Workflow détaillé - PT2QE¶

Vue d'ensemble du workflow¶

PT2QE (Pricing Tier 2 Quote Engine) calcule des recommandations de prix personnalisées à la maille client × article en utilisant les corridors PT1CE comme référence. Le workflow est organisé en 3 étapes principales :

Calcul des recommandations : Extraction des offres actuelles, enrichissement avec l'historique transactionnel, calcul de 2 types de recommandations (RECO1 et RECO2), application d'un arbre de décision à 3 chemins avec cascade de cappings
Ajustement des cappings (optionnel) : Modification des paramètres de capping et recalcul des recommandations
Génération des offres finales : Export final au format CSV pour utilisation opérationnelle

Caractéristiques clés du workflow : - Itératif : Possibilité d'ajuster les cappings et de recalculer - Traçable : Chaque exécution crée un dossier horodaté avec tous les résultats - Modulaire : Les étapes peuvent être relancées indépendamment - Conservateur : Les tables Oracle sont réutilisées entre les étapes

Périmètre de traitement : - Univers : ZOOM1 exclusivement - Scope temporel : 4 derniers trimestres fiscaux complets - Types de conditions : ZFAP, ZFSP, ZIAP, ZISP - Séquences : A305, A565

Prérequis obligatoires¶

Prérequis système¶

Base de données Oracle : - Connexion active à la base TARIFAIRE (ou autre base configurée) - Privilèges SELECT sur les tables SYS_ et PT0CE_ - Privilèges CREATE TABLE, DROP TABLE, INSERT, UPDATE, DELETE

Environnement Python : - Python 3.8 ou supérieur - Variable d'environnement PYTHONPATH incluant P:\PRD\Python\00_Commun\libs - Modules requis installés (voir requirements.txt)

Modules Python requis :

oracledb>=1.4.0
pandas>=2.0.0
numpy>=1.24.0
python-dateutil>=2.8.2
openpyxl>=3.1.0

Prérequis métier¶

Exécution préalable de PT1CE (OBLIGATOIRE) :

PT2QE utilise les corridors optimaux calculés par PT1CE. Avant de lancer PT2QE, il est impératif que PT1CE ait été exécuté complètement :

PT1CE Option 1 : Application des nouveaux PAS/PRB
PT1CE Option 2 : Finalisation des corridors (création des tables PT1CE_OPTIMAL_*)

Tables PT1CE requises : - PT1CE_OPTIMAL_ZOOM1 : Corridors optimaux pour ZOOM1 (utilisée par PT2QE) - PT1CE_OPTIMAL_ZOOM2 : Corridors optimaux pour ZOOM2 (non utilisée par PT2QE actuellement) - PT1CE_OPTIMAL_ZOOM3 : Corridors optimaux pour ZOOM3 (non utilisée par PT2QE actuellement)

Sans ces tables, PT2QE ne peut pas fonctionner.

Tables de mapping PT0CE requises : - PT0CE_TYPE_CLIENT_MAPPING : Mapping ID_TC_CG × ID_TC_CIBLE × FG_HM → TYPE_CLIENT - PT0CE_TYPE_RESTAURANT_MAPPING : Mapping LC_SFC_CIBLE → TYPE_RESTAURANT

Fichiers d'entrée¶

Fichier de capping obligatoire (Étape 1) :

Fichier : inputs/capping_type_client.csv

Format :

TYPE_CLIENT;CAPPING_HIGH;CAPPING_MEDIUM;CAPPING_LOW
RCI PI GI;0,025;0,05;0,075
RSI HM;0,025;0,05;0,075
RSC HM;0,025;0,05;0,075
RSC HM - SRCNAT;0,025;0,05;0,075
RSI HM - SRCREG;0,025;0,05;0,075
RCI autres;0,025;0,05;0,075
NATIONAL;0,025;0,05;0,075

