feat(demo-web): 图表编号、坐标轴与策略文档同步

- 合规/质量/营销多图：Top10 轴标签、单位、CMP/QLT/MKT 编号
- 审计与 AE 滞后：CMP-CV-101/701 整合视图；mock 数据补充
- QLT-AE-1004/1005、QLT-CNC-302 动态 Top N、MKT 柱状轴配置等

Made-with: Cursor

analytics-demo-web/src/lib/aggregate.ts

@@ -30,13 +30,35 @@ export function buildAeMonthlyByOccurrence(context: AnalysisContext) {
   }
 }
 
+/** CMP-AE-101 补充：为月度序列计算对应年度平均数 */
+export function buildAeMonthlyWithYearAverage(context: AnalysisContext) {
+  const monthly = buildAeMonthlyByOccurrence(context)
+  const yearlyBucket = new Map<string, number[]>()
+  monthly.months.forEach((month, idx) => {
+    const year = month.slice(0, 4)
+    const values = yearlyBucket.get(year) ?? []
+    values.push(monthly.values[idx])
+    yearlyBucket.set(year, values)
+  })
+  const yearlyAvg = new Map<string, number>()
+  yearlyBucket.forEach((values, year) => {
+    const avg = values.reduce((sum, val) => sum + val, 0) / values.length
+    yearlyAvg.set(year, Number(avg.toFixed(2)))
+  })
+  return {
+    months: monthly.months,
+    values: monthly.values,
+    yearAvg: monthly.months.map((month) => yearlyAvg.get(month.slice(0, 4)) ?? 0),
+  }
+}
+
 /** 产品事件 Top（全期，按发生日期归属可选扩展；此处为全量计数） */
-export function buildPsurTopProducts(context: AnalysisContext) {
+export function buildPsurTopProducts(context: AnalysisContext, topN = 10) {
   const counter = new Map<string, number>()
   context.ae.forEach((record) => {
     counter.set(record.productName, (counter.get(record.productName) ?? 0) + 1)
   })
-  const sorted = [...counter.entries()].sort((a, b) => b[1] - a[1]).slice(0, 6)
+  const sorted = [...counter.entries()].sort((a, b) => b[1] - a[1]).slice(0, topN)
   return {
     labels: sorted.map((item) => item[0]),
     values: sorted.map((item) => item[1]),
@@ -75,6 +97,26 @@ export function buildGlobalMonthlyPpm(context: AnalysisContext) {
   return { months, ppm }
 }
 
+/** CMP-AE-201 补充：月度涉及产品数与 AE 报告数（可设置截止月） */
+export function buildMonthlyProductAndAeCounts(context: AnalysisContext, endMonth = '9999-12') {
+  const productSets = new Map<string, Set<string>>()
+  const aeCount = new Map<string, number>()
+  context.ae.forEach((record) => {
+    const month = monthKey(record.occurrenceDate)
+    if (month > endMonth) return
+    const products = productSets.get(month) ?? new Set<string>()
+    products.add(record.productName)
+    productSets.set(month, products)
+    aeCount.set(month, (aeCount.get(month) ?? 0) + 1)
+  })
+  const months = [...aeCount.keys()].sort()
+  return {
+    months,
+    productCounts: months.map((m) => productSets.get(m)?.size ?? 0),
+    aeCounts: months.map((m) => aeCount.get(m) ?? 0),
+  }
+}
+
 /** CMP-AE-501：SAE 报告条数（按发生月） */
 export function buildSaeMonthlyByOccurrence(context: AnalysisContext) {
   const counter = new Map<string, number>()
@@ -134,12 +176,19 @@ export function buildReportingTimelinessRate(context: AnalysisContext, threshold
   return { rate: Number(((ok / denom) * 100).toFixed(1)), sample: denom }
 }
 
-/** CMP-AE-301：器械故障 Top */
+/** CMP-AE-301：器械故障 Top10（含每类涉及产品信息） */
 export function buildTopDeviceFailures(context: AnalysisContext, topN = 10) {
   const counter = new Map<string, number>()
+  const productsByFailure = new Map<string, Map<string, number>>()
   context.ae.forEach((r) => {
     const k = r.deviceFailure || '（空）'
     counter.set(k, (counter.get(k) ?? 0) + 1)
+    const p = r.productName || '（空）'
+    if (!productsByFailure.has(k)) {
+      productsByFailure.set(k, new Map<string, number>())
+    }
+    const productCounter = productsByFailure.get(k)!
+    productCounter.set(p, (productCounter.get(p) ?? 0) + 1)
   })
   const sorted = [...counter.entries()].sort((a, b) => b[1] - a[1]).slice(0, topN)
   const total = context.ae.length || 1
@@ -147,6 +196,14 @@ export function buildTopDeviceFailures(context: AnalysisContext, topN = 10) {
     labels: sorted.map((i) => i[0]),
     values: sorted.map((i) => i[1]),
     pct: sorted.map((i) => Number(((i[1] / total) * 100).toFixed(1))),
+    topProducts: sorted.map(([failure]) => {
+      const productCounter = productsByFailure.get(failure)
+      if (!productCounter) return []
+      return [...productCounter.entries()]
+        .sort((a, b) => b[1] - a[1])
+        .slice(0, 3)
+        .map(([product, count]) => ({ product, count }))
+    }),
   }
 }
 
