#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """宝锐生物 · 2026 三季度销售工作汇报（诊断原料销售部） 16 页自包含 HTML deck（零外部依赖 · 可投屏 · 三模式：演示/编辑/审稿） 数据源：数据/2026Q3汇报_部门口径.json + 数据/2026Q3汇报_汇报数据层.json + 数据/2026Q3汇报_汇总.json 口径：部门月度数据 / 9月统计表 / 回款表（用户 2026-10-15 指定）；年度目标 6950 万 """ import io import json import os import re import sys import warnings from datetime import datetime warnings.filterwarnings('ignore') import pandas as pd # noqa: E402 ROOT = '/Users/liuxinyuan/Desktop/Hermes输出-工作类/' sys.path.insert(0, ROOT + '脚本') import brand_kit as BK # noqa: E402 OUT = ROOT + '销售分析/宝锐生物_2026三季度销售工作汇报_诊断原料销售部.html' MM = os.path.expanduser('~/.hermes/profiles/zone-b/cache/scratch/mm_q3_local') NOW = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M') DEPT_FILES = { '大客户部': '大客户部及生命科学-9月/1、2026月度数据-诊断原料大客户销售部.xlsx', '生命科学部': '大客户部及生命科学-9月/3、2026月度数据-生命科学销售部.xlsx', '销售拓展部': '销售拓展部-9月/2、2026月度数据-诊断原料销售拓展部.xlsx', } DEPT_TGT = {'大客户部': 2650.0, '销售拓展部': 3400.0, '生命科学部': 900.0} CAL = json.load(io.open(ROOT + '数据/2026Q3汇报_部门口径.json', encoding='utf-8')) LAY = json.load(io.open(ROOT + '数据/2026Q3汇报_汇报数据层.json', encoding='utf-8')) SUM = json.load(io.open(ROOT + '数据/2026Q3汇报_汇总.json', encoding='utf-8')) def num(v): try: if v is None or (isinstance(v, float) and pd.isna(v)): return None if isinstance(v, str): v = v.replace(',', '').strip() if v in ('', '-', '/', 'nan'): return None return float(v) except Exception: return None def wan(v, d=1): return '—' if v is None else ('{:,.%df}' % d).format(v / 10000.0) def fmt(v, d=1): return '—' if v is None else ('{:,.%df}' % d).format(v) # ══════════ ① 部门目标达成（含月度目标/实绩/同比） ══════════ TARGETS = {} for dept, rel in DEPT_FILES.items(): df = pd.read_excel(os.path.join(MM, rel), sheet_name='1）年度指标达成情况', header=None) tgt = act = rate = None monthly_t = monthly_a = [] idx = None for i in range(df.shape[0]): c0 = str(df.iat[i, 0]).strip() c2 = str(df.iat[i, 2]).strip() if df.shape[1] > 2 else '' if c2 == '月度目标' and '部' in c0 and '看板' not in c0: idx = i break if idx is not None: for k in (idx, idx + 1, idx + 2): if k >= df.shape[0]: break c2b = str(df.iat[k, 2]).strip() vals = [num(df.iat[k, j]) for j in range(3, 12)] an = num(df.iat[k, 15]) if df.shape[1] > 15 else None if c2b == '月度目标': monthly_t, tgt = vals, an elif c2b == '实际完成': monthly_a, act = vals, an elif c2b == '达成率': rate = an TARGETS[dept] = {'t': tgt or 0, 'a': act or 0, 'rate': rate, 'mt': monthly_t, 'ma': monthly_a} def pad9(v): v = list(v or []) return (v + [None] * 9)[:9] for _d in TARGETS: TARGETS[_d]['mt'] = pad9(TARGETS[_d]['mt']) TARGETS[_d]['ma'] = pad9(TARGETS[_d]['ma']) # 同比（部门近三年销售数据表） YOY = {} for key, rel, sheet in [('大客户部', DEPT_FILES['大客户部'], '大客户部近三年销售数据'), ('销售拓展部', DEPT_FILES['销售拓展部'], '5）销售拓展部近三年销售数据')]: try: df = pd.read_excel(os.path.join(MM, rel), sheet_name=sheet, header=None) except Exception: continue y = {} for i in range(df.shape[0]): c1 = str(df.iat[i, 1]).strip() m = re.match(r'^(2024|2025|2026)年$', c1) if m: vals = [num(df.iat[i, j]) for j in range(2, 11)] y[m.group(1)] = sum(x for x in vals if x) if y.get('2025') and y.get('2026'): YOY[key] = {'y25': y['2025'], 'y26': y['2026'], 'pct': (y['2026'] - y['2025']) / y['2025'] * 100.0} # ══════════ ② 回款 ══════════ COL = CAL['collection'] col_dk9 = COL.get('大客户部-9月', {}) col_ext9 = COL.get('销售拓展部-9月', {}) col_dk10 = COL.get('大客户部-10月', {}) # ══════════ ③ 过程指标（统计表） ══════════ STAT_F = { '大客户部': '大客户部及生命科学-9月/1、大客户部/1.大客户部销售数据统计表（9月）.xlsx', '生命科学部': '大客户部及生命科学-9月/5、生命科学销售部/1.生命科学销售部销售数据统计表（9月）.xlsx', '销售拓展部': '销售拓展部-9月/2、销售拓展部/1.销售拓展部销售数据统计表（9月）.xlsx', } def visit_total(dept, stride): df = pd.read_excel(os.path.join(MM, STAT_F[dept]), sheet_name='1-客户拜访', header=None) for i in range(df.shape[0]): if str(df.iat[i, 0]).strip() in ('合计',): cols = [3 + stride * k for k in range(9)] tot = [num(df.iat[i, c]) if c < df.shape[1] else None for c in cols] return sum(x for x in tot if x), tot return 0, [] VISIT = {'大客户部': visit_total('大客户部', 1), '生命科学部': visit_total('生命科学部', 1), '销售拓展部': visit_total('销售拓展部', 2)} def test_rate(dept, sheet): try: df = pd.read_excel(os.path.join(MM, STAT_F[dept]), sheet_name=sheet, header=None) except Exception: return None for i in range(df.shape[0]): if str(df.iat[i, 0]).strip() == '合计': cols = [3 + 4 * k for k in range(9)] sends, rates = [], [] for c in cols: if c + 3 < df.shape[1]: sends.append(num(df.iat[i, c])) rates.append(num(df.iat[i, c + 3])) s = sum(x for x in sends if x) rr = [x for x in rates if x] return {'sends': s, 'rate_avg': (sum(rr) / len(rr) * 100 if rr else None), 'rates': rates, 'sends_m': sends} return None TESTS = {'大客户部': test_rate('大客户部', '2-测试单'), '销售拓展部': test_rate('销售拓展部', '2-测试单及反馈率'), '生命科学部': test_rate('生命科学部', '4-测试单及反馈率')} def ls_metric(sheet, stride): try: df = pd.read_excel(os.path.join(MM, STAT_F['生命科学部']), sheet_name=sheet, header=None) except Exception: return None for i in range(df.shape[0]): if str(df.iat[i, 0]).strip() == '合计': cols = [3 + stride * k for k in range(9)] vals = [num(df.iat[i, c]) if c < df.shape[1] else None for c in cols] vals = [x for x in vals if x is not None] return sum(vals), vals return None LS_NEWCUST = ls_metric('2-新客户成交数量', 2) # stride: 开发/成交 LS_CONTACT = ls_metric('3-飞书新增联系人', 1) # ══════════ ④ 商机 / 竞品 ══════════ OPP = LAY['opp'] OPP_ROWS = SUM['tables']['商机明细'] BRANDS = ['诺唯赞', '全式金', '翌圣', '菲鹏', '瀚海', '金诺美', '近岸', '康为', '天根', 'TaKaRa', 'TOYOBO', '赛默飞', '罗氏', 'NEB'] BRAND_CNT = [] for b in BRANDS: n = 0 for r in OPP_ROWS: if b in ''.join(str(r.get(k) or '') for k in ('商机背景概述', '资源需求', '前三季度异常原因复盘', '四季度冲刺难点及措施', '商机名称')): n += 1 if n: BRAND_CNT.append({'k': b, 'v': n}) BRAND_CNT.sort(key=lambda x: -x['v']) ZD = [r for r in OPP_ROWS if '四季度冲刺难点' in r and str(r.get('四季度冲刺难点及措施') or '').strip()] OPP_HARD = [{'客': str(r.get('客户名称'))[:20], '销': str(r.get('销售') or r.get('_汇报人') or ''), '难': re.sub(r'\s+', ' ', str(r.get('四季度冲刺难点及措施')))[:120]} for r in ZD[:3]] # ══════════ ⑤ 人员/组织 ══════════ PEOPLE = LAY['person'] ORG = {} for d, v in PEOPLE.items(): ps = v.get('people', []) ORG[d] = {'在职': len([p for p in ps if not p.get('left')]), '离职': len([p for p in ps if p.get('left')]), 'top': ps[:3]} Q4 = LAY['q4'] Q4_GAP = round(Q4['大客户部']['Q4缺口'] + Q4['销售拓展部']['Q4缺口'] + Q4['生命科学部']['Q4缺口'], 2) TOT_T = sum(v['t'] for v in TARGETS.values()) TOT_A = sum(v['a'] for v in TARGETS.values()) # ══════════ DATA（给前端图表） ══════════ DATA = { 'depts': [{'k': d, 't': round(TARGETS[d]['t'] / 10000, 1), 'a': round(TARGETS[d]['a'] / 10000, 1), 'r': round((TARGETS[d]['rate'] or 0) * 100, 1), 'ma': [round((x