Colonnes : - TYPE_CLIENT : Identifiant du type de client (doit correspondre aux valeurs dans PT0CE_TYPE_CLIENT_MAPPING) - CAPPING_HIGH : Capping pour produits à sensibilité HIGH (décimal avec virgule, ex: 0,025 = 2,5%) - CAPPING_MEDIUM : Capping pour produits à sensibilité MEDIUM (décimal avec virgule, ex: 0,05 = 5%) - CAPPING_LOW : Capping pour produits à sensibilité LOW (décimal avec virgule, ex: 0,075 = 7,5%)

Fichier de corrections de capping (Étape 2, optionnel) :

Fichier : corrections/capping_cubes_corrections.csv

Ce fichier est créé en copiant et modifiant le fichier capping_cubes_generated.csv généré à l'étape 1.

Format :

UNIVERS;TYPE_CLIENT;TYPE_RESTAURANT;GEO;CAPPING_HIGH;CAPPING_MEDIUM;CAPPING_LOW
ZOOM1;RCI PI GI;REST. TRADI;IDF;0,03;0,12;0,18
ZOOM1;RSI HM;SOCIAL;NO;0,02;0,08;0,12

Colonnes : - UNIVERS : Toujours "ZOOM1" pour PT2QE - TYPE_CLIENT : Type de client - TYPE_RESTAURANT : Type de restaurant - GEO : Zone géographique (peut être NULL) - CAPPING_HIGH, CAPPING_MEDIUM, CAPPING_LOW : Nouveaux cappings à appliquer

Fichier de configuration (optionnel)¶

Fichier : config/pt2qe_config.json

Ce fichier permet de personnaliser les règles de repositionnement RECO1, les cappings par défaut, et les paramètres de sortie.

Sections principales : - processing : Taille des batchs, degré de parallélisation - capping : Cappings par défaut, capping basiques (50%) - recommendations.reco1_rules : Règles de repositionnement par paliers pour RECO1 - output : Format des exports CSV

Modification des règles RECO1 :

Pour changer le comportement de RECO1 (repositionnement par paliers), éditer la section recommendations.reco1_rules dans pt2qe_config.json.

Exemple de règle :

{
    "position": "PL2_PL3",
    "condition": "PRIX_TARIF_ACTUEL > NEW_BORNE_PL3_PL4",
    "action": "TO_PL1",
    "target": "NEW_BORNE_PL1_PL2",
    "comment": "Remonter vers PL1"
}

Champs : - position : Nom de la position actuelle - condition : Condition SQL pour détecter cette position - action : Nom de l'action (description) - target : Colonne SQL cible (nouveau prix) - comment : Description de la règle

Règles par défaut : - ABOVE_PL1 → Pas de changement - PL1_PL2 → Remonter vers PL1 - PL2_PL3 → Remonter vers PL1 - PL3_PL4 → Remonter vers PL2 - PL4_PL5 → Remonter vers PL3 - PL5_PL6 → Remonter vers PL5 - PL6_PLX → Remonter vers PL6 - BELOW_PAS → Remonter au PAS

Phase 0 : Préparation et vérification¶

Étape 1 : Démarrer l'application

Exécuter le fichier START.bat à la racine du projet :

START.bat

Ce fichier : 1. Configure l'environnement Python (variable PYTHONPATH) 2. Affiche le logo PT2QE 3. Lance le menu principal PT2QE_Menu.bat

Étape 2 : Menu principal

Le menu principal propose 6 options :

========================================================================
          PRICING TIER 2 QUOTE ENGINE - MENU PRINCIPAL
========================================================================

  Niveau de log      : Normal
  Date/Heure         : 03/11/2025 14:30

========================================================================

Que souhaitez-vous faire ?

[1] CALCULER LES RECOMMANDATIONS
[2] AJUSTER LES CAPPINGS (optionnel)
[3] GENERER LES OFFRES FINALES
[4] AFFICHER L'AIDE DETAILLEE
[5] VERIFIER LES PREREQUIS
[6] CHANGER LE NIVEAU DE LOG
[Q] QUITTER

Vérification des prérequis (Option 5)¶

Avant de lancer le traitement, il est recommandé de vérifier les prérequis.