@@ -251,6 +308,7 @@ export function buildComplianceMatching(context: AnalysisContext) {
   let lagCompliantFromRegistration = 0
   let lagSample = 0
   let lagCompliantFromC3 = 0
+  const matchedLagDays: number[] = []
   for (const c of flagged) {
     const candidates = context.ae.filter(
       (a) =>
@@ -268,6 +326,7 @@ export function buildComplianceMatching(context: AnalysisContext) {
     lagSample += 1
     const lagReg = daysBetween(best.reviewDate, best.registrationDate)
     if (lagReg >= 0 && lagReg <= 15) lagCompliantFromRegistration += 1
+    if (lagReg >= 0) matchedLagDays.push(lagReg)
     const lagC3 = daysBetween(best.reviewDate, c.registerDate)
     if (lagC3 >= 0 && lagC3 <= 15) lagCompliantFromC3 += 1
   }
@@ -282,6 +341,7 @@ export function buildComplianceMatching(context: AnalysisContext) {
       lagSample > 0 ? Number(((lagCompliantFromRegistration / lagSample) * 100).toFixed(1)) : 0,
     timelinessFromC3Pct: lagSample > 0 ? Number(((lagCompliantFromC3 / lagSample) * 100).toFixed(1)) : 0,
     lagSample,
+    matchedLagDays,
     missedRows,
   }
 }

analytics-demo-web/src/lib/comprehensive-insights.ts

@@ -393,7 +393,7 @@ export function buildComprehensiveInsightRows(context: AnalysisContext): Insight
           dimension,
           pageTitle: def.title,
           chartId: chart.id,
-          chartTitle: chart.title,
+          chartTitle: typeof chart.title === 'function' ? chart.title(context) : chart.title,
           bullets,
         })
       }

analytics-demo-web/src/types/analysis.ts

@@ -17,7 +17,8 @@ export interface ChartExplain {
 
 export interface ChartDefinition {
   id: string
-  title: string
+  /** 静态文案，或根据上下文返回动态标题（如 Top N 与柱数一致） */
+  title: string | ((context: AnalysisContext) => string)
   /** 一句话摘要，可放在卡片标题行右侧 */
   description?: string
   /** 取数范围与分析逻辑（与《质量方向分析》等指标文档对齐） */

analytics-demo-web/src/views/AnalysisView.vue

@@ -21,6 +21,13 @@ function resolveOption(builder?: (ctx: AnalysisContext) => EChartsOption) {
   return builder(context.value)
 }
 
+function resolveChartTitle(chart: { title: string | ((ctx: AnalysisContext) => string) }) {
+  if (typeof chart.title === 'function') {
+    return context.value ? chart.title(context.value) : '…'
+  }
+  return chart.title
+}
+
 const pillarText: Record<string, string> = {
   goal: '目标层',
   monitor: '监测层',
@@ -58,7 +65,7 @@ const pillarText: Record<string, string> = {
         <el-row :gutter="16">
           <el-col v-for="chart in section.charts" :key="chart.id" :xs="24" :sm="24" :md="12">
             <ChartCard
-              :title="chart.title"
+              :title="resolveChartTitle(chart)"
               :description="chart.description"
               :chart-explain="chart.chartExplain"
               :option="resolveOption(chart.optionBuilder)"