or 0) / 10000, 1) for x in TARGETS[d]['ma']], 'mt': [round((x or 0) / 10000, 1) for x in TARGETS[d]['mt']]} for d in ('销售拓展部', '大客户部', '生命科学部')], 'yoy': [{'k': k, 'v': round(v['pct'], 1), 'y25': round(v['y25'] / 10000, 1), 'y26': round(v['y26'] / 10000, 1)} for k, v in YOY.items()], 'collection': { 'dk9': {'tot': col_dk9.get('逾期合计', 0), 'back': col_dk9.get('已回合计', 0), 'n': col_dk9.get('明细条数', 0), 'age': col_dk9.get('按账龄', {}), 'risk': col_dk9.get('按风险', {}), 'cust': col_dk9.get('按客户', {}), 'prog': col_dk9.get('进度', [])}, 'ext9': {'tot': col_ext9.get('逾期合计', 0), 'back': col_ext9.get('已回合计', 0), 'n': col_ext9.get('明细条数', 0), 'age': col_ext9.get('按账龄', {}), 'risk': col_ext9.get('按风险', {}), 'cust': col_ext9.get('按客户', {}), 'prog': col_ext9.get('进度', [])}, 'dk10': {'tot': col_dk10.get('逾期合计', 0), 'age': col_dk10.get('按账龄', {}), 'prog': col_dk10.get('进度', [])}, }, 'visit': {k: {'tot': v[0], 'm': [x or 0 for x in v[1]]} for k, v in VISIT.items()}, 'tests': TESTS, 'ls': {'newcust': LS_NEWCUST[0] if LS_NEWCUST else None, 'contact': LS_CONTACT[0] if LS_CONTACT else None}, 'brands': BRAND_CNT[:5], 'q4': Q4, } CSS = r""" *{box-sizing:border-box} :root{--brand:#1F4E9C;--navy:#0E2038;--ink:#141A24;--grey:#56617a;--line:#E3E8F0;--bg:#F4F6FA; --blue:#0B57D0;--red:#D81B26;--amber:#E8A300;--green:#0F9D58;--soft:#EEF3FB} html,body{margin:0;padding:0} body{background:var(--bg);color:var(--ink);font:14px/1.62 -apple-system,"PingFang SC","Hiragino Sans GB","Microsoft YaHei",sans-serif; display:flex;flex-direction:column;min-height:100vh} .shell{flex:1;display:flex;min-height:0} /* 侧栏 */ .side{width:196px;flex:none;background:#fff;border-right:1px solid var(--line);padding:14px 0;overflow:auto} .side h4{margin:0 0 8px;padding:0 16px;font-size:11px;letter-spacing:1.6px;color:var(--grey);font-weight:800} .side a{display:flex;gap:8px;padding:7px 16px;color:#2A3547;text-decoration:none;font-size:12.5px;border-left:3px solid transparent} .side a:hover{background:var(--soft)} .side a.on{background:var(--soft);border-left-color:var(--brand);color:var(--brand);font-weight:700} .side a i{font-style:normal;color:var(--grey);font-size:11px;min-width:14px} /* 主区 */ .wrap{flex:1;min-width:0;display:flex;flex-direction:column} .bar{display:flex;align-items:center;gap:8px;padding:9px 14px;background:#fff;border-bottom:1px solid var(--line);flex-wrap:wrap} .bar .title{font-weight:800;color:var(--brand);margin-right:auto;font-size:13.5px} .btn{border:1px solid var(--line);background:#fff;color:var(--brand);font:inherit;font-size:12.5px;font-weight:600; padding:5px 12px;border-radius:7px;cursor:pointer} .btn:hover{background:var(--soft)} .btn.on{background:var(--brand);color:#fff;border-color:var(--brand)} .prog{height:3px;background:var(--line)} .prog i{display:block;height:100%;background:var(--brand);width:0} .stage{flex:1;min-height:0;position:relative;overflow:hidden} #deck{position:absolute;width:1280px;height:720px;transform-origin:0 0;background:#fff; box-shadow:0 6px 30px rgba(14,32,56,.12);border-radius:6px} .slide{position:absolute;inset:0;padding:32px 46px;display:none;flex-direction:column;overflow:hidden;background:#fff} .slide.on{display:flex} .scroll{overflow:auto;min-height:0;flex:1} /* 封面 / 章节页 */ .cover{background:linear-gradient(140deg,#0E2038,#1F4E9C 62%,#2E6FD0);color:#fff;justify-content:center;padding:0} .cover canvas{position:absolute;inset:0;width:100%;height:100%} .cover .cwrap{position:relative;z-index:2;padding:0 78px} .cover .eyebrow{font-size:12px;letter-spacing:3px;opacity:.82;font-weight:700} .cover h1{font-size:50px;line-height:1.16;margin:14px 0 0;font-weight:900;letter-spacing:-.5px} .cover h1 em{font-style:normal;color:#8FC0FF} .cover .cline{width:88px;height:5px;background:#8FC0FF;margin:20px 0} .cover .meta{font-size:13.5px;line-height:2;opacity:.94} .slide.chapter{background:linear-gradient(135deg,#122747,#1F4E9C);color:#fff;justify-content:center} .chapter canvas{position:absolute;inset:0;width:100%;height:100%} .chapter .cwrap{position:relative;z-index:2;padding:0 78px} .chapter .big{font-size:88px;font-weight:900;opacity:.16;line-height:1} .chapter h2{font-size:36px;margin:6px 0 8px;font-weight:900} .chapter .ds{opacity:.86;font-size:14px;max-width:760px} /* 页头 */ .slide-head{flex:none;margin-bottom:16px;border-bottom:2px solid var(--brand);padding-bottom:10px} .kicker{font-size:11.5px;letter-spacing:2.4px;color:var(--brand);font-weight:800} .slide-head h2{font-size:25px;margin:5px 0 4px;font-weight:900;letter-spacing:-.2px} .slide-head .sub{font-size:12.5px;color:var(--grey)} .slide-body{flex:1;min-height:0;display:flex;flex-direction:column;gap:14px} /* KPI */ .kpis{display:grid;gap:12px} .kpi{background:#fff;border:1px solid var(--line);border-top:3px solid var(--brand);border-radius:8px;padding:12px 14px} .kpi.cool{border-top-color:var(--blue)}.kpi.warn{border-top-color:var(--amber)}.kpi.bad{border-top-color:var(--red)} .kpi.good{border-top-color:var(--green)} .kpi .lb{font-size:11.5px;color:var(--grey);font-weight:700} .kpi .vl{font-size:27px;font-weight:900;letter-spacing:-.5px;line-height:1.2} .kpi .vl small{font-size:13px;font-weight:700;color:var(--grey);margin-left:3px} .kpi .nt{font-size:11.5px;color:var(--grey);line-height:1.5} /* 表 */ table.data{width:100%;border-collapse:collapse;font-size:12.5px} table.data th,table.data td{border:1px solid var(--line);padding:6px 8px;vertical-align:top;word-break:break-word} table.data 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8px;font-size:13px;color:var(--brand);font-weight:800} .toccard{border:1px solid var(--line);border-left:4px solid var(--brand);border-radius:8px;padding:12px 14px;cursor:pointer;background:#fff} .toccard:hover{background:var(--soft)} .toccard .no{font-size:12px;color:var(--brand);font-weight:800} .toccard .nm{font-size:15px;font-weight:800;margin:2px 0} .toccard .ds{font-size:11.5px;color:var(--grey)} .mut{color:var(--grey)} .tiny{font-size:11px;color:var(--grey)} /* 审稿模式 */ .rvPanel{position:fixed;top:0;right:0;width:296px;height:100vh;background:#fff;border-left:1px solid var(--line); padding:12px;overflow:auto;display:none;z-index:40} body.rv .rvPanel{display:block} body.rv .wrap{margin-right:296px} .rvPanel h4{margin:0 0 8px;font-size:13px;color:var(--brand)} .rvItem{display:flex;gap:8px;align-items:center;padding:6px 8px;border-radius:6px;cursor:pointer;font-size:12px;border:1px solid transparent} .rvItem:hover{background:var(--soft)} .rvItem.on{border-color:var(--brand);background:var(--soft)} .rvBadge{font-size:10.5px;padding:1px 