Étape 1 : Sélectionner l'option 5

Votre choix (1-6 ou Q): 5

Étape 2 : Analyse des résultats

Le script vérifie :

[1/10] Vérification Python - Vérifie que Python est installé et accessible - Affiche la version de Python

[2/10] Vérification des modules Python requis - pandas : Manipulation de données - oracledb : Connexion Oracle - openpyxl : Export Excel

[3/10] Vérification du fichier de capping principal - Vérifie l'existence de inputs/capping_type_client.csv - Affiche le nombre de lignes

[4/10] Vérification du dossier corrections - Vérifie l'existence du dossier corrections/ - Vérifie la présence de capping_cubes_corrections.csv (optionnel)

[5/10] Vérification de la connexion Oracle - Teste la connexion à la base TARIFAIRE - Exécute une requête simple (SELECT 1 FROM DUAL)

[6/10] Vérification des tables PT1CE (PREREQUIS OBLIGATOIRE) - Compte les tables PT1CE_OPTIMAL_ - CRITIQUE : Si aucune table trouvée, PT2QE ne peut pas fonctionner - Solution si tables manquantes* : 1. Lancer PT1CE (START.bat dans le dossier PT1CE) 2. Exécuter PT1CE Option 1 (Application nouveaux PAS/PRB) 3. Exécuter PT1CE Option 2 (Finalisation corridors) 4. Revenir à PT2QE et relancer la vérification

[7/10] Vérification des tables PT2QE - Compte les tables PT2QE_* (résultats d'exécutions précédentes) - Information uniquement, pas bloquant

[8/10] Vérification des tables de mapping - Vérifie PT0CE_TYPE_CLIENT_MAPPING (nombre de lignes) - Vérifie PT0CE_TYPE_RESTAURANT_MAPPING (nombre de lignes) - Si vide ou manquant, le matching sera incomplet

[9/10] Historique des exécutions - Compte les dossiers outputs/run_* (exécutions normales) - Compte les dossiers outputs/corrections_* (ajustements de capping) - Compte les dossiers outputs/final_* (exports finaux)

[10/10] Vérification de la configuration - Vérifie la présence de config/pt2qe_config.json - Si absent, les valeurs par défaut seront utilisées

Résumé final :

RESUME:
  - [1-2] Python et modules : Verifies
  - [3] Fichier capping : A verifier ci-dessus
  - [6] Tables PT1CE : CRITIQUE - Doit etre OK
  - [7] Tables PT2QE : Info sur l'existant
  - [8] Tables mapping : Necessaires pour enrichissement
  - [5] Connexion Oracle : Doit etre OK

Étape 3 : Corriger les problèmes éventuels

Si des erreurs sont signalées : - Tables PT1CE manquantes : Exécuter PT1CE complètement - Fichier capping manquant : Créer inputs/capping_type_client.csv - Connexion Oracle échouée : Vérifier les credentials et le réseau - Tables de mapping vides : Vérifier avec l'équipe data PT0CE

Phase 1 : Extraction et enrichissement des offres¶

Lancement du calcul des recommandations (Option 1)¶

Étape 1 : Sélectionner l'option 1

Votre choix (1-6 ou Q): 1

Étape 2 : Confirmer le lancement

L'écran affiche :

========================================================================
  ETAPE 1: CALCUL DES RECOMMANDATIONS
========================================================================

Configuration:
  - Base de donnees  : TARIFAIRE
  - Fichier capping  : inputs\capping_type_client.csv
  - Niveau de log    : Normal

PHASES QUI SERONT EXECUTEES:
  [1] Extraction des offres actuelles (ZOOM1 uniquement)
  [2] Enrichissement avec historique 4 derniers trimestres
  [3] Jointure avec corridors PT1CE_OPTIMAL_*
  [4] Calcul RECO1 (repositionnement paliers)
  [5] Calcul RECO2 (hausse proportionnelle PAS)
  [6] Application cascade cappings (sensibilite + basiques)
  [7] Arbre de decision (3 chemins)
  [8] Generation analyses et rapports

NOTE: Necessite que PT1CE ait ete execute au prealable
      pour que les tables PT1CE_OPTIMAL_* existent.

