# 渠道统计与游戏分析核对

核对基线至旧后端 main 最终代码中的 `ChannelDataServiceImpl`、`GameDataServiceImpl`、`BusinessBindScopeServiceImpl`、`ReportQueryScopes` 及日汇总/身份键 Mapper；页面直接核对旧 `ChannelDataStatistics.vue` 与 `GameAnalytics.vue`。

## 数据与范围

- 数据来自 `tab_sw_report_day` 和 `tab_sw_report_day_key`，金额固定 `dedup_mode=0`，人数按查看者的身份证偏好。金额用精确十进制处理，保留两位。
- 渠道查询保留本人/下级绑定范围和“包含下级渠道”开关；模糊查询匹配账号，不匹配昵称。开启下级时，命中的下级扩展到同根渠道树，再与原权限范围、类型筛选取交集。
- 金额根渠道：一级用自身，否则正 top ID，再否则自身。人数根渠道沿用旧 SQL 的 `COALESCE(NULLIF(top_promote_id,0),promote_id)`；两者在异常历史层级数据上可能不同，不能擅自统一。
- 超管全平台、包含下级且无渠道筛选时包含官方 0 号和已无渠道资料的历史行；普通商务只返回允许展示的根渠道。
- 游戏分组按平台＋游戏 ID，过滤 `game_id > 0`。游戏名称筛选使用报表中的历史名，展示使用 `tab_game` 当前名。
- 渠道商务名称先用平台商务账号，否则 SW 用户名；此处不追加画像/明细页面使用的括号用户名。

## 汇总与计算

- 游戏 summary 累加全部筛选后游戏行，与当前页无关。相同身份出现在不同游戏时分别计数，不做全局去重。
- 普通商务渠道 summary 累加可见行。超管渠道 summary 使用筛选范围内全局去重；模式 0 按平台前缀区分身份，模式 1 跨平台去重。
- 付费率＝充值人数÷活跃人数×100，ARPU＝充值金额÷活跃人数，ARPPU＝充值金额÷充值人数。分母为零时为零。
- 保留原逐行人数的 Java int 上限，游戏汇总改用 int64 避免相加溢出。相同排序值使用平台、ID 稳定排序。
- 后端不传日期时周期为上海当天，只传一端会拒绝；前端默认近 30 天含今天。后端页长缺失、非正或超过上限时为 500，页面显式传 10。
- 缺少必要数据表时 `available=false`、`summary=null`，顶部指标为 null，不把缺表当成零。

## 验证与优化

- 使用聚合查询和批量资料查询代替逐行查询，不改变业务口径。日期非法或倒置返回明确错误。
- 数字指标先按全部统计行计算汇总、排序和分页，再补当前页的渠道/游戏名称及商务资料；按渠道名称或渠道类型排序时仍先补全体资料。空页不读取资料，官方及未知渠道标签保持原规则。
- 隔离 TCP HTTP 和仓储测试覆盖全量汇总与分页、跨平台同号、官方/孤立渠道、根渠道树去重、类型交集、历史游戏名过滤、当前资料展示、偏好切换及空范围。
- 领域测试覆盖大金额精确排序、分母和人数上限。前端检查筛选回第一页、30 天默认值、汇总不随分页变化、缺数据提示、没有额外导出入口。

当前验证状态统一见 [验收与性能记录](validation.md)，不再维护阶段性运行报告。