Skill: zhangliangliang909-oss/dtc-report (version 1.6.0)

--- name: dtc-report description: DTC 经营分析报告生成技能（AI 增强版）。支持生成月度/季度/年度经营分析报告，包含经营概览、预实对比、趋势分析、客户与销售、海外仓分析、AI 深度分析、关键发现等完整模块。自动从管报、业务数据、预算数据取数，生成专业 HTML 报告。v1.6.0 修复第三方仓地区分类（美国中西部单独列示）、单箱指标计算（过滤 4 月数据）、自提比例合计行计算。 --- # DTC 经营分析报告生成技能 ## 触发场景 当用户需要生成 DTC 业务经营分析报告时使用此技能，包括： - "生成 DTC 经营分析报告" - "生成 DTC 预实分析报告" - "生成 DTC Q1/季度/年度经营分析" - "生成 DTC 月度经营分析" - "看看 DTC 的经营情况" ## 完整报告结构 ### 第一部分：经营概览（可视化） #### 1.1 核心指标卡片 - **收入**：实际数、预算数、达成率 - **毛利**：实际数、预算数、达成率 - **毛利率**：实际、预算、差异 pp #### 1.2 业务量概览 - **各段箱量**（B 段、C 段、D 段）：实际数、预算数、环比、环比增长 - **出库件数**：实际数、预算数、环比、环比增长 #### 1.3 业务量预算完成率 - 各段箱量预算完成率 - 出库件数预算完成率 --- ### 第二部分：预实情况对比 | 模块 | 数据维度 | 指标 | |------|---------|------| | 2.1 箱量预实对比 | **当月** + **当年累计** | B/C/D 段箱量、实际、预算、达成率、同比、同比增长 | | 2.2 出库件数预实对比 | **当月** + **当年累计** | 实际、预算、达成率、同比、同比增长 | | 2.3 收入预实对比 | **当月** + **当年累计** | B/C/D 段收入（万元）、实际、预算、达成率、同比、同比增长 | | 2.4 毛利预实对比 | **当月** + **当年累计** | B/C/D/电商集拼/其他毛利（万元）、实际、预算、达成率、同比、同比增长 | | 2.5 单箱指标 | **当月** + **当年累计** | B 段和 C 段的单箱收入、单箱毛利 | > ⚠️ **v1.2.0 已集成 AI 自动分析** --- ### 🆕 新增：AI 深度分析（v1.2.0） #### 自动识别异常波动 - 预算达成率 < 70% 的业务段 - 同比下降 > 30% 的业务段 - 毛利预算达成不足 #### 根因分析 - **箱量因素**：客户流失、市场需求、竞争加剧 - **价格因素**：价格战、客户议价、产品结构 - **客户因素**：关键大客户流失或减少合作 - **销售因素**：销售团队业绩波动 #### 行动建议 - **短期措施**（1 个月内）：应急方案 - **中期方案**（1-3 个月）：改善计划 - **长期机制**（3 个月以上）：制度建设 每条建议明确： - 责任部门/人员 - 时间节点 - 预期效果 - 衡量指标 --- ### 第三部分：分月趋势分析 #### 3.1 箱量和出库件数月度趋势 - 分月展示各段箱量、出库件数 - 折线图展示半年或一年数据（图上显示每月数据） - 标注数据来源 #### 3.2 收入毛利月度趋势 - 分月展示 B/C/D/电商集拼/其他的收入毛利 - 折线图展示 - 标注数据来源 > ⚠️ **趋势分析需要搭配文字分析** --- ### 第四部分：客户与销售 #### 4.1 各年合作客户数统计 - 统计 2025 年和 2026 年各业务段合作客户数 - 按 B/C/D 段分类展示 - 显示年度合计和总合计 #### 4.2 各年开发客户对本期收入的贡献 - 按客户首次合作年份（2022-2026 年）分组 - 统计本期（如 2026 Q1）各业务段收入贡献 - **数据验证**：各年合计应等于实际 B/C/D 段收入 - 显示行合计和列合计 #### 4.3 客户开发数 - 当月和当年累计 B/C/D 段客户数 - 总客户开发合计数（去重） - **统计口径**：D 段仅包含 D 段和 D，**电商集拼/集拼不计入 D 段** #### 4.4 前十大客户贡献 - 按累计收入排序 - 展示累计收入、累计毛利率、当月收入、当月毛利率 - 数据来源：所有业务收入明细（非订单维度） - 排除 35 家内部公司 #### 4.5 前十大销售贡献 - 数据来源：所有业务收入明细（非订单维度） #### 4.6 前十大销售 D 段箱量排名 --- ### 第五部分：海外仓分析 #### 5.1 仓库分布结构 - 地图可视化 #### 5.2 入库柜量和出库件数分布 - 当月和当年：美国、英国、欧洲、加拿大、其他 #### 5.3 美国入库柜量分布 - 当月和当年累计：美东自营仓、美西自营仓、美国第三方仓 - 自营仓入库柜量趋势折线图（分仓库） #### 5.4 美国出库件数分布 - 当月和当年累计：美东自营仓、美西自营仓、美国第三方仓 - 自营仓出库件数柱形图（分仓库） #### 5.5 Top10 亏损客户 - 条形图（横向），按毛利排序 --- ### 第六部分：关键发现 #### 6.1 亮点 #### 6.2 关注点 --- ### 附录：数据来源 + 统计口径 + 折算规则 | 数据项 | 数据来源文件 | 关键字段 | 说明 | |--------|------------|---------|------| | 收入/成本/毛利 | 经营管理报表 | 一级科目、月份列 | 管报直接取数 | | B 段箱量 | DTC 明细表 - 全链路视角 | 订单服务项、**销售公司/销售单元**、未去重集装箱箱量 | A+B、A+B+C 归为 B 段<br>⚠️ **仅统计销售公司=BWLDTC** | | C 段箱量 | DTC 明细表 - 全链路视角 | 订单服务项、**销售公司/销售单元**、未去重集装箱箱量 | C、C+D 归为 C 段<br>⚠️ **仅统计销售公司=BWLDTC** | | D 段箱量 | DTC 业务费用根据客户仓库统计表 | 业务月份、入库箱量 | 月末按天数折算 | | 入库柜量 | DTC 业务费用根据客户仓库统计表 | 仓库位置、入库箱量 | 1 柜=2TEU | | 出库件数 | DTC 业务费用根据客户仓库统计表 | 仓库位置、出库总件数 | - | | 客户开发数 | 所有业务收入明细 | 客户名称、业务段 | 需去重 | | 亏损客户 | 所有业务收入明细 + 仓库统计表 | 客户名称、毛利 | 按毛利排序 | **折算规则：** - D 段箱量：如数据截止到 30 日，3 月按 31/30 折算 - 入库柜量：1 条柜 = 2 TEU = 2 箱量 **统计口径：** - B 段箱量：全链路表未去重集装箱箱量，**且销售公司/销售单元=BWLDTC** - C 段箱量：全链路表未去重集装箱箱量，**且销售公司/销售单元=BWLDTC** - D 段箱量：客户仓库统计表入库箱量（TEU） - 出库件数：客户仓库统计表出库总件数 - 自营仓：需确认仓库类型字段或根据仓库供应商判断 **⚠️ B/C 段箱量重要更新（2026-04-11）：** - 全链路表包含多板块数据（DTC、DTC1、SCM、SKP 等） - 统计 B/C 段箱量时，必须筛选"销售公司"或"销售单元" = **BWLDTC** - 排除 BWLDTC1、BWLSCM、BWLSKP 等其他板块的箱量 --- ## 脚本使用说明 ### 主脚本：`generate_report.py` ```bash python scripts/generate_report.py --period 2026-03 --output reports/ ``` **参数：** - `--period`: 报告期间（如 2026-03、2026-Q1、2026） - `--output`: 输出目录 - `--format`: 输出格式（html、md、xlsx） ### 数据读取脚本 - `read_mgmt_report.py`: 读取管报数据（收入、成本、毛利） - `read_volume.py`: 读取箱量数据（B/C/D 段，含 D 段折算） - `read_budget.py`: 读取预算数据 - `read_customer.py`: 读取客户和销售数据 - `read_warehouse.py`: 读取海外仓数据 --- ## 输出格式 ### HTML 报告（推荐） - 专业样式，适合演示和分享 - 包含交互式图表（如支持） - 响应式设计 ### Markdown 报告 - 简洁版本 - 适合快速查看 ### Excel 报告 - 数据明细 - 适合进一步分析 --- ## 注意事项 1. **数据时效性** - 管报数据通常滞后 1-2 个月 - 业务数据（箱量）更新更及时 - 报告中需标注数据截止日期 2. **口径一致性** - B/C 段箱量来自全链路表（未去重） - D 段箱量来自客户仓库统计表（入库箱量） - 财务数据来自管报 3. **特殊处理** - D 段月末数据需要天数折算 - 客户数需要去重统计 - 内部公司需要排除（前十大客户排名） --- ## 示例 ```bash # 生成 3 月月度报告 python scripts/generate_report.py --period 2026-03 # 生成 Q1 季度报告 python scripts/generate_report.py --period 2026-Q1 # 生成年度报告 python scripts/generate_report.py --period 2025 ``` --- ## 相关文件 - `scripts/generate_report.py`: 主报告生成脚本 - `references/data_rules.md`: 详细取数规则 - `references/report_template.md`: 报告格式模板 - `assets/report_template.html`: HTML 报告模板 --- ## 更新日志 ### v1.6.0 (2026-04-13) - ✅ **修复第三方仓地区分类**：调整判断顺序，先判断"美国中西部"再判断"美西"，避免中西部仓库（CHI/IL/OH/MI）被误判为美西 - ✅ **修复单箱指标计算**：过滤掉 2026 年 4 月数据，确保 Q1 报告只显示 1-3 月数据；改进日期处理逻辑（支持 Excel 日期序列号、datetime、字符串） - ✅ **修复 5.1 表格合计行自提比例**：使用总自提件数/总出库件数计算，而非显示"-" - ✅ **删除 5.2 表格多余的"其中："前缀**：第三方仓地区分行直接显示"美东第三方仓"等 - 📝 修改文件：`warehouse.py`、`generate_report.py`、`SKILL.md` ### v1.5.0 (2026-04-13) - 🆕 **新增自提比例指标**：自提比例 = 客户自提件数 / 出库总件数 - 🆕 **5.1 表格增加自提比例列**：按国家分布表中展示各国自提比例 - 🆕 **5.2 表格增加自提比例列**：美国仓库分布表中展示自营/第三方仓自提比例 - 📝 修改文件：`warehouse.py`、`generate_report.py`、`SKILL.md`、`TOOLS.md` ### v1.4.0 (2026-04-13) - ✅ **修复 D 段收入不应折算问题**：文件名如"2025 年至 2026 年 3 月"表示完整月度数据，不再进行天数折算 - ✅ **修复自营仓趋势数据错月问题**：分离 6 个月和 12 个月月份数组，确保月份标签与数据对应 - ✅ **Q1 报告自动排除 4 月数据**：所有趋势图（收入、箱量、自营仓）自动过滤 4 月及以后数据，只显示到 3 月 - 📝 修改文件：`generate_report.py`、`warehouse.py` ### v1.3.2 (2026-04-11) - ✅ **B/C 段箱量统计口径更新**：增加"销售公司/销售单元"筛选条件 - 仅统计销售公司/销售单元 = **BWLDTC** 的箱量 - 排除 BWLDTC1、BWLSCM、BWLSKP 等其他板块数据 - 更新 TOOLS.md、data_rules.md、SKILL.md 三处文档 ### v1.3.1 (2026-04-03) - ✅ 修复 4.3 客户开发数统计：D 段排除电商集拼/集拼（与 4.2 收入贡献口径一致） ### v1.3.0 (2026-04-03) - ✅ 修复客户年代分析中只检查月份不检查年份的 bug - ✅ 修复业务分段判断逻辑（支持逗号分隔的多个分段） - ✅ 4.2 表增加行合计和列合计 - ✅ 4.1 表增加合计列 - ✅ 数据验证：B/C/D 段各年合计与实际收入一致 ### v1.2.0 - 🆕 新增 AI 深度分析和行动建议 - 🆕 自动识别异常波动和根因分析 --- *最后更新：2026-04-13 (v1.5.0)* --- ## 🆕 自提比例指标（v1.5.0 新增） ### 计算公式 ``` 自提比例 = 客户自提件数 / 出库总件数 × 100% ``` ### 数据来源 - **客户自提件数**：`DTC 业务费用根据客户仓库统计表` 中的"客户自提件数"列（AK 列） - **出库总件数**：`DTC 业务费用根据客户仓库统计表` 中的"出库总件数"列（S 列） ### 展示位置 - **5.1 入库柜量和出库件数分布（按国家）**：增加"自提比例"列 - **5.2 美国仓库分布（自营 vs 第三方）**：增加"自提比例"列 - 自营仓自提比例 - 第三方仓自提比例 - 分地区（美东/美西/美南/美国中西部）自提比例


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)