Lancer le traitement ? (O/N):

Taper O puis Entrée.

Détermination automatique de la période d'analyse¶

Processus automatique :

Le module PeriodManager interroge la table SYS_MD_CALENDRIER_SYSCO pour déterminer automatiquement les 4 derniers trimestres fiscaux complets.

Critères de sélection : - Date de référence : Date du jour (date d'exécution) - Trimestre complet : Un trimestre est considéré complet si sa dernière semaine est passée (END_DATE < date du jour) - Nombre de trimestres : 4 trimestres consécutifs

Affichage dans les logs :

Initialisation du gestionnaire de périodes...
Période d'analyse: 2024-02-05 → 2024-11-02
Trimestres fiscaux: 2024_Q01, 2024_Q02, 2024_Q03, 2024_Q04

Détail du calendrier fiscal Sysco : - Format 4-4-5 (4 semaines, 4 semaines, 5 semaines par trimestre) - Trimestres identifiés par ID_EXF (exercice fiscal) et NO_TRF (numéro de trimestre) - Chaque trimestre contient 13 semaines

Exemple concret :

Si l'exécution a lieu le 03/11/2025 : - Trimestre en cours : 2025_Q04 (non complet) - 4 derniers trimestres complets : 2024_Q04, 2025_Q01, 2025_Q02, 2025_Q03 - Période d'extraction : Du 1er jour de 2024_Q04 au dernier jour de 2025_Q03

Modification de la période (avancé) :

Pour utiliser une période différente, il faut modifier le code source dans pt2qe_main.py :

reference_date = date.today()  # Remplacer par une date fixe si nécessaire

Extraction des offres de prix actuelles¶

Phase 1.1 : Extraction depuis SYS_TARIF_SIMULATION

Table source : SYS_TARIF_SIMULATION

Filtres appliqués :

Conditions (table SYS_MD_CONDITION) : - ID_ACC IS NULL : Pas d'accord spécifique - FG_CND_VLD = 'X' : Condition valide - DT_FIN > SYSDATE : Condition encore en cours - ID_TYP_CND IN ('ZFAP', 'ZFSP', 'ZIAP', 'ZISP') : Types de conditions tarifaires - ID_SEQ IN ('A305', 'A565') : Séquences spécifiques

Clients (table SYS_MD_CLIENT) : - ID_TC_CG <> 'AUTRES' : Exclut type client "AUTRES" - ID_STA_CLN IN ('10', '20', '30', '50') ET LC_SEQ_CLN = 'CLIENT' : Clients actifs - OU ID_AGC <> 'A000' ET LC_SEQ_CLN IN ('HIERARCHIE CLIENT N4', 'N5', 'N6') : Hiérarchies

Articles (table SYS_MD_ARTICLE) : - ID_GMM <> 'PSN' : Exclut gamme PSN - LC_HI1 <> 'Qualificatif article inconnu' : Articles qualifiés - LC_HIC_SYSCO_N2 NOT IN ('Divers', 'Freezer') : Exclut catégories non pertinentes

Colonnes extraites : - Identifiants : ID_CLN, LC_CLN, ID_ART, LC_ART, ID_CND - Dates condition : DT_DEB_CONDITION, DT_FIN_CONDITION - Dimensions client : ID_TC_CG, ID_TC_CIBLE, LC_SFC_CIBLE, GEO (LC_ZDV_GRV), ID_KAM - Hiérarchie article : LC_HIC_SYSCO_N1 à N6, LC_MRQ, LC_ATTRIBUT - Prix : PX_OFF_ACTUEL (prix tarif actuel) - Métadonnées : ID_TYP_CND, LC_SEQ_CLN

Table créée : PT2QE_PRICE_OFFERS (temporaire)

Enrichissement avec l'historique transactionnel 4Q¶

Phase 1.2 : Récupération du FG_HM historique

Table source : SYS_FACTURE_LIGNE

Objectif : Déterminer pour chaque couple (client, article) s'il est "hors mercuriale" (FG_HM = '1') ou "mercuriale" (FG_HM = '0').