分析策略/合规方向分析.md

@@ -72,9 +72,9 @@
 
 | 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
 |----------|----------|----------------|--------------|
-| **CMP-AE-101** | 不良事件报告数（按时间桶） | **分子**：时间过滤落在各时间桶内、符合纳入规则的 AE **报告条数**。**时间过滤字段**：**发生日期**。**分母**：无。**维度**：年/季/月。**过滤**：排除测试/重复标记（若有字段）。 | **趋势总览卡片/折线图**：回答「事件量是否异常上升」，作为 PSUR「总体趋势」章节的封面指标。 |
+| **CMP-AE-101** | 不良事件报告数（按时间段） | **分子**：时间过滤落在各时间段内、符合纳入规则的 AE **报告条数**。**时间过滤字段**：**发生日期**。**分母**：无。**维度**：年/季/月。**过滤**：排除测试/重复标记（若有字段）。 | **趋势总览卡片/折线图**：回答「事件量是否异常上升」，作为 PSUR「总体趋势」章节封面指标；图中增加**年度平均数**并以每个年度不同颜色呈现，补充横纵坐标单位名称，图例数据名称统一为“**事件报告数**”。 |
 | **CMP-AE-102** | 不良事件报告数（按注册证号 × 年） | 对 AE 按 `注册证编号` 与 **`发生日期` 所在公历年**（发生年）分组计数。 | **堆叠或分面折线**：识别「哪一个注册证贡献主要增量」，支撑注册证分级监管与再评价讨论。 |
-| **CMP-AE-103** | 不良事件报告数（按主要产品/BU × 时间桶） | 通过产品主数据将 AE 产品映射到 **产品线/BU**，按 **发生日期** 落入的时间桶计数 **报告条数**。 | **管理驾驶舱分 BU 视图**：向事业部同步安全负荷，用于资源与对外沟通优先级。 |
+| **CMP-AE-103** | 产品AE累计事件数Top 10 | 按 **产品名称** 聚合 AE **报告条数**，降序取 Top 10；可通过产品主数据映射到 **产品线/BU**。 | **柱状图**：图表名称为「产品AE累计事件数Top 10」，用于 PSUR 产品章节与管理驾驶舱分产品线视图，向事业部同步安全负荷。 |
 
 **实现注意**：监管报送若需「报告期」切片展示，可另建**辅助看板**按 `审核日期`/`录入日期` 复算，但与本文 **CMP-AE-*** 主口径不一致时须在页面显著标注，避免与按发生日的安全信号混读。
 
@@ -84,7 +84,7 @@
 
 | 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
 |----------|----------|----------------|--------------|
-| **CMP-AE-201** | 产品级不良事件 PPM | **公式**：`PPM = (AE 报告数 / 同期入院量) × 1,000,000`。**分子**：按 **发生日期** 落入统计期的 AE **报告条数**。**分母**：同一统计期、与 AE 经 **产品对齐键** 匹配后的 **入院量** 汇总值（Qty 或 Amt 由模型固化，全司一致）。无分母或分母为 0 时：仅展示分子并灰显「率」或显示「N/A」。**维度**：产品/SKU/注册证。 | **PPM 趋势折线 + 脚注声明分母为入院量及字段**：支撑 PSUR「发生率」叙述。 |
+| **CMP-AE-201** | 产品级不良事件 PPM | **公式**：`PPM = (AE 报告数 / 同期入院量) × 1,000,000`。**分子**：按 **发生日期** 落入统计期的 AE **报告条数**。**分母**：同一统计期、与 AE 经 **产品对齐键** 匹配后的 **入院量** 汇总值（Qty 或 Amt 由模型固化，全司一致）。无分母或分母为 0 时：仅展示分子并灰显「率」或显示「N/A」。**维度**：产品/SKU/注册证。**统计窗口**：截至 `2026-03`。 | **产品级不良事件 PPM 趋势图**：标题去除“演示”字样，补充横纵坐标单位，并同步呈现每月涉及产品数与对应不良事件数；图内副标题仅展示统计窗口，PPM 公式由卡片脚注统一说明（避免重复）。 |
 | **CMP-AE-202** | BU/产品线分组 PPM | 在 CMP-AE-201 基础上，分子为 BU 内 AE **报告条数**之和，分母为 BU 内 **入院量**之和，再计算 PPM（禁止先算 SKU PPM 再简单平均）。 | **事业部对比条形图**：同一尺度下比较不同 BU 的安全负荷是否正常。 |
 | **CMP-AE-203** | PPM 的 SPC 控制图（规则可选 Western Electric/Nelson） | 以连续时间序列为子组（如按月）：子组内 AE 数与入院量与 CMP-AE-201 一致；对 PPM 序列计算中心线、控制限及判异标注。分母波动大时优先 **U 图/P 图**（按子组入院量加权）。 | **预警型折线控件**：当点出界或连续同侧时高亮，服务「趋势预警」与管理层简报。 |
 
@@ -94,7 +94,8 @@
 
 | 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
 |----------|----------|----------------|--------------|
-| **CMP-AE-301** | TOP10 器械故障表现占比 | 对 AE 的「器械故障表现」字段规范化编码后计数，取 Top10；**占比** = 该类型计数 / 当期有效 AE 总数 ×100%。 | **横向柱状图**：PSUR「常见原因/故障」小节，快速列出需工程评估的故障类型。 |
+| **CMP-AE-301** | 器械故障Top10 | 对 AE 的「器械故障表现」字段规范化编码后按**累计事件数量**降序计数，取 Top10；累计数量的年份范围按**最早年份至今**进行整体累计；并按故障类型聚合该类型涉及的产品信息（可展示 TopN 产品）。 | **横向柱状图**：图表名称为「器械故障Top10」，按累计事件数量展示 Top 事件；在 tooltip/标签中展示该故障涉及产品，产品信息使用其他颜色高亮且不展示产品后缀数量。 |
+
 | **CMP-AE-302** | 伤害表现频次表 | 对「伤害表现」字段计数；可按 **是否属于 SAE 严重标准**（见 §1.4）分层小计。 | **表格 + 导出**：与监管分类对齐，用于医学评审与说明书/IFU 风险提示更新。 |
 