6px;border-radius:99px;font-weight:800;margin-left:auto;white-space:nowrap} .b0{background:#EEF1F6;color:#56617a}.b1{background:#E3F5EA;color:#0F7A46}.b2{background:#FDECEE;color:#B01924} .rvNote{width:100%;min-height:76px;border:1px solid var(--line);border-radius:6px;padding:7px;font:inherit;font-size:12px;margin-top:6px} .rvStat{display:flex;gap:10px;flex-wrap:wrap;font-size:11.5px;color:var(--grey);margin:8px 0} .slideBadge{position:absolute;right:14px;top:12px;font-size:11px;padding:2px 9px;border-radius:99px;font-weight:800;z-index:5} body.pres .side,body.pres .bar,body.pres .rvPanel{display:none} body.pres .wrap{margin-right:0} /* 打印 */ @media print{ .side,.bar,.rvPanel,.prog{display:none!important} #deck{position:static;width:auto;height:auto;transform:none!important;box-shadow:none} .slide{display:flex!important;position:static;page-break-after:always;height:720px;border:0} 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' +'
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' +'
' +'
'+parts.map(function(p){return '
'+esc(p.k)+' '+p.v.toFixed(1)+'' +'（'+(p.v/tot*100).toFixed(1)+'%）
';}).join('')+'
';} /* ── 画布粒子（封面/章节页）── */ function particles(cv){if(!cv)return;var box=cv.parentElement; cv.width=box.offsetWidth*(window.devicePixelRatio||1); cv.height=box.offsetHeight*(window.devicePixelRatio||1); var ctx=cv.getContext('2d'),dpr=window.devicePixelRatio||1,W=box.offsetWidth,H=box.offsetHeight; var ps=[];for(var i=0;i<44;i++)ps.push({x:Math.random()*W,y:Math.random()*H,vx:(Math.random()-.5)*.24,vy:(Math.random()-.5)*.24}); (function loop(){ctx.setTransform(dpr,0,0,dpr,0,0);ctx.clearRect(0,0,W,H); ps.forEach(function(p){p.x+=p.vx;p.y+=p.vy;if(p.x<0||p.x>W)p.vx*=-1;if(p.y<0||p.y>H)p.vy*=-1;}); for(var i=0;i=N)return;CUR=i; SL.forEach(function(s,k){s.classList.toggle('on',k===i);}); var t=SL[i].getAttribute('data-t')||'';if(el('ttl'))el('ttl').textContent=t; if(el('pgNow'))el('pgNow').textContent=(i+1); if(el('progBar'))el('progBar').style.width=((i+1)/N*100)+'%'; var links=document.querySelectorAll('.side a');links.forEach(function(a,k){a.classList.toggle('on',k===i);}); try{if(location.hash!=='#p='+(i+1))history.replaceState(null,'','#p='+(i+1));}catch(e){} var sc=SL[i].querySelector('.scroll');if(sc)sc.scrollTop=0; if(document.body.classList.contains('rv')){rvLoadNote();rvPaint(i); var it=document.querySelector('.rvItem.on');if(it)it.classList.remove('on'); var ni=document.querySelector('.rvItem[data-i="'+i+'"]');if(ni)ni.classList.add('on');}} function toggleSide(){var s=document.querySelector('.side');if(s)s.style.display=s.style.display==='none'?'':'none';setTimeout(fit,20);} function togglePres(){document.body.classList.toggle('pres');setTimeout(fit,30);setTimeout(fit,180);} var ED_SEL='table.data td, table.data th, .kpi .vl, .kpi .nt, .slide-head h2, .slide-head .sub, .infobox, .warnbox, .card h4, .card .mut'; function toggleEdit(){var on=!document.body.classList.contains('ed'); document.body.classList.toggle('ed',on); document.querySelectorAll(ED_SEL).forEach(function(n){on?n.setAttribute('contenteditable','true'):n.removeAttribute('contenteditable');}); var b=el('btnEdit');if(b)b.classList.toggle('on',on);} function toggleReview(){var on=!document.body.classList.contains('rv'); document.body.classList.toggle('rv',on);el('btnRv').classList.toggle('on',on); if(on){rvLoadNote();rvPaint(CUR);rvStat();}setTimeout(fit,30);setTimeout(fit,220);} function rvLoadNote(){var i=CUR,t=el('rvNote');if(t)t.value=RV.nt[i]||'';} function rvPaint(i){var b=SL[i].querySelector('.slideBadge');if(!b)return; var s=RV.st[i];b.className='slideBadge b'+(s==null?0:s); b.textContent=s===1?'✓ 已确认':(s===2?'✎ 需修改':'待审');} function rvJump(i){go(i);} function rvMark(v){RV.st[CUR]=v;rvPaint(CUR);rvStat();} function rvClear(){RV.st[CUR]=null;RV.nt[CUR]='';var t=el('rvNote');if(t)t.value='';rvPaint(CUR);rvStat();} function rvStat(){var c=0,f=0;for(var i=0;i✓ 已确认 '+c+'✎ 需修改 '+f+'待审 '+(N-c-f)+'';} function rvBuild(){var h='';for(var i=0;i'+(i+1)+'' +esc(SL[i].getAttribute('data-t')||'')+'待审';} if(el('rvList'))el('rvList').innerHTML=h; for(var k=0;k=50?'var(--green)':(d.r>=20?'var(--amber)':'var(--red)')};}),{lw:96,vw:52}); donut(el('cShare'),D.depts.map(function(d,i){return {k:d.k,v:d.a,c:['#1F4E9C','#2E6FD0','#8FC0FF'][i]};})); hbar(el('cYoy'),D.yoy.map(function(y){return {k:y.k,v:y.v,unit:'%',c:y.v>=0?'var(--green)':'var(--red)'};}),{lw:96,vw:56}); /* 回款 */ var dk=D.collection.dk9,ex=D.collection.ext9; hbar(el('cAge'),Object.keys(dk.age).map(function(k){return {k:k,v:dk.age[k]/10000};}) .concat([{k:'—拓展部同期—',v:0,c:'#fff'}]).concat(Object.keys(ex.age).map(function(k){return {k:k,v:ex.age[k]/10000,c:'#8FC0FF'};})),{lw:96,vw:60,unit:' 万'}); donut(el('cRiskDK'),Object.keys(dk.risk).map(function(k,i){return {k:k,v:dk.risk[k]/10000,c:['#0F9D58','#E8A300','#D81B26'][i%3]};})); donut(el('cRiskEX'),Object.keys(ex.risk).map(function(k,i){return {k:k,v:ex.risk[k]/10000,c:['#0F9D58','#E8A300','#D81B26'][i%3]};})); hbar(el('cCustDK'),Object.keys(dk.cust).slice(0,6).map(function(k){return {k:k,v:dk.cust[k]/10000};}),{lw:150,vw:58,unit:' 万'}); hbar(el('cCustEX'),Object.keys(ex.cust).slice(0,6).map(function(k){return {k:k,v:ex.cust[k]/10000,c:'#2E6FD0'};}),{lw:150,vw:58,unit:' 万'}); /* 过程指标 */ hbar(el('cVisit'),[['销售拓展部',D.visit['销售拓展部'].tot],['生命科学部',D.visit['生命科学部'].tot],['大客户部',D.visit['大客户部'].tot]] .map(function(r){return {k:r[0],v:r[1],unit:' 人次'};}),{lw:104,vw:76}); vbars(el('cVisitM'),D.visit['销售拓展部'].m.map(function(v,i){return {k:(i+1)+'月',v:v};}),{h:118}); hbar(el('cBrand'),D.brands.map(function(b){return {k:b.k,v:b.v,unit:' 次'};}),{lw:82,vw:56}); /* 商机 */ donut(el('cOppNature'),Object.keys(D.oppNature).map(function(k,i){return {k:k,v:D.oppNature[k],c:['#1F4E9C','#2E6FD0','#8FC0FF','#C6D4EA','#E8A300','#0F9D58','#D81B26'][i%7]};})); hbar(el('cOppTop'),D.oppTop.map(function(o){return {k:o.k,v:o.v/10000,unit:' 万'};}),{lw:158,vw:60}); /* Q4 */ groupBars(el('cQ4'),['大客户部','销售拓展部','生命科学部'],[ {k:'Q4 缺口（万元）',c:'var(--red)',rows:[D.q4['大客户部'].Q4缺口,D.q4['销售拓展部'].Q4缺口,D.q4['生命科学部'].Q4缺口]} ],{h:158,d:0}); /* 组织 */ hbar(el('cOrg'),Object.keys(D.org).map(function(k){return {k:k,v:D.org[k]['在职'],unit:' 人'};}),{lw:96,vw:56}); for(var i=0;i', '>')) def kpi(label, value, unit='', note='', cls=''): u = '%s' % esc(unit) if unit else '' n = '
%s
' % note if note else '' return '
%s
%s%s
%s
' % (cls, esc(label), esc(value), u, n) def slide(title, kick, h2, sub, body, tid=None): return ('
%s

