多时段渠道同比分析#

从 ads_dbs_trade_shop_pay_channel_di 读取门店渠道销售数据，按三级渠道体系清洗聚合，生成多时段同比分析报表并写入 MySQL。

• 项目仓库：https://e.coding.net/fuwenyue/tianlala/multi_period_channel_summary.git
• 数据依赖：
  • 门店销售备份 Tianlala.ads_dbs_trade_shop_pay_channel_di，由 门店销售数据同步 维护
  • 门店管理表 Tianlala.shop_current，由 门店信息管理 每日重建
• 下游使用：月度数据概览 消费本项目的「全量数据 / 期数」表

输出表（库 multi_period_channel_summary，每次 DROP 重建）#

配置#

config.yaml 中维护源库/输出库连接与时段列表：

periods:
  list: 20260101~20260131, 20270101~20270131   # 第一个=本期，第二个=同期，可追加

运行方式#

pip install pandas pymysql pyyaml
python main.py

渠道维护#

三级渠道（大渠道 / 中渠道 / 原始渠道）统一定义在 cleaning_module.py 的 CHANNEL_TREE，与站点 渠道分组 口径一致。新增原始渠道只需在树中加一条，大渠道分类与列排序自动推导。

运行时会做渠道覆盖检测：数据库出现未被 CHANNEL_TREE 覆盖的 payment_channels 值会立即告警，需先补渠道映射再出报表。

源表字段参见数据字典 ads_dbs_trade_shop_pay_channel_di。