feat(ad-revenue): 收益报表 DAU/ARPU 按所选区间统计(复用大盘活跃口径)

- 抽出 stats.period_active_dau(date_from, date_to):任意北京自然日区间的去重活跃用户
  (登录 + 开始比价 + 开始领券),口径与数据大盘 period.users.active 一致。today_dau 与
  dashboard_overview 的 period 活跃、逐日趋势统一复用它,消除三处重复的并集计算,行为不变。
- ad_revenue_report 去掉「仅今日单天才给 dau」的 is_today 限制,dau 改为按 date_from~date_to
  区间统计(含今日、近 7 天、近 30 天);ARPU = 区间预估收益 ÷ 区间活跃用户 对三个时段均可算,
  dau 与大盘同区间同值。
- dau 为全局口径,不随 user_id/ad_type/feed_scene/app_env 筛选变化;更新 schema 字段说明。
- 验证:admin 读接口测试(含 dashboard_overview)全过;实测多天区间 dau 非空且 == 大盘
  period.users.active。前端展示改动见 admin-web 对应 PR。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

app/admin/repositories/ad_revenue.py

@@ -385,10 +385,12 @@ def ad_revenue_report(
         for k, v in type_map.items()
     }
 
-    # DAU:复用大盘「今日活跃」口径(stats.today_dau,last_login_at)。该口径只能算今日,
-    # 故仅当查询=今日单天时给值;历史 / 多天区间返回 None,前端显示「-」。
-    is_today = date_from == date_to == rewards.cn_today().isoformat()
-    dau = admin_stats.today_dau(db) if is_today else None
+    # DAU:复用数据大盘活跃用户口径(登录 + 开始比价 + 开始领券,按用户去重),按所选日期区间
+    # 统计(含今日),历史 / 多天区间同样有值。ARPU = 区间预估收益 ÷ 区间活跃用户。全局口径,
+    # 不随 user / ad_type / feed_scene / app_env 筛选变化(活跃用户口径无这些维度)。
+    dau = admin_stats.period_active_dau(
+        db, _date.fromisoformat(date_from), _date.fromisoformat(date_to)
+    )
 
     # 主表「逐行」= 单次广告行为(2026-07 按「一次比价/领券放一块」聚合):激励视频 = 一次观看一行(展示+发奖
     # 按 ad_session_id 合并);一次比价 / 一次领券 = 该次整场多条广告按 ad_session_id 聚成一行(展开看逐条)。

app/admin/repositories/stats.py

@@ -55,29 +55,10 @@ def _beijing_today_start_utc() -> datetime:
 def today_dau(db: Session) -> int:
     """今日活跃用户数(DAU):登录 + 开始比价 + 开始领券,按用户去重。
 
-    广告收益报表复用这个函数;历史窗口 DAU 由 dashboard_overview 的 period 口径另算。
+    = period_active_dau(今天, 今天);历史 / 多天窗口用 period_active_dau 传区间(广告收益报表复用)。
     """
     today_bj = datetime.now(_BEIJING).date()
-    today_start = _beijing_today_start_utc()
-    tomorrow_start = today_start + timedelta(days=1)
-    login_user_ids = _id_set(
-        db,
-        select(User.id).where(User.last_login_at >= today_start, User.last_login_at < tomorrow_start),
-    )
-    compare_start_user_ids = _event_user_ids(
-        db, (COMPARE_START_EVENT,), today_start, tomorrow_start
-    )
-    coupon_event_user_ids = _event_user_ids(
-        db, (COUPON_START_EVENT,), today_start, tomorrow_start
-    )
-    coupon_claim_user_ids = _id_set(
-        db,
-        select(CouponPromptEngagement.user_id).where(
-            CouponPromptEngagement.engage_date == today_bj,
-            CouponPromptEngagement.engage_type == "claim_started",
-        ),
-    )
-    return len(login_user_ids | compare_start_user_ids | coupon_event_user_ids | coupon_claim_user_ids)
+    return period_active_dau(db, today_bj, today_bj)
 
 
 def _default_period_end() -> date:
@@ -134,6 +115,56 @@ def _event_user_ids(
     )
 