Logique : - Pour chaque (ID_CLN, ID_ART), chercher la dernière facture dans la période 4Q - Extraire le FG_HM de cette facture - Si FG_HM = 'X' dans la facture, stocker '1', sinon '0'

Filtres appliqués sur SYS_FACTURE_LIGNE : - DT_CDE BETWEEN start_date AND end_date : Période 4Q - ID_TC_CG <> 'AUTRES' - ID_GMM <> 'PSN' - LC_HIC_SYSCO_N2 NOT IN ('Divers', 'Freezer') - FG_PRESTA = '0' : Pas de prestation - FG_MARCHANDISE IN ('X', '1') : Marchandise uniquement - MT_GM4 IS NOT NULL - MT_CAB > 0 - QT_UF > 0 - ID_PRP NOT IN (Prix promo) : Exclut les prix promotionnels

Logique ROW_NUMBER :

ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY ID_CLN, ID_ART ORDER BY DT_CDE DESC, ID_FAC DESC) as RN

Conserve uniquement la ligne avec RN = 1 (dernière facture).

Colonnes générées : - LAST_FG_HM : '1' ou '0' - ID_MERC_HM : Identifiant mercuriale

Phase 1.3 : Calcul des métriques de performance 4Q

Métriques calculées :

Total global (hors prix promo) : - MT_CAB_4Q : Chiffre d'affaires total sur 4Q - QT_UF_4Q : Volume en unités facturées - QT_KG_4Q : Volume en kilogrammes

Prix fermes uniquement (LC_PRP_N1 = 'Prix fermes') : - MT_CAB_4Q_FERMES - QT_UF_4Q_FERMES - QT_KG_4Q_FERMES

Prix indexés uniquement (LC_PRP_N1 = 'Prix indexés') : - MT_CAB_4Q_INDEXES - QT_UF_4Q_INDEXES - QT_KG_4Q_INDEXES

Filtres appliqués : - Mêmes filtres que pour FG_HM - Agrégation par (ID_CLN, ID_ART) - Période : 4 derniers trimestres fiscaux complets

Dernière QT_UF connue : - LAST_QT_UF : Dernière quantité facturée (pour calcul prix unitaire)

Phase 1.4 : Calcul de l'UNIVERS selon BusinessRules

Logique de détermination de l'UNIVERS :

Le calcul de l'UNIVERS combine : - ID_TC_CG (type client CG) - ID_TC_CIBLE (type client cible) - FG_HM (hors mercuriale : '1' ou '0') - ID_KAM (présence ou non d'un KAM) - ID_MERC_HM (identifiant mercuriale)

Règles de calcul :

ZOOM1 : - RCI PI avec ou sans KAM - RCI GI SANS KAM - FG_HM = '1' (hors mercuriale) HORS RSC - RSC avec ID_MERC_HM = 'HM'

ZOOM2 : - RCI GI AVEC KAM - FG_HM = '0' (mercuriale) pour certains types - RCI GC_REG avec FG_HM = '1'

ZOOM3 : - RSC avec ID_MERC_HM <> 'HM' - RCC

Filtre PT2QE :

WHERE UNIVERS = 'ZOOM1'

PT2QE traite exclusivement l'UNIVERS ZOOM1.

Enrichissement avec les dimensions¶

Phase 1.5 : Jointure avec les tables de mapping

Mapping TYPE_CLIENT :

Table source : PT0CE_TYPE_CLIENT_MAPPING

Colonnes de jointure : - UNIVERS = UNIVERS calculé - ID_TC_CG = ID_TC_CG de l'offre - ID_TC_CIBLE = ID_TC_CIBLE de l'offre - FG_HM = FG_HM de l'offre

Colonne récupérée : - TYPE_CLIENT : Ex: "RCI PI GI", "RSI HM", "RSC HM", etc.

