Evilom
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# YZ5YwmNz5iDs1NkfdAGcYVs1nsb
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Source: https://fcnlycv6dd0w.feishu.cn/wiki/YZ5YwmNz5iDs1NkfdAGcYVs1nsb
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### 今日内容、
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**①财务对接会-会议内容**
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**②整理财务模块-交接笔记**
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**③论文推进模块**
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### **一、财务对接会-**会议内容
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会议主要完成了**财务自动生成表工具的阶段性演示和后续需求确认**
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#### **（一）当前已实现的能力**
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本次会议演示了"配置表驱动取数"的核心功能，财务部已初步了解工具能力边界：
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- 通过**财务配置表 + Python脚本**，一键读取5个子表数据源，自动生成利润表取数源及分产品、分地区、按月三张子表
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- **操作简单：**选择数据源文件夹 → 选择输出目录 → 点击运行，两步完成
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#### （二）后续财务侧提出的需求
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**① 保留跨表公式链接**
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- 财务希望输出表中保留公式，子表数据变更后可追溯来源，方便核验和溯源。目前输出为静态数值，需回去研究是否可在输出表中嵌入公式。
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**② 同比环比功能**
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- 已有25年历史数据，格式与当前一致，可直接新增作为数据源，由脚本自动计算同比环比指标，需求已确认可实现。
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**③ 预算达成对比**
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- 需新增两张预算数据源（保底版/挑战版），字段维度与现有取数规则基本一致，映射关系相对简单，优先级待财务月初忙完后再推进。
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**④ 纵向/横向对比分析表**
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- 包括单个游戏环比、游戏间横向对比等，数据来源主要取自分产品表内部计算，表内运算为主，后续可逐步扩展。
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#### （三）配置表维护方式
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- **小范围改动**（如取数列从AA改为AB）：
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- 直接手动改配置表，或发给Codex/AI用自然语言描述让其自动修改
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- **规则新增或复杂变更**：
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- 建议直接发需求给AI，由AI读取配置表后自动更新，避免人工改错导致依赖关系混乱
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**原则**：配置表是规则载体，改动要通过AI辅助完成，不建议纯人工逐行填写
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#### （四）更长期的问题与挑战
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财务部也反映了更深层的结构性问题：
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- **当前自动化只解决了后半段**
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- 子表到总表的汇总环节，占整个出报表工作量的1/3
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- 前端的系统取数、数据清洗、多来源对账仍全部依赖人工
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- **各系统数据没有打通**
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- 业务端（龙泉、中控后台、BI）与财务端（金蝶）各自独立，没有端到端的数据闭环，人工在各节点之间手动连接
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- **历史数据口径不统一**
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- 22/23年与24年之后的数据口径存在差异，如需历史累计分析（如工作室累计盈亏），需要额外做口径对齐和数据重整
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- **数据准确性影响范围广**
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- 不只是财务，发行、运营、产品部门都在使用业务数据做决策，口径不一致已经出现过数据错误影响决策的情况
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- 系统层面的全链路打通需要集团层面推动，不单是财务部门单独能解决的
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### 二、整理财务模块-交接笔记
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#### （一）整理背景
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将财务模块当前推进内容整理成 HTML 交接笔记形式
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**目的是让新同事能直观了解项目背景、业务逻辑、工具运行流程和后续复现路径，降低交接和理解成本。**
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#### （二）覆盖内容
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**① 现有痛点梳理**
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- 财务数据来源分散，需分别进入不同系统手动导出
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- 人工取数 + Excel 汇总链路较长，字段口径和归集规则不统一
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- 跨表公式链接不稳定，规则停留在人工经验中，难以交接复用
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**② 解决思路**
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- 将取数规则、字段映射、筛选条件、费用归类和汇总逻辑结构化，沉淀为**财务配置表**
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- 再由 Python 脚本按配置执行，细小规则变更只需修改配置表，无需改代码。
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**③ 当前工具架构**
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- **财务配置表：** 存储取数规则、字段映射、公式关系、汇总逻辑
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- **Python 本地化执行：** 读取配置表，从本地数据源取数运算，不上传云端
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- **可视化运行工具：** 封装成简单界面，两步操作（选数据源 + 选输出目录）即可一键生成结果
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**④ 当前输出结果**
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- 自动读取数据源，生成利润表取数源、分产品、分地区、按月汇总四张表。
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### **三、本周论文推进模块**
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**核心目标**
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- 本周重点围绕"**开题答辩反馈整改 + 竞赛活动数据对接**"推进
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- 目标是**把论文从理论讨论推进到可验证的数据准备阶段**。
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**推进模块划分：**
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**①项目组数据对接**
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**②综合投入实证推进**
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**（二）本月核心目标**
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- **理论层：**综合投入定义优化情况、七机制框架收束情况
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- **数据层：**数据获取情况、数据质量情况、字段可用性情况
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- **实证层：**是否完成一期试跑、是否构建综合投入、是否初步识别核心机制
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**①项目组数据对接**
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**1. 取数目的**
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- 计划向项目组申请一期《钲鼓连烽》竞赛活动埋点数据，先用于验证论文数据口径和变量构建可行性，不直接进入全量多期分析。
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**2. 基础信息确认**
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- 需要先确认活动基础信息，包括活动名称、期数、时间范围、参与区服、参与玩家与联盟/同盟数量，以及该期埋点和结算数据是否完整。
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**3. 数据粒度确认**
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- 数据粒度以“**玩家 × 活动期**”为主，要求能够关联玩家ID、联盟/同盟ID、赛区ID和区服ID。后续再根据分析需要，补充联盟维度和赛区维度数据。
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需要申请的字段范围包括：
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- **基础身份字段：**玩家ID、联盟/同盟ID、赛区ID、区服ID、玩家等级、战力、VIP等级等；
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- **活动结果字段：**个人贡献值、活动积分、个人排名、联盟/同盟排名、个人奖励、联盟/同盟奖励等；
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- **规则配置字段：**赛区匹配规则、排名奖励配置、个人奖励规则、联盟/同盟奖励规则等。
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**②综合投入实证推进**
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明确 K、L、X 的定义与字段来源，确认现有埋点能否支持综合投入变量构建。
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- **K（金钱投入）：** 活动相关消费金额与次数、礼包购买、鼓舞/复召/加速类消耗。需确认能否区分"活动相关消费"与"活动期间全游戏消费"
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- **L（有效行为投入）：** 活动参与天数、参战次数、派遣次数、捐献次数、鼓舞次数、竞猜次数、领奖兑换次数。需确认哪些行为属于活动核心行为，哪些只是登录浏览不计入有效投入
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- **X（综合投入）：** 后续通过不同权重方案检验综合投入指标是否稳定，金钱与行为之间的内生关系只作为变量构建边界和稳健性说明 |