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# 营收归口规则
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## 数据来源
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每月营收分析 xlsx：`大梦可能实验室_N月营收分析_西湖店vs滨江店.xlsx`
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关键 sheet：
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- **总览**：当月概况
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- **部门收入**：部门 × (POS + 团购套餐) 分布 → 取「含团购套餐合计」 → `部门业绩`
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- **班次营收**：白班/晚班分布 → 取「顾客实付」列 → `班次业绩`
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- 订单/菜品/团购明细 sheets：原始数据
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> 此 xlsx 通常已由用户预先生成，本 SKILL 直接读取既有数据。
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## 部门归口（来自 分析方法.md）
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### 西湖店
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| 部门 | 一级分类 |
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| 厨房 | 小吃 / 主食 / brunch / 零食 |
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| 咖啡 | 咖啡 / 甜品 / 茶饮Tea / 软饮（可尔必思+海盐荔枝）|
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| 精酿 | 精酿 / 精酿 老菜单 |
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| 调酒 | 鸡尾酒 / 纯饮 / 软饮分类的其他 |
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### 滨江店
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| 部门 | 一级分类 |
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|---|---|
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| 厨房 | 肉肉肉 / 小吃 / 主食 / brunch |
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| 咖啡 | 咖啡 / 甜品点心 / 茶饮tea / 无咖无醇（排除无醇鸡尾酒）|
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| 精酿 | 精酿 / 瓶罐精酿 / 精酿 老菜单（已废弃）|
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| 调酒 | 鸡尾酒 / 纯饮酒 / 无醇鸡尾酒 |
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> 实际菜品库的一级分类名带空格/版本号等小差异，`compute_cross.py` 已做容错。
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## 部门×班次业绩（交叉项）
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营收分析 xlsx 默认**不计算**店×部门×班次三维交叉。要算这个值：
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1. 从 `店内订单明细` xlsx 的菜品明细 sheet 取每菜每单的 `菜品收入`
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2. 从 `全渠道订单明细` xlsx 取每单的 `餐段`（白/晚班）
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3. 从 `菜品库` xlsx 取每菜的 `基础分类`（一级/二级）
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4. join → 按 (店, 餐段, 部门) 聚合
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5. 因为菜品名匹配率 ≈ 95%（前缀编号差异），用**比例校正**：
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```
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scale_factor = 权威部门业绩(含团购) / raw部门小计
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```
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由 `compute_cross.py` 自动完成。
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## 4 月数据（仅供回溯校验）
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| 部门 | 滨江总（含团购）| 西湖总（含团购）|
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| 厨房 | 37,182.12 | 51,738.90 |
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| 咖啡 | 16,537.69 | 31,407.47 |
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| 精酿 | 56,939.31 | 83,995.44 |
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| 调酒 | 41,618.84 | 58,680.70 |
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| 班次 | 滨江 | 西湖 |
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|---|---:|---:|
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| 白班 | 23,485.29 | 51,017.66 |
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| 晚班 | 130,345.80 | 173,628.80 |
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## 部门业绩特殊规则
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- **前厅运营** 不产生菜品收入 → 部门业绩 = 0
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- 例外：朱秋风 2026/4 改归"精酿"部门后，部门业绩 = 滨江精酿值
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- **保洁** 不产生菜品收入 → 不写入 V2
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## 班次业绩特殊规则
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> 团队主要在厨房后场工作，与营收班次解耦
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- **滨江厨房团队（刘润祥/叶磊/尹志艳）**：班次业绩 = 0，部门×班次 = 0
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- **中班**（尹志艳）：班次业绩 = 0，部门×班次 = 0
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- **早班**（如有）：参考晚班/白班归口
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