Valeur par défaut si pas de match : - 'Hors référentiel'

Mapping TYPE_RESTAURANT :

Table source : PT0CE_TYPE_RESTAURANT_MAPPING

Colonne de jointure : - LC_SFC_CIBLE = LC_SFC_CIBLE de l'offre

Colonne récupérée : - TYPE_RESTAURANT : Ex: "REST. TRADI", "SOCIAL", "RESTAURATION RAPIDE", etc.

Valeur par défaut si pas de match : - 'Hors référentiel'

GEO (déjà présent) : - Récupéré depuis LC_ZDV_GRV dans SYS_MD_CLIENT - Ex: "IDF", "NO", "SO", etc.

Table finale créée : PT2QE_PRICE_OFFERS

Colonnes finales : - Identifiants : ID_CLN, LC_CLN, ID_ART, LC_ART, ID_CND - Dates : DT_DEB_CONDITION, DT_FIN_CONDITION - Dimensions : TYPE_CLIENT, TYPE_RESTAURANT, GEO, UNIVERS - Hiérarchie article : HIE_N1 à HIE_N6, HIE_MRQ, LC_ATTRIBUT - Prix : PRIX_TARIF_ACTUEL - Historique 4Q : MT_CAB_4Q, QT_UF_4Q, QT_KG_4Q, MT_CAB_4Q_FERMES, etc. - Métadonnées : FG_HM, ID_MERC_HM, EXTRACTION_DATE

Logs affichés :

  Extraction des offres avec historique de performance
    ✓ XXX,XXX offres de prix extraites (ZOOM1 uniquement)
    Statistiques d'enrichissement:
      - Total offres: XXX,XXX
      - Clients uniques: X,XXX
      - Articles uniques: XX,XXX
      - Avec TYPE_CLIENT: XXX,XXX (XX.X%)
      - Avec TYPE_RESTAURANT: XXX,XXX (XX.X%)
      - Avec FG_HM: XXX,XXX (XX.X%)

Phase 2 : Calcul des recommandations¶

Matching avec les corridors PT1CE¶

Phase 2.1 : Stratégie de matching en cascade

Objectif : Associer chaque offre client × article avec un corridor PT1CE.

Stratégie : 1. Tentative MASTER : Match sur 4 dimensions (ID_ART, TYPE_CLIENT, TYPE_RESTAURANT, GEO) 2. Fallback NATIONAL : Si pas de match MASTER, utiliser le corridor NATIONAL (ID_ART uniquement)

Phase 2.1.1 : Tentative MASTER

Table source : PT1CE_OPTIMAL_ZOOM1

Colonnes de jointure : - ID_ART = ID_ART de l'offre - TYPE_CLIENT = TYPE_CLIENT de l'offre - TYPE_RESTAURANT = TYPE_RESTAURANT de l'offre - GEO = GEO de l'offre (avec NVL pour gérer les NULL) - CUBE_TYPE = 'MASTER' - STATUS = 'OPTIMAL'

Colonnes récupérées depuis PT1CE :

Prix et bornes actuels (PT0CE) : - PAS_ACTIF : Prix d'achat standard actuel - PRB_RC_ACTIF : Prix de référence brut RCI actuel - PRB_COLL_ACTIF : Prix de référence brut COLL actuel - PRB_TO_USE : Indicateur PRB à utiliser (1 = RC, sinon COLL) - PRB_ACTIF : PRB actuel calculé selon PRB_TO_USE - BORNE_PL1_PL2 à BORNE_PL6_PLX : Bornes des paliers actuels