 ---
@@ -115,7 +116,7 @@
 
 | 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
 |----------|----------|----------------|--------------|
-| **CMP-AE-501** | SAE 报告数（年/季） | 筛选满足 **§1.4 SAE 严重标准** 的 AE，按 **发生日期** 落入的年/季时间桶对 **报告条数** 计数。 | **SAE 趋势折线**：PSUR/风险管理会「严重事件」专段。 |
+| **CMP-AE-501** | SAE 报告数（按发生月） | 筛选满足 **§1.4 SAE 严重标准** 的 AE，按 **发生日期** 落入的月时间桶对 **报告条数** 计数。 | **SAE 趋势折线**：每个月的 SAE 数量在数据点上具体呈现（标签显示），用于严重事件专章趋势。 |
 | **CMP-AE-502** | SAE 占全部 AE 比例 | `SAE 报告条数 / 当期全部 AE 报告条数 ×100%`；当期与桶边界均以 **发生日期** 为准。若 AE 表含非器械事件，先按业务规则限定器械范围再算。 | **占比卡片 + 趋势**：观察严重事件是否「量增」同时「占比增」。 |
 | **CMP-AE-503** | SAE 分布（产品/医院/地区） | 在 SAE 子集（定义同 §1.4）上按维度聚合计数；可选 **SAE 率** = SAE 数 / 同期入院量（对齐键同 CMP-AE-201）。 | **地图/条形图**：定位高风险聚集点，支持现场调查与沟通名单。 |
 
@@ -125,7 +126,7 @@
 
 | 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
 |----------|----------|----------------|--------------|
-| **CMP-AE-601** | 省级 AE 报告数 | 按 **发生日期** 落入统计期的 AE，经省份（或医院→省份映射）聚合计 **报告条数**。 | **中国地图着色**：展示地理聚集，辅助供应链与批次假设。 |
+| **CMP-AE-601** | 省级 AE 报告数 | 按 **发生日期** 落入统计期的 AE，经省份（或医院→省份映射）聚合计 **报告条数**。 | **柱状图**：每个柱子下方显示对应省份名称，展示地理聚集，辅助供应链与批次假设。 |
 | **CMP-AE-602** | 省级 AE 发生率（入院量分母） | `省 AE 报告条数 / 省入院量`；分子时间口径为 **发生日期**，分母为同期 **入院量** 按省汇总（字段 Qty/Amt 与产品对齐规则同 CMP-AE-201）。 | **地图 + 表格双视图**：区分「绝对量大」与「相对率高」，减少误判人口大省。 |
 | **CMP-AE-603** | 区域 TOP 事件类型 | 对每个省，在该省当期 AE（**发生日期**）中取事件名称或故障类型的 TopN。 | **下钻表格**：从省到事件类型的快速穿透，用于区域医学联络准备材料。 |
 
@@ -135,9 +136,7 @@
 
 | 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
 |----------|----------|----------------|--------------|
-| **CMP-AE-701** | 单条 AE 上报滞后天数（获知→闭环） | **定义**：`Lag = T_end − 登记日期`。其中 **获知日** 已确认为 **`登记日期`**；`T_end` 为企业统一配置的**报告闭环终点日**（`审核日期` 或「首次提交监管/国家系统日期」二选一）。仅统计两日期均非空的 AE **报告条数**；若 `登记日期 > T_end` 则标为数据质量异常单。 | **直方图/箱线图**：展示从获知登记到闭环的滞后分布。 |
+| **CMP-AE-701** | 上报合规率 | 整合原 CMP-AE-701~703。**定义**：`Lag = T_end − 登记日期`（获知日=登记日期；`T_end`=审核日期或首次提交监管日期，企业统一配置）。仅统计两日期均非空的 AE 报告；**合规率** = `Lag ≤ 15天` 的条数 / 可判定总条数 ×100%。超窗（`Lag > 15天`）案例以红色柱标记，支撑 CAPA 与整改闭环。 | **柱状图**：图表名称为「CMP-AE-701 上报合规率」，横坐标为滞后天数分段（天），纵坐标为 AE 条数（条）；≤15天合规区间以绿色显示，>15天超窗区间以红色显示；副标题呈现可判定总条数、合规条数、合规率及超窗条数。 |
-| **CMP-AE-702** | 法规时限合规率（15 天/45 天等） | 在 CMP-AE-701 可判定集合上，按事件分类（是否适用死亡/危及生命等**更短时限**，以企业规则表配置）分别比较 `Lag ≤ T`。**合规率** = 合规条数 / 可判定条数。 | **仪表盘阈值灯**：内控与审计应答「是否满足报告时限」。 |
-| **CMP-AE-703** | 超窗案例清单 | 列出 `Lag > T` 的 AE **报告**及超窗天数、责任单元（若可解析）。 | **整改任务列表**：支持 CAPA 与流程 IT 改进闭环。 |
 