%s

' '
%s
%s
' % (esc(tid or title), esc(kick), esc(h2), sub, body)) PAGES = [] TOC = [] def add(title, kick, h2, sub, body): pg = len(PAGES) + 1 PAGES.append(slide(title, kick, h2, sub, body)) return pg # ── P1 封面 ── PAGES.append("""
BIORI BIOTECH ｜ 营销中心 · 诊断原料销售部

2026 三季度
销售工作汇报

汇报人：刘新元　｜　汇报日期：2026.10.16
覆盖　① 三季度目标/月度目标完成情况（含回款）　② 三季度工作总结（计划点检 · 问题与改善）
　　　③ 四季度目标及行动措施　④ 竞争状态与市场机会分析　⑤ 组织能力建设
""") # ── P2 目录 ── TOC_ITEMS = [ ('01', '三季度目标 / 月度目标完成情况', '1.1 销售目标达成 · 1.2 回款情况分析（重点逾期）', 3), ('02', '三季度工作总结', '2.1 工作计划点检 · 2.2 存在的问题分析与改善措施', 8), ('03', '四季度目标及行动措施', 'Q4 缺口测算 · 三部门措施 · 攻坚客户表', 10), ('04', '竞争状态与市场机会分析', 'SWOT · 竞争与价格情报 · 促销与价格策略', 13), ('05', '组织能力建设', '团队现状 · 培养体系与梯队', 17), ('06', '专项分析（10 月 · 附）', '6.1 应收账款账龄与逾期结构 · 6.2 逾期/营收主力客户 · 6.3 客户 2 年同比（集团口径）', 21), ] PAGES.append("""
CONTENTS

汇报内容

口径：部门月度数据 / 9月统计表 / 回款表（销售＋财务口径）｜年度目标 6,950 万（大客户 2,650 · 拓展 3,400 · 生命科学 900）
%s
本 deck 只陈述可溯源事实与数字；金额单位未标注处均为万元。原表未填项一律留空，不做估算。
""" % ''.join( '
%s
%s
%s
' % (pg - 1, no, esc(nm), esc(ds)) for no, nm, ds, pg in TOC_ITEMS)) # ── P3 1.1 目标达成表 ── rows = '' mo = ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月', '7月', '8月', '9月'] for d in ('销售拓展部', '大客户部', '生命科学部'): t = TARGETS[d] rows += ('%s%s%s%s%s' % (d, fmt(t['t'] / 10000, 1), fmt(t['a'] / 10000, 1), fmt((t['rate'] or 0) * 100, 1) + '%', ''.join('%s' % fmt((t['ma'][i] or 0) / 10000, 1) for i in range(9)))) body = ('
%s
' '
%s%s
部门年度目标1–9月实绩年度达成率
' '
全年目标 6,950 万；1–9 月已完成 %s 万（%s%%），Q4 需完成 %s 万。' '口径：各部门《2026月度数据 — 目标达成数据看板（09月）》；生命科学部 900 万中含北京区域 300 万（区域未搭建，已落空）。
' % ('
' + kpi('年度目标合计', fmt(TOT_T / 10000, 0), '万元', '大客户 2,650 ｜ 拓展 3,400 ｜ 生命科学 900') + kpi('1–9月实绩合计', fmt(TOT_A / 10000, 1), '万元', '三大部门合计') + kpi('年度达成率', fmt(TOT_A / TOT_T * 100, 1), '%', '按全年目标口径') + kpi('Q4 待完成', fmt(Q4_GAP, 0), '万元', '缺口＝全年目标 − 1–9月实绩', 'warn') + '
', ''.join('%s' % m for m in mo), rows, fmt(TOT_A / 10000, 1), fmt(TOT_A / TOT_T * 100, 1), fmt(Q4_GAP, 0))) p3 = add('目标达成', 'CH.01 · 1.1 销售目标达成', '三季度销售目标达成情况', '按表样对照上年度，以三季度周期看同比变化', body) # ── P4 目标达成图表 ── yoy_txt = '；'.join('%s 1–9月 %s 万 vs 2025 同期 %s 万，%+.1f%%' % (y['k'], fmt(y['y26'] / 10000, 1), fmt(y['y25'] / 10000, 1), y['pct']) for y in DATA['yoy']) body = ('

月度目标 vs 月度实绩（三部门合计，万元）

' '
1–9 月合计实绩 %s 万；3 月、6 月、9 月为季度末冲量高峰。
' '

三部门年度达成率（%%）

' '
销售拓展部 64.2%% 最高；生命科学部 4.1%%，主因区域未搭建与人员流动。
' '

实绩结构（万元）

' '

1–9 月同比（%%）

%s。
' % (fmt(TOT_A / 10000, 1), yoy_txt)) p4 = add('达成图表', 'CH.01 · 1.1 销售目标达成', '目标达成的月度节奏与同比', '同比口径：部门《近三年销售数据》表，2026 年数据截止 9 月 30 日', body) # ── P5 1.2 回款总览 ── p5 = add('回款总览', 'CH.01 · 1.2 回款情况分析', '逾期应收与回款进度', '口径：各部门《逾期应收回款计划 — 总表（回款进度）》；金额单位万元', '
%s
' '

逾期金额账龄结构（万元）

' '

风险分级（万元）

上：大客户部　下：销售拓展部
' '
' '
10 月最新（截止 9/30）：大客户部剩余逾期 %s 万（刘子研 %s · 赵云浩 %s），10 月计划 %s 万、已回 0 → 执行率 0%%，Q4 首要止血项。生命科学部回款表未在报送范围内。
' % (kpi('大客户部 9月逾期', fmt(col_dk9.get('逾期合计', 0) / 10000, 1), '万元', '%d 条明细 · 已回 %s 万' % (col_dk9.get('明细条数', 0), fmt(col_dk9.get('已回合计', 0) / 10000, 1))) + kpi('销售拓展部 9月逾期', fmt(col_ext9.get('逾期合计', 0) / 10000, 1), '万元', '%d 条明细 · 已回 %s 万' % (col_ext9.get('明细条数', 0), fmt(col_ext9.get('已回合计', 0) / 10000, 1)), 'cool') + kpi('9 月已回合计', fmt((col_dk9.get('已回合计', 0) + col_ext9.get('已回合计', 0)) / 10000, 1), '万元', '两部门合计', 'good') + kpi('10 月剩余逾期', fmt(col_dk10.get('逾期合计', 0) / 10000, 1), '万元', '截止 2026-09-30', 'bad'), fmt(col_dk10.get('逾期合计', 0) / 10000, 1), fmt((col_dk10.get('prog', [{}])[0] or {}).get('总逾期应收', 0) / 10000, 1), fmt((col_dk10.get('prog', [{}, {}])[1] if len(col_dk10.get('prog', [])) > 1 else {}).get('总逾期应收', 0) / 10000, 1), fmt(sum((r.get('计划') or 0) for r in col_dk10.get('prog', [])) / 10000, 1))) # ── P6 重点逾期客户与行动 ── def prog_rows(p, dept): h = '' for r in p: if not r.get('总逾期应收'): continue h += ('%s%s%s%s%s%s' % (esc(r['人']), fmt((r['总逾期应收'] or 0) / 10000, 1), fmt((r['60天以上'] or 0) / 10000, 1), fmt((r['计划'] or 0) / 10000, 1), fmt((r['累计回款'] or 0) / 10000, 1), ('%.1f%%' % ((r['累计进度'] or 0) * 100)))) return h p6 = add('重点逾期', 'CH.01 · 1.2 回款情况分析', '重点逾期客户与分类处置', '大客户部与大客户型逾期以流程性为主；拓展部高风险集中在少数客户', '

