修复：统一领券与比价广告数百分位口径 (#92)

## 改动说明

- 将单次领券、比价广告数从线性插值百分位改为 nearest-rank 离散百分位
- 百分位结果始终取自真实观测样本，不再出现 13.5 条这类小数广告数
- 指标展示改为整数

## 线上数据复算

2026-07-24 正式业务口径：

- 领券 P5/P50/P95：`1/7/13.5` 修正为 `1/7/15`
- 比价 P5/P50/P95：`1/2/8.3` 修正为 `1/2/9`

## 验证

- 线上数据完整分组复算通过
- 空样本、单样本边界校验通过
- `npm run build` 通过（含 TypeScript 类型检查）

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Co-authored-by: guke <guke@wonderable.ai>
Co-authored-by: linkeyu <798648091@qq.com>
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src/app/(main)/ad-revenue-report/page.tsx

@@ -30,7 +30,7 @@ import {
 } from '@ant-design/icons';
 import dayjs, { type Dayjs } from 'dayjs';
 import { api, errMsg } from '@/lib/api';
-import { formatUtcTime, percentile } from '@/lib/format';
+import { formatUtcTime, nearestRankPercentile } from '@/lib/format';
 import type {
   AdRevenueDaily,
   AdRevenueHourly,
@@ -758,9 +758,9 @@ export default function AdRevenueReportPage() {
         .filter((item) => item.feed_scene === sceneName)
         .map((item) => item.sub_count ?? 1);
       return {
-        p5: percentile(counts, 0.05, false),
-        p50: percentile(counts, 0.5, false),
-        p95: percentile(counts, 0.95, false),
+        p5: nearestRankPercentile(counts, 0.05),
+        p50: nearestRankPercentile(counts, 0.5),
+        p95: nearestRankPercentile(counts, 0.95),
       };
     };
     return { coupon: summarize('coupon'), comparison: summarize('comparison') };
@@ -1083,12 +1083,12 @@ export default function AdRevenueReportPage() {
             </Typography.Text>
           </Divider>
           <Row gutter={[16, 12]}>
-            <Col span={4}><Statistic title="单次领券广告数 P5" value={sessionAdCounts.coupon.p5 ?? '-'} precision={1} /></Col>
-            <Col span={4}><Statistic title="单次领券广告数 P50" value={sessionAdCounts.coupon.p50 ?? '-'} precision={1} /></Col>
-            <Col span={4}><Statistic title="单次领券广告数 P95" value={sessionAdCounts.coupon.p95 ?? '-'} precision={1} /></Col>
-            <Col span={4}><Statistic title="单次比价广告数 P5" value={sessionAdCounts.comparison.p5 ?? '-'} precision={1} /></Col>
-            <Col span={4}><Statistic title="单次比价广告数 P50" value={sessionAdCounts.comparison.p50 ?? '-'} precision={1} /></Col>
-            <Col span={4}><Statistic title="单次比价广告数 P95" value={sessionAdCounts.comparison.p95 ?? '-'} precision={1} /></Col>
+            <Col span={4}><Statistic title="单次领券广告数 P5" value={sessionAdCounts.coupon.p5 ?? '-'} precision={0} /></Col>
+            <Col span={4}><Statistic title="单次领券广告数 P50" value={sessionAdCounts.coupon.p50 ?? '-'} precision={0} /></Col>
+            <Col span={4}><Statistic title="单次领券广告数 P95" value={sessionAdCounts.coupon.p95 ?? '-'} precision={0} /></Col>
+            <Col span={4}><Statistic title="单次比价广告数 P5" value={sessionAdCounts.comparison.p5 ?? '-'} precision={0} /></Col>
+            <Col span={4}><Statistic title="单次比价广告数 P50" value={sessionAdCounts.comparison.p50 ?? '-'} precision={0} /></Col>
+            <Col span={4}><Statistic title="单次比价广告数 P95" value={sessionAdCounts.comparison.p95 ?? '-'} precision={0} /></Col>
           </Row>
         </Card>
       )}

src/lib/format.ts

@@ -37,6 +37,18 @@ export function percentile(values: readonly number[], q: number, round = true):
   return round ? Math.round(result) : result;
 }
 
+/**
+ * 离散计数分位数（nearest-rank）。
+ * 广告条数等不可拆分的计数不做线性插值，结果始终取自真实样本。
+ */
+export function nearestRankPercentile(values: readonly number[], q: number): number | null {
+  if (!values.length) return null;
+  const sorted = [...values].sort((a, b) => a - b);
+  const quantile = Math.min(1, Math.max(0, q));
+  const rank = Math.max(1, Math.ceil(quantile * sorted.length));
+  return sorted[rank - 1];
+}
+
 const hasTz = (v: string) => /(?:Z|[+-]\d{2}:?\d{2})$/i.test(v);
 
 /** 把 UTC 口径字符串解析为带时区的 dayjs(无时区后缀的补 Z 当 UTC)。 */