 *注：「15/45 天」是否顺延节假日可作为**可配置策略**，须在报表脚注固定输出；**与投诉 C3 登记的跨表时效**见 **CMP-CV-104**。*
 
@@ -184,10 +183,7 @@
 
 | 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
 |----------|----------|----------------|--------------|
-| **CMP-CV-101** | 疑似漏报条数 | 基准集合中，**无任何**满足匹配规则的 AE 记录的投诉条数。 | **审计高亮列表**：逐条进入调查与补报流程。 |
+| **CMP-CV-101** | 上报合规审计摘要 | 将 CMP-CV-101~104 四项指标整合为一张图表。**漏报率**（CMP-CV-102）= 疑似漏报条数 / 基准集合总条数 ×100%；**匹配率**（CMP-CV-103）= 匹配成功条数 / 基准集合总条数 ×100%；**时效合规率（登记口径）**（CMP-CV-104）= 匹配子集中 `Lag = T_end − 登记日期 ≤ 15天` 的占比；**时效合规率（C3口径）** = `Lag₂ = T_end − 投诉.C3登记日期 ≤ 15天` 的占比。副标题展示基准样本量、匹配条数及疑似漏报条数（绝对值）。 | **柱状图**：图表名称为「CMP-CV-101 上报合规审计摘要」，四个审计指标分柱展示百分比，副标题呈现绝对量（基准总条数、匹配条数、疑似漏报条数），用于内控季度汇报与外审抽样框架说明。 |
-| **CMP-CV-102** | 漏报率 | `疑似漏报条数 / 基准集合总条数 ×100%`。 | **合规 KPI 卡片**：季度汇报内控与管理层。 |
-| **CMP-CV-103** | 匹配成功条数 | 基准集合中存在 ≥1 条 AE 匹配的投诉数。 | **过程能力参考**：与漏报率互补，用于评估匹配规则是否过严。 |
-| **CMP-CV-104** | 上报时效合规率（投诉-AE 配对子集） | 在匹配成功子集上：**优先**对 AE 使用 **CMP-AE-701/702**（`Lag = T_end − 登记日期`）计算合规率；若业务需展示「投诉通道起点」则并列计算 `Lag₂ = T_end − 投诉.C3登记日期` 的合规率并在 UI 标注双口径。 | **联接视图**：同时看「有没有报」与「报得是否及时」，并区分获知登记 vs 投诉登记起点。 |
 