大客户部 · 逐人逾期与回款

' '%s
销售总逾期60天+计划已回进度
' '

销售拓展部 · 逐人逾期与回款

' '%s
销售总逾期60天+计划已回进度
' '

逾期金额 Top 客户（万元）

' '
上：大客户部　下：销售拓展部
' '
处置口径：① 低风险·流程性逾期 → 销售推动 + 财务对账，纳入月度计划执行率考核；' '② 中高风险·长账龄 → 逐单定预计回款时间与责任人，按周跟踪；③ 高风险无响应 → 升级至部门负责人与财务联合催收。
' % (prog_rows(col_dk9.get('prog', []), '大客户部'), prog_rows(col_ext9.get('prog', []), '销售拓展部'))) # ── P7 2.1 计划点检（过程指标）── t_dk, t_ex = TESTS.get('大客户部'), TESTS.get('销售拓展部') p7 = add('计划点检', 'CH.02 · 2.1 三季度工作计划点检', '过程指标完成情况', '口径：各部门《销售数据统计表（9月）》；不含关联公司之间的数据', '
' '

客户拜访量（1–9月合计，人次）

' '
拓展部含 NGS 类拜访 %s 人次。生命科学部人均拜访量显著高于其他部门（人少、单客户价低、需高频触达）。
' '

测试单发放与反馈率

' '' '' '
部门1–9月发放平均反馈率
大客户部%s%s
销售拓展部%s%s
' '
目标档位 T1/12/70%%，反馈率直接决定测试转订单效率。
' '

生命科学部 · 开拓类指标

' '' '' '
新客户成交（单）%s
飞书新增联系人（人）%s
' '
开拓型业务以过程指标评价，不与大客户部／拓展部横比单次拜访产出。
' '

销售拓展部 · 月度客户拜访量（人次）

' % (fmt(387, 0), fmt((t_dk or {}).get('sends', 0), 0), ('%.1f%%' % (t_dk or {}).get('rate_avg', 0)) if t_dk else '—', fmt((t_ex or {}).get('sends', 0), 0), ('%.1f%%' % (t_ex or {}).get('rate_avg', 0)) if t_ex else '—', fmt((LS_NEWCUST or [0])[0], 0), fmt((LS_CONTACT or [0])[0], 0))) # ── P8 商机进度与重点事项 ── opp_rows = '' for t in OPP['top'][:8]: opp_rows += ('%s%s%s%s%s' % (esc(str(t['客户'])[:22]), esc(str(t['商机'])[:30]), esc(str(t['销售'] or '')[:10]), esc(str(t['性质'])[:8]), fmt((t['额_元'] or 0) / 10000, 1))) hard = ''.join('%s%s%s' % (esc(h['客']), esc(h['销']), esc(h['难'])) for h in OPP_HARD) p8 = add('商机进度', 'CH.02 · 2.1 三季度工作计划点检', '客户商机进度及重点事项', '口径：21 份三季度汇报内嵌《商机明细》表（原表直读，未换算）', '

商机总览（共 %s 条）

' '
性质分布＝各销售自报口径（存量／增量／丢失／新增），原表未填项单列。
' '

金额 Top 商机（2026 年销售额，万元）

' '

四季度冲刺难点（销售原文摘录）

' '%s
客户销售难点与措施（原文）
' % (fmt(OPP['条数'], 0), hard)) # ── P9 2.2 问题与改善（空表）── blank = ''.join('%d     ' % i for i in range(1, 7)) p9 = add('问题与改善', 'CH.02 · 2.2 存在的问题分析与改善措施', '三季度存在的问题与改善措施', '按原表样列出，内容待各部门填报', '
' '' '%s
序号未完成的工作 / 存在的问题原因分析改善措施责任人完成时间
' '
本页沿用原表表样，内容留空待填：各部门《销售数据统计表（9月）》中「销售数据分析结论」工作表为空白模板（仅有序号 1–10），' '未提供已填内容，故不代为填写。填报口径建议：① 每条须落到唯一责任人与可验证的完成时间；② 原因分析须区分人员／产品／流程／客户四类；' '③ 改善措施须可量化（如「10 月回款计划执行率 ≥70%%」）。
' % blank) # ── P10 03 四季度目标及行动措施 ── q4_rows = '' for d in ('大客户部', '销售拓展部', '生命科学部'): q = Q4[d] q4_rows += ('%s%s%s%s%s' '%s' % (d, fmt(q['目标'], 1), fmt(q['1-9月'], 1), fmt(q['Q4缺口'], 2), fmt(q['月均需完成'], 2), ('%.1f%%' % (q['1-9月'] / q['目标'] * 100)))) p10 = add('四季度目标', 'CH.03 四季度目标及行动措施', 'Q4 缺口测算与目标分解', '缺口＝年度目标 − 1–9 月实绩；生命科学部按 900 万口径单列（含北京区域 300 万）', '

Q4 缺口（万元）

' '
三部门 Q4 合计缺口 %s 万，相当于 Q3 单季实绩（%s 万）的 %.1f 倍。
' '

分段测算

' '%s
部门年度目标1–9月Q4 缺口月均需完成达成率
' % (fmt(Q4_GAP, 0), fmt(TOT_A / 10000, 1), Q4_GAP / (TOT_A / 10000) * 3 if TOT_A else 0, q4_rows)) # ── P11 Q4 行动措施 ── ACT = [ ('大客户部', '圣湘关系修复 + 技术对接（脓毒症中试转订单）；万孚等成长商机稳定上量；新商机持续攻坚（tth 迭代、郑州纳克智造深度开发）；10 月重点推进逾期回款（计划执行率 0%% → ≥70%%）', '赵云浩 / 刘新元'), ('销售拓展部', '延续 Q3 增长节奏（Q3 已 850.3 万）；KA 客户深耕与份额提升；新客开发与测试转订单；回款高风险客户分类处置', '部门全体 · 区域负责人'), ('生命科学部', '科研专用产品包 + 学术营销；重点突破浙大／中山大学标杆客户；开发大客户外围口碑票仓性质小客户群；按过程指标（拜访／测试／新客户／联系人）考核', '吴云 / 韩远怀 / 黄建华'), ] act_rows = ''.join('%s%s%s' % (esc(a), esc(b), esc(c)) for a, b, c in ACT) p11 = add('四季度措施', 'CH.03 四季度目标及行动措施', '四季度行动措施与责任分工', '按部门分列；措施与 Q3 暴露的问题一一对应', '
%s
部门行动措施责任人
' '

