimal(settle.get('cash_pay_amount', 0))
+        card_pay_amount = self.safe_decimal(settle.get('card_pay_amount', 0))
+        balance_pay_amount = self.safe_decimal(settle.get('balance_pay_amount', 0))
+        gift_card_pay_amount = self.safe_decimal(settle.get('gift_card_pay_amount', 0))
+        
+        # 优惠
+        coupon_amount = self.safe_decimal(settle.get('coupon_amount', 0))
+        pl_coupon_sale = self.safe_decimal(settle.get('pl_coupon_sale_amount', 0))
+        groupbuy_pay = self.safe_decimal(groupbuy.get('groupbuy_pay_total', 0))
+        
+        # 团购支付金额：优先使用pl_coupon_sale_amount，否则使用groupbuy核销金额
+        if pl_coupon_sale > 0:
+            groupbuy_pay_amount = pl_coupon_sale
+        else:
+            groupbuy_pay_amount = groupbuy_pay
+        
+        # 团购优惠 = 团购抵消台费 - 团购支付金额
+        discount_groupbuy = coupon_amount - groupbuy_pay_amount
+        if discount_groupbuy < 0:
+            discount_groupbuy = Decimal('0')
+        
+        adjust_amount = self.safe_decimal(settle.get('adjust_amount', 0))
+        member_discount = self.safe_decimal(settle.get('member_discount_amount', 0))
+        rounding_amount = self.safe_decimal(settle.get('rounding_amount', 0))
+        big_customer_amount = self.safe_decimal(big_customer.get('big_customer_amount', 0))
+        other_discount = adjust_amount - big_customer_amount
+        if other_discount < 0:
+            other_discount = Decimal('0')
+        
+        # 优惠合计
+        discount_total = discount_groupbuy + member_discount + gift_card_pay_amount + adjust_amount + rounding_amount
+        
+        # 确认收入
+        confirmed_income = gross_amount - discount_total
+        
+        # 现金流
+        platform_settlement_amount = self.safe_decimal(platform.get('settlement_amount', 0))
+        platform_fee_amount = (
+            self.safe_decimal(platform.get('commission_amount', 0))
+            + self.safe_decimal(platform.get('service_fee', 0))
+        )
+        recharge_cash_inflow = self.safe_decimal(recharge.get('recharge_cash', 0))
+        platform_inflow = platform_settlement_amount if platform_settlement_amount > 0 else groupbuy_pay_amount
+        cash_inflow_total = cash_pay_amount + platform_inflow + recharge_cash_inflow
+        
+        cash_outflow_total = self.safe_decimal(expense.get('expense_amount', 0)) + platform_fee_amount
+        cash_balance_change = cash_inflow_total - cash_outflow_total
+        
+        # 卡消费
+        cash_card_consume = card_pay_amount + balance_pay_amount
+        gift_card_consume = gift_card_pay_amount
+        card_consume_total = cash_card_consume + gift_card_consume
+        
+        # 充值统计
+        recharge_count = self.safe_int(recharge.get('recharge_count', 0))
+        recharge_total = self.safe_decimal(recharge.get('recharge_total', 0))
+        recharge_cash = self.safe_decimal(recharge.get('recharge_cash', 0))
+        recharge_gift = self.safe_decimal(recharge.get('recharge_gift', 0))
+        first_recharge_count = self.safe_int(recharge.get('first_recharge_count', 0))
+        first_recharge_amount = self.safe_decimal(recharge.get('first_recharge_total', 0))
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