 **页面呈现用途（主题级）**：本分析模块整体用于回应《医疗器械不良事件监测和再评价管理办法》等法规中的**上报义务**内控证据，并可作为外审时的抽样框架说明。
 

分析策略/营销方向分析.md

@@ -45,7 +45,7 @@
 
 | 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
 |----------|----------|----------------|--------------|
-| **MKT-OP-101** | 操作不当投诉医院 TopN | 子集：`调查结论 = 操作不当`；按 **`医院名称`** 计数投诉条数，降序取 TopN。 | **条形图**：培训现场名单与院内教育优先级。 |
+| **MKT-OP-101** | 操作不当投诉：医院Top 10 | 子集：`调查结论 = 操作不当`；按 **`医院名称`** 计数投诉条数，降序取 Top 10。 | **柱状图**：图表名称为「操作不当投诉：医院Top 10」，培训现场名单与院内教育优先级。 |
 | **MKT-OP-102** | 操作不当投诉经销商分布（条数） | 同上子集；每条投诉经 **`医院名称` → 入院量众数 DealerName`** 归入经销商后计数。 | **条形图**：渠道侧辅导与考核对象排序。 |
 | **MKT-OP-103** | 经销商操作不当率（入院量分母） | 子集同上；**分子**=该经销商名下医院映射后的操作不当条数；**分母**=入院量表 **`DealerName`** 等于该经销商的 **CY Qty 汇总**；**率** = 分子/分母×1000（件/千件，与质量 QLT-SAL-901 量级一致便于对照）。 | **排序条形图**：识别「相对销量操作不当偏多」的经销商。 |
 | **MKT-OP-104** | 产品操作不当占比 | 按 **`产品名称`**：`操作不当条数 / 该产品全部投诉条数 ×100%`；可设最小投诉量阈值再展示避免小样本。 | **条形图**：说明书/视频/数字化指导优先级。 |
@@ -61,7 +61,7 @@
 |----------|----------|----------------|--------------|
 | **MKT-RG-201** | 省级投诉率（入院量分母） | **分子**：投诉经医院→**省**映射后的条数（可全量投诉或限定时间窗）。**分母**：入院量表同一 **Province** 的 **CY Qty** 汇总。**率** = 分子/分母×1000。 | **省级排名条形图/地图**：区域资源与活动排期。 |
 | **MKT-RG-202** | 经销商投诉率（入院量分母） | **分子**：投诉经医院→**DealerName（众数）** 归类计数。**分母**：入院量表 **DealerName** 维度 **CY Qty** 汇总。**率** = 分子/分母×1000。 | **经销商排名**：辅导、仓储、配送假设的优先验证名单。 |
-| **MKT-RG-203**（可选） | 省级投诉条数（不分母） | 仅计数，用于与 MKT-RG-201 对照区分「绝对量大」与「相对率高」。 | **并列卡片或表**：避免人口大省误判。 |
+| **MKT-RG-203** | 省级投诉条数Top 10（绝对量） | 按省计数投诉条数，降序取 Top 10，不做入院量标准化，用于与 MKT-RG-201 对照区分「绝对量大」与「相对率高」。 | **柱状图**：图表名称为「省级投诉条数Top 10（绝对量）」，避免人口大省误判。 |
 
 **实现注意**：同一医院在多经销商、多 BU 行中共存时，**众数规则**可能随月份切片变化，须在数据字典中固定；与质量方向 **医院×产品** 对齐键若不一致，应在页面脚注声明。
 

分析策略/质量方向分析.md

@@ -51,7 +51,7 @@
 
 | 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
 |----------|----------|----------------|--------------|
-| **QLT-BTH-101** | 批号投诉条数排名 | 按 **`批号`**（投诉表）分组，在 **`C3登记日期`** 落入统计期的集合内对 **投诉条数** 计数，降序取 TopN。空批号可单列「未填批号」桶。 | **条形图 + 下钻清单**：快速锁定高频问题批，触发批次调查流程。 |
+| **QLT-BTH-101** | 批号投诉条数Top 10 | 按 **`批号`**（投诉表）分组，在 **`C3登记日期`** 落入统计期的集合内对 **投诉条数** 计数，降序取 Top 10。空批号可单列「未填批号」桶。 | **柱状图**：图表名称为「批号投诉条数Top 10」，快速锁定高频问题批，触发批次调查流程。 |
 | **QLT-BTH-102** | 单批重复投诉率 | 对每条非空批号：`该批投诉条数 / 该批涉及医院去重数` 或 `该批投诉条数 / 该批产品入院量（若可对齐）`；二选一全司固化。**简单版**：批内投诉条数 ≥2 记为「重复投诉批次」并列表。 | **批次风险标签**：区分「单次孤立」与「同批多点爆发」。 |
 | **QLT-BTH-103** | 问题批次故障结构 | 在 QLT-BTH-101 选中的批号子集上，对 **`故障类型`** 计数及占比。 | **堆叠条或饼图**：支撑根因假设（工艺 vs 运输 vs 原料）。 |
 | **QLT-BTH-104** | 投诉批号 × AE 产品批号双计数 | 同一统计期内：投诉侧按 **`批号`** 计数；AE 侧按 **`产品批号`** 计数。通过 **产品名称（及可选型号）** 弱关联后并列展示（不要求逐条匹配）。 | **对照表**：质量与 PV 共看「同一产品批是否双通道上升」。 |
@@ -74,9 +74,9 @@
 