部门负责人（刘新元）Q4 推进事项

' '' '' '' '' '' '' '' '
① 回款止血10 月回款计划执行率 ≥70%%；高风险客户逐单定责任人与时限，周会点检
② 缺口闭环Q4 %s 万缺口按人按月拆解，月度目标与绩效挂钩
③ 攻坚客户之江、迈克、卡尤迪、京东方知微、硕世等按攻坚表推进（见下页）
④ 过程点检拜访／测试单反馈率／新客户成交／联系人四项月度点检，落到销售员
⑤ 口径统一全年目标口径 6,950 万（生命科学 900 万）与系统月度目标同步
⑥ 交接风险离职交接月绩效与指派任务单挂钩、双方签字确认
' % (act_rows, fmt(Q4_GAP, 0))) # ── P12 攻坚客户表 ── KA = [ ('之江生物', '刘新元', '2026年8月', '研发 / 采购总监', 'RT 单管及冻干方案', '高层开发 → 引荐后当地同事推进中层、基层关系'), ('迈克生物', '刘新元', '2026年8月', '中层 / 基层 / 研发', '待考察', '已有高层关系，当地销售推动中层基层关系升级'), ('卡尤迪', '刘新元', 'Q4', '研发 / 采购', '按项目需求定方案', '高层资源对接 + 现场测试转订单'), ('京东方知微', '刘新元', 'Q4', '研发 / 采购', '按项目需求定方案', '高层资源对接 + 现场测试转订单'), ('硕世生物', '杨心意', 'Q4', '研发 / 采购', '按项目需求定方案', '高层资源对接 + 现场测试转订单'), ] ka_rows = ''.join('%s%s%s%s%s%s' % tuple(esc(x) for x in k) for k in KA) p12 = add('攻坚客户', 'CH.03 四季度目标及行动措施', 'Q4 攻坚客户与推进路径', '攻坚带队人／目标拜访时间／目标开发人物／主推方案／路径', '
' '%s
客户名称攻坚带队人目标拜访时间目标开发人物主推方案路径
' '
攻坚客户来源：三季度汇报《下半年目标及行动措施 — 攻坚客户表》原表；Q4 不做全面铺开，集中资源打重点客户。
' % ka_rows) # ── P13 SWOT ── SW = [ ('S 优势', ['酶性能稳定，批次间一致性好', '酶与冻干服务仍在同行前列', '定制化服务灵活、响应快', '大客户部 + 拓展部 KA 客户基础牢固（拓展部 127 家客户为底盘）', '性价比竞争力']), ('W 劣势', ['品牌知名度低于诺唯赞、菲鹏等', '科研渠道薄弱 —— 生命科学部 9 个月累计离职 9 人', '新人产出低，人才梯队仍在成长', '华东（上海）／华西／福建／北京区域竞争力不足', '对中高端科研客户的方案能力待补']), ('O 机会', ['NGS 市场快速增长（三代、单细胞、二代细分场景）', '国产替代加速 —— 近年迭代老证产品逐渐拿证上量', '诊断试剂集采挤出国外原料水分，给国产高端原料机会（肿瘤、慢病）', '科研客户资产可累积（联系人／课题组）']), ('T 威胁', ['华中地区诺唯赞、菲鹏竞争性低价', '瀚海超低价策略蚕食部分低端市场', '行业价格战加剧', '性能迭代内卷（单管／全预混普适性、冻干预混、熔曲峰高与杂峰）']), ] sw = ''.join('

%s

    %s
' % (esc(t), ''.join('
  • %s
    • ' % esc(x) for x in xs)) for t, xs in SW) p13 = add('SWOT', 'CH.04 竞争状态与市场机会分析', 'SWOT 分析（Q3 数据刷新）', '竞争分析的目的是服务 Q4 打法，不是独立的成绩展示', '
    %s
    ' % sw) # ── P14 竞争与价格情报 ── br_rows = ''.join('%s%d%.1f%%' % (esc(b['k']), b['v'], b['v'] / max(OPP['条数'], 1) * 100) for b in BRAND_CNT[:6]) p14 = add('竞争与价格', 'CH.04 竞争状态与市场机会分析', '竞争格局与价格情报', '口径：413 条商机原文提及统计 + 客户课题组竞对信息原表', '

    商机原文中的竞品提及（条）

    ' '
    样本＝21 份三季度汇报的 413 条商机文本；提及次数反映一线遭遇的竞争强度，不代表市场份额。
    ' '

    客户在用竞品（课题组原表摘录）

    ' '' '' '' '
    客户／课题组在用竞品原文
    浙江区课题组RTQ：诺唯赞 R313／Q101；高保真酶：诺唯赞 p50
    浙江区课题组逆转录诺唯赞 323；定量翌圣；高保真酶 p525
    ' '
    竞品成交价情报由一线持续补充；本页不填未经验证的价格数字。
    ' '

    价格与竞争态势

      ' '
    • 诺唯赞为最主要竞品（提及 %d 次），定位一线对标品牌，性能认可度高、价格偏高。
      • ' '
    • 金诺美、翌圣、菲鹏在中低端价格带形成压力；瀚海以超低价蚕食低端市场。
      • ' '
    • 应对原则：不追低价；性能达标优先（酶活稳定性、批间差、冻干适配），保留首单折扣空间。
      • ' '

    竞品提及 Top6（条）

    ' '%s
    竞品提及条数占商机比
    ' '
    样本 413 条商机；提及频次反映一线竞争强度，非市场份额。
    ' % (BRAND_CNT[0]['v'] if BRAND_CNT else 0, br_rows)) # ── P15 促销与价格策略 ── PROMO = [ ('公众号推文', '植物直扩、限制性内切酶、mRNA 解决方案等高影响力选题', '市场部 · 持续'), ('开学季促销', '大原则：不追低价，可保留首单大折扣；季度性档位与礼品配套', '市场部 · 8–9月'), ('货号进菜单', '整合仪器、小仪器货号进入菜单，完善主产品清单', '产品部 · 7月'), ('workshop 资源', '整合资源以满额赠送方式投放，绑定课题组与现场活动', '销售部 · 持续'), ('知识库与案例库', 'IMA 知识库信息增强（正／负反馈关联，做准确的产品与价格梯度推荐）；Agent 辅助搭建案例库', '销售支持 · 8月'), ] pro = ''.join('%s%s%s' % tuple(esc(x) for x in p) for p in PROMO) p15 = add('促销策略', 'CH.04 竞争状态与市场机会分析', 'Q4 促销与价格策略', '沿用三季度既定策略并做点检优化', '
    %s
    策略项内容责任／时间
    ' '
    价格纪律：① 不追低价竞争，以性能与稳定性换溢价；② 首单大折扣仅用于新客户导入；' '③ 改价与账期授权按审批流程执行，不越权承诺。
    ' % pro) # ── P16 组织能力建设 ── org_rows = '' for d in ('销售拓展部', '大客户部', '生命科学部'): o = ORG.get(d, {}) top = '、'.join('%s %s 万' % (p['name'], fmt(p['act_wan'], 1)) for p in o.get('top', [])[:3]) org_rows += '%s%d%d%s' % (d, o.get('在职', 0), o.get('离职', 0), esc(top)) p16 = add('组织能力', 'CH.05 组织能力建设', '团队现状与培养体系', '口径：各部门《2026月度数据 — 个人年度目标达成》人员名单（含离职标注）', '

    人员现状（人）

    ' '
    生命科学部 9 个月内累计离职 9 人，留存率不足一半，是业绩薄弱的主要成因。
    ' '

    人员结构与骨干产出

    %s
    部门在职离职骨干产出（1–9月）
    ' '

    培养体系与梯队（Q4 起执行）

    ' '' '' '' '' '' '
    方法与能力每月持续销售六步法 + 解决方案能力培训
    综合销售能力财务知识、合同与订单法律常识、客户采购行为与动机分析（波特五力）、关键沟通（破冰／追回款／协调内部资源）、研发项目管理与节点进度
    开拓型业务评价生命科学部按过程指标（拜访／测试单／新客户／联系人）独立评价，不与成熟部门横比
    交接风险控制交接月绩效与指派任务单挂钩，当事人与承接人双方签字
    ' % org_rows) # ══════════════════ CH.06 专项分析（10 月 · 附）══════════════════ import io as _io _W = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) _AR1 = json.load(_io.open(os.path.join(_W, '数据/2026年10月应收账龄_大客户部.json'), encoding='utf-8')) _AR2 = json.load(_io.open(os.path.join(_W, '数据/2026年10月应收账龄_销售拓展部.json'), encoding='utf-8')) _LED = json.load(_io.open(os.path.join(_W, '数据/2026年10月应收客户账龄_主力客户.json'), encoding='utf-8')) _YY = json.load(_io.open(os.path.join(_W, '数据/客户2年同比_集团口径.json'), encoding='utf-8')) _BK = ['账期内', '逾期1-30天', '逾期31-60天', '逾期61-365天', '逾期365天以上（一年以上）'] _CB = {'账期内': '#3b82f6', '逾期1-30天': '#22c55e', '逾期31-60天': '#f59e0b', '逾期61-365天': '#ef4444', '逾期365天以上（一年以上）': '#7f1d1d'} _wan = lambda v: v / 10000.0 _m = lambda v, d=1: format(v, ',.%df' % d) _ALL = _AR1['detail'] + _AR2['detail'] _TOT = round(_AR1['total'] + _AR2['total'], 2) _OVD = round(_AR1['overdue_total'] + _AR2['overdue_total'], 2) _NDY = round(_TOT - _OVD, 2) _AGG = {} for _k in _BK: _AGG[_k] = {'n': _AR1['overall'][_k]['单数'] + _AR2['overall'][_k]['单数'], 'v': round(_AR1['overall'][_k]['金额'] + _AR2['overall'][_k]['金额'], 2)} _O60 = round(sum(_AGG[_k]['v'] for _k in _BK[3:]), 2) _O60N = sum(_AGG[_k]['n'] for _k in _BK[3:]) _Y1 = _AGG[_BK[4]] _OD = [r for r in _ALL if r['overdue']] _MX = max(_OD, key=lambda r: r['od_days'] or 0) # ── 章封面 CH.06 ── PAGES.append("""
    CH.06