 
+def _period_active_user_ids(
+    db: Session,
+    *,
+    start_utc: datetime,
+    end_utc: datetime,
+    period_from: date,
+    period_to: date,
+) -> set[int]:
+    """区间去重活跃用户 id 集合:登录(last_login_at)+ 开始比价(real_compare_start)+
+    开始领券(real_coupon_start / claim_started)。
+
+    user / analytics_event 用 UTC aware 边界 [start_utc, end_utc);coupon_prompt_engagement
+    的 engage_date 是北京自然日 date 列,用 [period_from, period_to] 闭区间。今日 / 历史 / 多天通用。
+    """
+    login_user_ids = _id_set(
+        db,
+        select(User.id).where(User.last_login_at >= start_utc, User.last_login_at < end_utc),
+    )
+    compare_start_user_ids = _event_user_ids(db, (COMPARE_START_EVENT,), start_utc, end_utc)
+    coupon_event_user_ids = _event_user_ids(db, (COUPON_START_EVENT,), start_utc, end_utc)
+    coupon_claim_user_ids = _id_set(
+        db,
+        select(CouponPromptEngagement.user_id).where(
+            CouponPromptEngagement.engage_date >= period_from,
+            CouponPromptEngagement.engage_date <= period_to,
+            CouponPromptEngagement.engage_type == "claim_started",
+        ),
+    )
+    return login_user_ids | compare_start_user_ids | coupon_event_user_ids | coupon_claim_user_ids
+
+
+def period_active_dau(db: Session, date_from: date, date_to: date) -> int:
+    """任意北京自然日区间 [date_from, date_to] 的去重活跃用户数。
+
+    与数据大盘 period.users.active 同口径(登录 + 开始比价 + 开始领券);广告收益报表按所选
+    日期区间(含今日)复用,ARPU = 区间预估收益 ÷ 本数。全局口径,不随用户 / 类型 / 场景筛选变化。
+    """
+    period_from, period_to = _normalize_period(date_from, date_to)
+    start_utc, end_utc, _start_local, _end_local = _period_bounds(period_from, period_to)
+    return len(
+        _period_active_user_ids(
+            db,
+            start_utc=start_utc,
+            end_utc=end_utc,
+            period_from=period_from,
+            period_to=period_to,
+        )
+    )
+
+
 def _commission_rate_percent(raw: str | None) -> Decimal | None:
     """美团 commissionRate 原值: "300"=3%, "10"=0.1%;也兼容 "3%"。"""
     if raw is None:
@@ -261,24 +292,12 @@ def dashboard_overview(
     period_new_user_ids = _user_id_set(
         select(User.id).where(User.created_at >= start_utc, User.created_at < end_utc)
     )
-    login_user_ids = _user_id_set(
-        select(User.id).where(User.last_login_at >= start_utc, User.last_login_at < end_utc)
-    )
-    compare_start_user_ids = _event_user_ids(
-        db, (COMPARE_START_EVENT,), start_utc, end_utc
-    )
-    coupon_event_user_ids = _event_user_ids(
-        db, (COUPON_START_EVENT,), start_utc, end_utc
-    )
-    coupon_claim_user_ids = _user_id_set(
-        select(CouponPromptEngagement.user_id).where(
-            CouponPromptEngagement.engage_date >= period_from,
-            CouponPromptEngagement.engage_date <= period_to,
-            CouponPromptEngagement.engage_type == "claim_started",
-        )
-    )
-    period_active_user_ids = (
-        login_user_ids | compare_start_user_ids | coupon_event_user_ids | coupon_claim_user_ids
+    period_active_user_ids = _period_active_user_ids(
+        db,
+        start_utc=start_utc,
+        end_utc=end_utc,
+        period_from=period_from,
+        period_to=period_to,
     )
     period_retained_new_user_ids = period_new_user_ids & period_active_user_ids
     period_retention_rate = (
@@ -295,32 +314,17 @@ def dashboard_overview(
             ComparisonRecord.created_at >= day_start_local,
             ComparisonRecord.created_at < day_end_local,
         )
-        daily_login_user_ids = _user_id_set(
-            select(User.id).where(
-                User.last_login_at >= day_start_utc,
-                User.last_login_at < day_end_utc,
-            )
-        )
-        daily_compare_start_user_ids = _event_user_ids(
-            db, (COMPARE_START_EVENT,), day_start_utc, day_end_utc
-        )
-        daily_coupon_event_user_ids = _event_user_ids(
-            db, (COUPON_START_EVENT,), day_start_utc, day_end_utc
-        )
-        daily_coupon_claim_user_ids = _user_id_set(
-            select(CouponPromptEngagement.user_id).where(
-                CouponPromptEngagement.engage_date == cur_date,
-                CouponPromptEngagement.engage_type == "claim_started",
-            )
-        )
         trend_points.append(
             {
                 "date": cur_date,
                 "active_users": len(
-                    daily_login_user_ids
-                    | daily_compare_start_user_ids
-                    | daily_coupon_event_user_ids
-                    | daily_coupon_claim_user_ids
+                    _period_active_user_ids(
+                        db,
+                        start_utc=day_start_utc,
+                        end_utc=day_end_utc,
+                        period_from=cur_date,
+                        period_to=cur_date,
+                    )
                 ),
                 "new_users": _count(
                     User,

app/admin/schemas/ad_revenue.py

@@ -138,7 +138,9 @@ class AdRevenueReportOut(BaseModel):
     )
     dau: int | None = Field(
         None,
-        description="今日活跃用户数(复用大盘口径,last_login_at);**仅查询=今日单天时有值**,历史/多天为 null",
+        description="所选日期区间的去重活跃用户数(口径同数据大盘 period.users.active:登录 + 开始比价 + "
+        "开始领券)。按 date_from~date_to 区间统计,含今日、近 7 天、近 30 天等任意区间;全局口径,"
+        "不随 user_id / ad_type / feed_scene / app_env 筛选变化",
     )
     total: int = Field(..., description="广告事件总数(全量,不受分页影响;= 当前筛选下的分页总条数)")
     truncated: bool = Field(..., description="当前页之后是否还有更多事件(len(events) > offset + limit)")