 | 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
 |----------|----------|----------------|--------------|
-| **QLT-CNC-301** | 医院投诉集中度（HHI 或 TopN 占比） | 按 **`医院名称`** 计数投诉条数；可计算 **HHI** = Σ(份额²) 或 **Top5 医院占比**。时间过滤：**`C3登记日期`**。 | **地图/条形图**：识别「单点高压」医院，安排现场或培训。 |
+| **QLT-CNC-301** | 医院投诉条数Top 10 | 按 **`医院名称`** 计数投诉条数，降序取 Top 10。时间过滤：**`C3登记日期`**。 | **柱状图**：图表名称为「医院投诉条数Top 10」，识别「单点高压」医院，安排现场或培训。 |
-| **QLT-CNC-302** | 产品投诉集中度 | 按 **`产品名称`**（或映射到 **MaterialDesc**）计数；可叠加 **BU** 分层。 | **Pareto 条形图**：与 QLT-PRD 系列共用产品排序逻辑。 |
+| **QLT-CNC-302** | 产品投诉条数Top N | 按 **`产品名称`**（或映射到 **MaterialDesc**）计数，降序取前 **N** 条（**N** 为统计期内不同产品数与展示上限中的较小值，演示默认上限 10）；可叠加 **BU** 分层。 | **柱状图**：图表名称动态为「QLT-CNC-302 产品投诉条数Top **N**」，**N** 与图中实际柱数一致；与调查/赔付饼图联读以定位重点产品。 |
-| **QLT-CNC-303** | 事件/故障类型集中度 | 按 **`故障类型`** 或从 **`投诉详情`** 抽取的事件标签（若后续有 NLP）计数；Top10 及累计占比达 80% 的截断线（Pareto）。 | **全局缺陷雷达**：与 §3.2 主题 E 的「产品×故障」互补（一维 vs 二维）。 |
+| **QLT-CNC-303** | 故障类型Top 10 | 按 **`故障类型`** 计数，降序取 Top 10；可扩展累计占比达 80% 的截断线（Pareto）。 | **柱状图**：图表名称为「故障类型Top 10」，与 Pareto 组合图互补的一维缺陷雷达。 |
 
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@@ -87,7 +87,7 @@
 | **QLT-PRD-401** | 组合键投诉条数 | 维度 = **`产品名称` × `故障类型`**，统计期内对 **投诉条数** 求和；按条数降序。 | **Pareto 图（横轴为组合）**：展示「80% 投诉由哪些组合贡献」。 |
 | **QLT-PRD-402** | 各产品 Top3 故障类型及占比 | 在每个 **`产品名称`** 内，对 **`故障类型`** 取 Top3，占比 = 该类型条数 / 该产品总投诉条数。 | **产品卡片矩阵**：研发与工程按产品认领改进项。 |
 | **QLT-PRD-403** | 高频故障聚焦清单 | 在全局或 BU 子集上，筛选 **`故障类型`** ∈ {渗漏, 断裂, 流速异常, …}（码表可配置）且条数超阈值的组合。 | **CAPA 输入池**：与主策略 §3.1 e 示例故障对齐。 |
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+QLT-PRD-401
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 ### 3.3 主题 E：调查结论与质量改进项池
@@ -95,7 +95,7 @@
 | 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
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 | **QLT-INV-501** | 调查结论分布 | 对 **`调查结论（处理结果）`** 计数及占比（产品缺陷成立 / 未复现 / 操作不当 / 运输损伤 / 资料不足等）。时间：**`C3登记日期`** 或 **`调查报告完成日期`**（二选一做「调查产出」视图时固定）。 | **堆叠柱（按时间）**：看结论结构是否恶化（如「产品缺陷成立」上升）。 |
-| **QLT-INV-502** | 「产品缺陷成立」× 产品 × 故障 | 子集：`调查结论` = **产品缺陷成立**；按 **产品 × 故障类型** 计数。 | **已确认质量问题池**：DFMEA/PFMEA 与设计变更的输入。 |
+| **QLT-INV-502** | 产品缺陷成立：产品×故障Top 10 | 子集：`调查结论` = **产品缺陷成立**；按 **产品 × 故障类型** 计数，降序取 Top 10。 | **柱状图**：图表名称含 **QLT-INV-502**；横轴为 **产品×故障组合**（每个柱子下方完整展示组合名称，形如「产品 / 故障」）；纵轴为 **投诉条数（条）**；用于已确认质量问题池，作为 DFMEA/PFMEA 与设计变更的输入。 |
 | **QLT-INV-503** | 「操作不当」× 医院 / 产品 | 子集：`调查结论` = **操作不当**；按医院或产品聚合。 | **培训需求清单**：与营销 §4.1 可共用数据，页面受众不同。 |
 | **QLT-INV-504** | 「运输损伤」× 经销商（若可关联） | 子集：`调查结论` = **运输损伤**；通过入院量 **`DealerName`** 与投诉医院映射后聚合。 | **物流薄弱环节看板**：与主策略 §3.3 n 一致方向。 |
 | **QLT-INV-505** | 「资料不足」字段缺失模式 | 统计「资料不足」子集中 **`有样品返回`**、附件、关键文本为空等模式（字段可用时）。 | **流程 IT 改进**：减少反复补件。 |
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 | **QLT-TRN-701** | 首次出现投诉的医院 | 对每个 **`医院名称`**，取 **最小 `C3登记日期`** 落在统计期内且该医院历史（全量或滚动三年）此前无投诉则标记「首诉医院」。 | **新风险点清单**：客户成功或质量拜访优先级。 |
 | **QLT-TRN-702** | 首次出现投诉的产品 | 同理对 **`产品名称`**（或物料）判定「首诉产品」。 | **新产品/新适应症暴露** 监测。 |
 | **QLT-TRN-703** | 产品投诉量环比增长超 20% | 产品维度下对比 **等长两窗** 投诉条数，增速公式见 §1.4；输出超阈产品列表。 | **趋势预警表**：与主策略 §3.2 c 一致。 |
-| **QLT-TRN-704** | 区域（省）投诉量环比增长超 20% | 投诉经医院映射 **`Province`**（入院量）后聚合；环比同 §1.4。 | **区域热力 + 列表**：供应链或渠道协同。 |
+| **QLT-TRN-704** | 区域（省）投诉量环比增长超 20% | 投诉经医院映射 **`Province`**（入院量表 **医院→省** 众数）后聚合；按 **`C3登记日期`** 月份拆 **上半年(1–6月)** 与 **下半年(7–12月)** 分别计数 **投诉条数**；环比增速公式见 §1.4（前端演示图为各省上下半年对照，可与增速阈值列表联读）。 | **分组柱状图**：图表名称含 **QLT-TRN-704**；横轴为 **省份名称**，每个分组下方完整展示对应省名；横轴名称标注为省份维度，纵轴为 **投诉条数（条）**；用于区域波动监测与供应链/渠道协同。 |
 