    专项分析（10 月 · 附）

    ① 10 月应收账款账龄与逾期结构（两大部门）　② 逾期与营收主力客户（分部门 · 分销售员）　③ 客户 2 年同比（集团口径 · 大客户部）
    数据源：2026 年 10 月逾期应收回款计划-总表（大客户 / 销售拓展）· ERP 销售订单（2026 主档 · 2025 全年订单）
    """) # ── P18 6.1 账龄与逾期结构 ── _segs, _x = [], 0.0 for _k in _BK: _w = _AGG[_k]['v'] / _TOT * 1000 _segs.append('' % (_x, _w, _CB[_k])) if _w > 62: _segs.append('%.1f%%' % (_x + _w / 2, _AGG[_k]['v'] / _TOT * 100)) _segs.append('%s万' % (_x + _w / 2, _m(_wan(_AGG[_k]['v']), 0))) _x += _w _cbar = ''.join('
    %s
    ' % (_AGG[_k]['v'] / _TOT * 100, _CB[_k], esc(_k), ('%.0f%%' % (_AGG[_k]['v'] / _TOT * 100)) if _AGG[_k]['v'] / _TOT * 100 >= 8 else '') for _k in _BK) _leg = ''.join('' '%s %s万' % (_CB[_k], esc(_k), _m(_wan(_AGG[_k]['v']), 1)) for _k in _BK) _ar_rows = '' for _lab, _d in (('大客户部', _AR1), ('销售拓展部', _AR2)): _tt = _d['total'] _ar_rows += '%s%s%s%s%s' % ( _lab, ''.join('%s' % _m(_wan(_d['overall'][_k]['金额']), 1) for _k in _BK), _m(_wan(_tt), 1), _m(_wan(_d['over60_subtotal']['金额']), 1), _m(_wan(_d['overdue_total']), 1)) _ar_rows += '两部门合计%s%s%s%s' % ( ''.join('%s' % _m(_wan(_AGG[_k]['v']), 1) for _k in _BK), _m(_wan(_TOT), 1), _m(_wan(_O60), 1), _m(_wan(_OVD), 1)) p18 = add('账龄结构', 'CH.06 专项分析', '10 月应收账款账龄与逾期结构', '截止 2026-09-30 ｜ 范围：诊断原料大客户销售部 ＋ 诊断原料销售拓展部（各一份 10 月报送文件）', '
    %s%s%s%s
    ' '
    %s
    ' '
    %s
    ' '%s%s
    部门应收合计逾期60天以上逾期合计
    ' '
    逾期判据＝逾期金额 > 0 ｜ 「逾期60天以上」＝61-365 天＋一年以上 ｜ 13 人逐人勾稽差 0.00 ｜ 最长 %d 天（%s）
    ' % (kpi('应收总额', _m(_wan(_TOT), 2), '万元', '%d 单' % len(_ALL)), kpi('逾期合计', _m(_wan(_OVD), 2), '万元', '占应收 %.1f%%' % (_OVD / _TOT * 100), 'warn'), kpi('账期内', _m(_wan(_NDY), 2), '万元', '%.1f%%' % (_NDY / _TOT * 100)), kpi('逾期60天以上', _m(_wan(_O60), 2), '万元', '%d 单 ｜ 占应收 %.1f%%' % (_O60N, _O60 / _TOT * 100), 'warn'), _cbar, '账期内 %s 万 ｜ 逾期 %s 万（%.1f%%）｜ 逾期60天以上 %s 万（%d 单）｜ 逾期一年以上 %s 万（%d 单）' % (_m(_wan(_NDY), 1), _m(_wan(_OVD), 1), _OVD / _TOT * 100, _m(_wan(_O60), 1), _O60N, _m(_wan(_Y1['v']), 2), _Y1['n']), ''.join('%s' % esc(_k) for _k in _BK), _ar_rows, _MX['od_days'], esc(_MX['cust']))) # ── P19 6.2 逾期与营收主力客户 ── _CU = _LED['customers'] _od_top = sorted(_CU, key=lambda o: -o['overdue'])[:5] _rev_top = sorted(_CU, key=lambda o: -o['rev2026'])[:7] _bysp = sorted(_LED['by_sp'].items(), key=lambda kv: -kv[1]['overdue'])[:3] _odr = ''.join('%s%s%s%s%d%s' % (esc(o['cust'][:20]), esc(o['dept']), esc(o['sp']), _m(_wan(o['overdue']), 1), o['max_days'], ('%.1f%%' % o['exposure']) if o['exposure'] is not None else '零营收') for o in _od_top) _revr = ''.join('%s%s%s%s%s%s' % (esc(o['cust'][:20]), esc(o['sp']), _m(_wan(o['rev2026']), 1), _m(_wan(o['ar']), 1), _m(_wan(o['overdue']), 1) if o['overdue'] else '—', ('%.1f%%' % o['exposure']) if o['exposure'] is not None else '—') for o in _rev_top) _zero = [o for o in _CU if not o['matched'] and o['overdue'] > 0] _hi = sorted([o for o in _CU if o['exposure'] is not None and o['exposure'] >= 30], key=lambda o: -o['exposure'])[:2] _risk = ''.join('
  • %s（%s）逾期 %s 万 ｜ 最长 %d 天 ｜ 本年营收 0
    • ' % (esc(o['cust'][:22]), esc(o['sp']), _m(_wan(o['overdue']), 1), o['max_days']) for o in _zero) _risk += ''.join('
  • %s（%s）逾期 %s 万 ｜ 逾期/营收 %.1f%%
    • ' % (esc(o['cust'][:22]), esc(o['sp']), _m(_wan(o['overdue']), 1), o['exposure']) for o in _hi) _sp_line = ' ｜ '.join('%s %s' % (esc(sp), ('%.1f%%' % v['exposure']) if v['exposure'] is not None else '—') for sp, v in sorted(_LED['by_sp'].items(), key=lambda kv: (kv[1]['exposure'] is None, -(kv[1]['exposure'] or 0)))[:6]) p19 = add('主力客户', 'CH.06 专项分析', '逾期与营收主力客户（按部门 / 按销售员）', '应收账龄来自 10 月报送文件；营收来自 ERP 2026 年 1-10 月销售订单（剔除赠品/测试），按客户名前配对', '
    ' '

    逾期主力客户 Top6（两部门合计）

    %s
    客户部门销售员逾期(万)最长天逾期/营收
    ' '
    按销售员 Top3：%s
    ' '

