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JDL经分看板数据处理工具

Project description

JDL经分看板数据处理工具

概述

这是一个专门为欧洲区业务设计的数据处理工具,主要用于处理经分看板所需数据,包含两个核心功能:

  1. MTD(月度)收入分析与同比对比
  2. 运输成本与收入分析

主要功能

  • MTD收入分析
    • 当月与上月收入同比对比分析
    • 客户分类(月度新签、年度新签、保有客户)
    • 按不同维度(客经、销售、客户类型等)展示收入数据
  • 运输数据分析
    • 运输成本与收入的FS码匹配分析
    • 仓库数据集成
    • 客户信息映射

安装与设置

环境要求

  • Python 3.9 或更高版本
  • pip (Python包管理器)

必需的Python包

pip install pandas openpyxl

设置步骤

  1. 下载代码到本地
  2. 创建并激活虚拟环境(推荐):
python -m venv env
source env/bin/activate  # Mac/Linux系统
env\Scripts\activate     # Windows系统
  1. 在虚拟环境中安装所需包:
pip install pandas openpyxl

数据需求

MTD收入分析功能

输入数据要求

  1. MTD数据文件(Excel格式)
    • 必需字段:vendor_id, vendor_name, 收入, 考核归属事业部, 海外仓编码, dt_day
    • 数据范围:当月欧洲区数据
  2. 上月收入数据(Excel格式)
    • 必需字段:客户编码, 客户名称, 不含税CNY
    • 数据范围:上月欧洲区数据
  3. 客户信息文件(固定路径:'/Users/chen/Documents/ba/数据表/mtd/数据模型/客户信息更新.xlsx')
    • 必需字段:客户编码, 新签月份, 销售, 销售主管, 客经
  4. 仓库信息文件
    • 必需字段:仓库中文名称, 仓库编码, 仓类型

输出数据说明

  1. 收入变化分析Excel文件
    • 输出字段:客户编码, 客户名称, 国家, 客户类型, 上月收入, 本月收入, 收入差值, 同比增长, 销售, 销售主管, 客经
    • 用途:用于分析客户收入变化情况和同比增长
  2. 收入详细数据Excel文件
    • 包含完整的收入数据及仓库信息
    • 用途:用于经分看板的详细数据展示

运输数据分析功能

输入数据要求

  1. 运输明细收入文件(Excel或CSV格式)
    • 必需字段:销售二级, tms_belong_code, 不含税金额CNY, 业务发生月份, 客户KH编码, 客户名称等
    • 数据范围:欧洲区运输收入数据
  2. 运输明细成本文件(Excel或CSV格式)
    • 必需字段:销售二级, 成本分摊_收入单号, 不含税金额CNY, 业务发生月份, 客户KH编码, 客户名称等
    • 数据范围:欧洲区运输成本数据
  3. 客户信息文件(与MTD分析共用)

输出数据说明

  • 运输数据分析结果(CSV格式)
    • 输出字段:业务发生月份, 客户KH编码, 客户名称, 销售三级, business_line2, 仓配纯配, 业务线名称, 计费产品名称, 应收, 成本, FS_code, 客经, mtd_date
    • 用途:用于分析运输业务的收入成本匹配情况

使用说明

  1. 运行程序后会出现图形界面,提供两个功能按钮:
    • "处理数据":执行MTD收入分析
    • "处理运输数据":执行运输成本收入分析
  2. 根据提示依次选择所需的输入文件
  3. 程序自动处理数据后,选择保存位置
  4. 所有文件操作均通过图形界面完成,无需手动输入路径

注意事项

  1. 数据准备
    • 确保所有输入文件的格式和必需字段完整
    • 检查数据范围是否正确(欧洲区)
  2. 文件格式
    • CSV文件支持多种中文编码(gb18030, gbk, gb2312, utf-8)
    • Excel文件需要符合模板要求
  3. 环境配置
    • 客户信息文件路径需要正确配置
    • 建议使用虚拟环境运行程序

常见问题处理

  1. 编码问题:程序会自动尝试不同的编码方式
  2. 字段名不匹配:检查输入文件字段名是否与要求一致
  3. 数据处理错误:查看错误提示,检查数据格式是否正确

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Uploaded Source

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Uploaded Python 3

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SHA256 d952cf991cfac4cd3322bee7b552a03744fa6d63c25e57e582996cf1f68717dc
MD5 67e20a61940222e7210c35f96e5d7b8f
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