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@@ -138,7 +138,7 @@
 
 | 指标编码 | 指标名称 | 计算逻辑与方法 | 页面呈现用途 |
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-| **QLT-SAL-901** | 医院×产品投诉率 | **分子**：统计期内该 **医院+产品** 投诉条数（**`C3登记日期`**）。**分母**：同期入院量 **CY Qty**（或 Amt）在相同对齐键上汇总。无分母时灰显。 | **散点或四象限**：识别「低销量高投诉」异常点。 |
+| **QLT-SAL-901** | 医院×产品 投诉率Top 10 | **分子**：统计期内该 **医院+产品** 投诉条数（**`C3登记日期`**）。**分母**：同期入院量 **CY Qty**（或 Amt）在相同对齐键上汇总。无分母时灰显。降序取 Top 10。 | **柱状图**：图表名称为「医院×产品 投诉率Top 10（每千件入院量）」，突出相对暴露下的高频组合。 |
 | **QLT-SAL-902** | 新入院组合投诉率 vs 存量 | 新入院定义见 §1.4；分别计算新入院组合与存量的 **投诉率**（分子分母同 QLT-SAL-901）。 | **新市场磨合风险**：与主策略 §3.3 b 营销价值并列展示时脚注受众。 |
 | **QLT-SAL-903** | 新入院后首诉时间 | 对每个新入院组合，首条投诉的 **`C3登记日期`** 与入院首月的间隔分布。 | **入院后 30/60/90 天** 关怀与巡检依据。 |
 
@@ -151,6 +151,8 @@
 | **QLT-AE-1001** | 投诉合并为不良事件比例（升级率） | **`是否不良事件 = 是`** 的投诉条数 / 总投诉条数（时间窗内）；可按 **BU** 分层。 | **升级文化/流程** 对比：各事业线是否愿报、敢报。 |
 | **QLT-AE-1002** | 样品返回与调查结论关系 | 交叉 **`有样品返回`** / **`上报坏品数量`** 与 **`调查结论`**（卡方或简单占比表）。 | **证据链完整性**：与主策略 §3.4.1 g 一致。 |
 | **QLT-AE-1003** | 医院 AE 报告量 vs 入院量 | AE 按 **`单位名称`** 与 **发生日期**（合规口径）计数；入院量同院同期分母；散点。**注意**：与投诉率时间轴不同，页面须双脚注。 | **报告行为异常点**（非直接质量结论）：识别需复核的报送模式。 |
+| **QLT-AE-1004** | 已升级投诉故障类型分布 | 子集 **`是否不良事件 = 是`**；按 **`故障类型`** 计数；时间过滤默认 **`C3登记日期`**。 | **柱状图**：编号 QLT-AE-1004；横轴故障类型、纵轴投诉条数（条）；与主策略 §3.4.3「报告且投诉」叙事衔接。 |
+| **QLT-AE-1005** | 已升级投诉登记月份趋势 | 同上子集；按 **`C3登记日期`** 公历年月桶对投诉条数求和。 | **折线图**：编号 QLT-AE-1005；横轴为登记月（可简写为 yy-MM），纵轴条数；与 AE 发生月趋势对照时须脚注双时间轴。 |
 
 **漏报与上报时效**：严格合规 KPI 仍以 [合规方向分析.md](./合规方向分析.md) **§3.1**（`CMP-CV-101`～`104` 等）为准；质量方向分析视图可 **嵌入同一语义指标** 或链接跳转，避免重复定义。