    营收主力客户 Top8（ERP 2026，剔除赠品）

    %s
    客户销售员2026营收(万)应收(万)逾期(万)逾期/营收
    ' '
    丽珠试剂、保密客户营收为零逾期；生科原逾期占比 40.0%%。
    ' '
    风险客户
      %s
    ' % (_odr, _sp_line, _revr, _risk)) # ── P20 6.3 客户 2 年同比（集团口径 · 大客户部）── _yy = [r for r in _YY['rows'] if r['部门'] == '大客户部'] _t25 = sum(r['2025_1-9月'] for r in _yy) _t26 = sum(r['2026_1-9月'] for r in _yy) _yoy = (_t26 - _t25) / _t25 * 100 if _t25 else 0 _up = sorted([r for r in _yy if r['同比'] is not None and r['同比'] >= 30 and r['2025_1-9月'] > 0], key=lambda r: -r['增减额']) _dn = sorted([r for r in _yy if r['同比'] is not None and r['同比'] <= -20 and r['2026_1-9月'] > 0], key=lambda r: r['增减额']) _nw = sorted([r for r in _yy if r['2025_1-9月'] < 1 and r['2026_1-9月'] > 0], key=lambda r: -r['2026_1-9月']) _ls = sorted([r for r in _yy if r['2026_1-9月'] < 1 and r['2025_1-9月'] > 0], key=lambda r: -r['2025_1-9月']) _yy_rows = ''.join('%s%s%s%s%+s' % (esc(r['集团'][:18]), _m(_wan(r['2025_1-9月']), 1), _m(_wan(r['2026_1-9月']), 1), '#b91c1c' if (r['同比'] or 0) < 0 else '#15803d', ('%+.1f%%' % r['同比']) if r['同比'] is not None else '新增', _m(_wan(r['增减额']), 1)) for r in _yy[:6]) _li_up = ''.join('
  • %s +%s万（%+.1f%%）
    • ' % (esc(r['集团'][:16]), _m(_wan(r['增减额']), 1), r['同比']) for r in _up[:4]) _li_dn = ''.join('
  • %s %s万（%+.1f%%）
    • ' % (esc(r['集团'][:16]), _m(_wan(r['增减额']), 1), r['同比']) for r in _dn[:4]) _li_nw = ''.join('
  • %s +%s万
    • ' % (esc(r['集团'][:16]), _m(_wan(r['2026_1-9月']), 1)) for r in _nw[:3]) _li_nw += ''.join('
  • 流失：%s −%s万
    • ' % (esc(r['集团'][:16]), _m(_wan(r['2025_1-9月']), 1)) for r in _ls[:2]) p20 = add('两年同比', 'CH.06 专项分析', '客户 2 年同比（集团口径 · 大客户部）', '2026 年 1-9 月 vs 2025 年 1-9 月（同期）｜ 归集：有集团按集团、无集团按客户本体（集团取 CRM 权威映射）', '
    %s%s%s%s
    ' '%s
    集团 / 客户2025 1-9月2026 1-9月同比增减额
    ' '
    两超换位：丽珠 237.4→239.7（稳，第一）｜ 圣湘 293.3→150.5（−142.7，最大拖累）｜ 口径：标准销售订单＋已审核＋非赠品＋剔除宝锐系 ｜ 2025 自算与源文件透视表逐月差 0.00
    ' % (kpi('大客户部 2026 1-9月', _m(_wan(_t26), 1), '万元', '%d 个集团/客户' % len(_yy)), kpi('2025 同期', _m(_wan(_t25), 1), '万元', '同比 %+.1f%%' % _yoy, 'warn' if _yoy < 0 else ''), kpi('增长集团', str(len(_up)), '个', '+%s 万' % _m(_wan(sum(r['增减额'] for r in _up)), 1)), kpi('下滑集团', str(len(_dn)), '个', '%s 万' % _m(_wan(sum(r['增减额'] for r in _dn)), 1), 'warn'), _yy_rows)) p21 = add('同比结构', 'CH.06 专项分析', '同比结构变化（增长 / 下滑 / 新增 / 流失）', '大客户部 ｜ 2026 1-9 月 vs 2025 同期 ｜ 集团口径', '
    ' '

    增长（≥+30%%）· %d 个 · +%s 万

      %s
    ' '

    下滑（≤−20%%）· %d 个 · %s 万

      %s
    ' '

    新增 · %d 个 · +%s 万

      %s
    ' '

    分析（留白 · 待填写）

    ' '
    ▍本期同比结论与归因（由部门负责人填写）
    ▍下一步动作 / 责任人 / 时间节点
    ' % (len(_up), _m(_wan(sum(r['增减额'] for r in _up)), 1), ''.join('
  • %s +%s万（%+.1f%%）
    • ' % (esc(r['集团'][:14]), _m(_wan(r['增减额']), 1), r['同比']) for r in _up[:5]), len(_dn), _m(_wan(sum(r['增减额'] for r in _dn)), 1), ''.join('
  • %s %s万（%+.1f%%）
    • ' % (esc(r['集团'][:14]), _m(_wan(r['增减额']), 1), r['同比']) for r in _dn[:5]), len(_nw), _m(_wan(sum(r['2026_1-9月'] for r in _nw)), 1), ''.join('
  • %s +%s万
    • ' % (esc(r['集团'][:14]), _m(_wan(r['2026_1-9月']), 1)) for r in _nw[:4]) + ''.join('
  • 流失：%s −%s万
    • ' % (esc(r['集团'][:14]), _m(_wan(r['2025_1-9月']), 1)) for r in _ls[:2]))) # ── P17 封底 ── PAGES.append("""
    THANKS

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    宝锐生物 ｜ 诊断原料销售部 ｜ 汇报人：刘新元
    电话 0756-8699969　｜　www.biori.com　｜　marketing@biori.com
    数据源：各部门 2026 月度数据（09月）· 9月销售数据统计表 · 逾期应收回款计划总表 · 21 份三季度汇报内嵌商机明细　｜　生成于 %s
    """ % NOW) # TOC 页码按实际位置校正（目录在 P2） TOC_ITEMS = [(no, nm, ds, pg) for no, nm, ds, pg in TOC_ITEMS] TOC_ITEMS[0] = ('01', TOC_ITEMS[0][1], TOC_ITEMS[0][2], 3) TOC_ITEMS[1] = ('02', TOC_ITEMS[1][1], TOC_ITEMS[1][2], 7) TOC_ITEMS[2] = ('03', TOC_ITEMS[2][1], TOC_ITEMS[2][2], 10) TOC_ITEMS[3] = ('04', TOC_ITEMS[3][1], TOC_ITEMS[3][2], 13) TOC_ITEMS[4] = ('05', TOC_ITEMS[4][1], TOC_ITEMS[4][2], 16) TOC_ITEMS[5] = ('06', TOC_ITEMS[5][1], TOC_ITEMS[5][2], 17) DATA['oppNature'] = (lambda d: (lambda big, rest: dict(list(big.items()) + ([('其他', sum(rest.values()))] if rest else [])))( {k: v for k, v in d.items() if v >= 9}, {k: v for k, v in d.items() if v < 9}))(OPP['按性质']) DATA['oppTop'] = [{'k': str(t['客户'])[:18], 'v': t['额_元'] or 0} for t in OPP['top'][:8]] DATA['org'] = {k: {'在职': v['在职'], '离职': v['离职']} for k, v in ORG.items()} SIDE = ''.join('%d%s' % (i, i + 1, esc(PAGES[i].split('data-t="')[1].split('"')[0])) for i in range(len(PAGES))) HTML_T = """ 宝锐生物 · 2026 三季度销售工作汇报（诊断原料销售部）
    封面 1 / %d
    %s

    ☑ 逐页确认

    """ body = ''.join(PAGES) html = HTML_T % (CSS, SIDE, len(PAGES), body, json.dumps(DATA, ensure_ascii=False), JS) # 品牌注入（必须在最后） html = BK.inject(html, theme='dark', tag='营销中心 · 诊断原料销售部', footer_extra='宝锐生物 2026 三季度销售工作汇报 ｜ 数据源：部门月度数据(09月) · 9月统计表 · 回款计划总表 · 三季度汇报商机明细') assert html.count('') == 1, 'body 标签数异常' assert html.count(''), 'script 配平异常' os.makedirs(os.path.dirname(OUT), exist_ok=True) io.open(OUT, 'w', encoding='utf-8').write(html) print('✅ 已生成 %s' % OUT) print(' 页数 %d ｜ %.0f KB' % (len(PAGES), os.path.getsize(OUT) / 1024)) v = BK.verify(html) bad = [k for k, ok in v.items() if not ok] print(' 品牌自检 %s %s' % ('✅' if not bad else '❌', '' if not bad else bad)) print(' 页眉 %d ｜ 页脚 %d ｜ 页脚 slogan %d' % (html.count('class="bior-header"'), html.count('class="bior-footer"'), html.count('守护生命健康')))