Nouveaux prix et bornes (PT1CE) : - NEW_PAS : Nouveau prix d'achat standard - NEW_PRB_RC : Nouveau PRB RCI - NEW_PRB_COLL : Nouveau PRB COLL - NEW_PRB : Nouveau PRB calculé selon PRB_TO_USE - NEW_BORNE_PL1_PL2 à NEW_BORNE_PL6_PLX : Nouvelles bornes des paliers

Métadonnées : - PRICE_SENSITIVITY : Sensibilité prix (HIGH, MEDIUM, LOW) - ECART_TYPE : Écart-type des prix - CUBE_TYPE : 'MASTER' - STATUS : 'OPTIMAL'

Colonnes ajoutées : - PCT_HAUSSE_PAS : (NEW_PAS - PAS_ACTIF) / PAS_ACTIF (pourcentage de hausse du PAS) - HAS_CORRIDOR : 1 - MATCH_TYPE : 'MASTER' - SOURCE_ZOOM : 'ZOOM1'

Phase 2.1.2 : Fallback NATIONAL

Pour les offres non matchées en MASTER :

Colonnes de jointure : - ID_ART = ID_ART de l'offre - TYPE_CLIENT = 'NATIONAL' - TYPE_RESTAURANT = 'NATIONAL' - GEO = 'NATIONAL' ou NULL - CUBE_TYPE = 'NATIONAL' - STATUS = 'OPTIMAL'

Colonnes récupérées : Identiques à MASTER

Colonnes ajoutées : - MATCH_TYPE : 'NATIONAL'

Phase 2.1.3 : Offres sans corridor

Pour les offres qui n'ont matché ni en MASTER ni en NATIONAL :

Colonnes ajoutées : - Toutes les colonnes corridor sont NULL - HAS_CORRIDOR : 0 - MATCH_TYPE : 'NO_MATCH'

Ces offres seront exclues du calcul des recommandations.

Table créée : PT2QE_PRICE_OFFERS_ENRICHED

Logs affichés :

    Jointure offres × corridors
      → Résultats du matching :
        - MASTER : XXX,XXX offres, X,XXX clients, XX,XXX articles
        - NATIONAL : XX,XXX offres, XXX clients, X,XXX articles
        - NO_MATCH : X,XXX offres, XXX clients, XXX articles
      → Total : XXX,XXX/XXX,XXX offres avec corridor (XX.X%)

Calcul des 2 recommandations¶

Phase 2.2 : Calcul RECO1 (repositionnement par paliers)

Logique RECO1 :

RECO1 consiste à repositionner le prix actuel vers un palier supérieur du corridor en fonction de sa position actuelle.

Règles de repositionnement (configurables dans pt2qe_config.json) :

Position actuelle	Action	Cible
ABOVE_PL1 (prix > PL1_PL2)	Pas de changement	Prix actuel
PL1_PL2	Remonter vers PL1	NEW_BORNE_PL1_PL2
PL2_PL3	Remonter vers PL1	NEW_BORNE_PL1_PL2
PL3_PL4	Remonter vers PL2	NEW_BORNE_PL2_PL3
PL4_PL5	Remonter vers PL3	NEW_BORNE_PL3_PL4
PL5_PL6	Remonter vers PL5	NEW_BORNE_PL5_PL6
PL6_PLX	Remonter vers PL6	NEW_BORNE_PL6_PLX
BELOW_PAS (prix < PAS)	Remonter au PAS	NEW_PAS

Calcul de RECO1_BASE :

Le code SQL généré dynamiquement depuis pt2qe_config.json produit une cascade de CASE WHEN :

CASE
    WHEN PRIX_TARIF_ACTUEL > NEW_BORNE_PL1_PL2 THEN PRIX_TARIF_ACTUEL  -- Prix déjà en PL1
    WHEN PRIX_TARIF_ACTUEL > NEW_BORNE_PL2_PL3 THEN NEW_BORNE_PL1_PL2  -- Remonter vers PL1
    WHEN PRIX_TARIF_ACTUEL > NEW_BORNE_PL3_PL4 THEN NEW_BORNE_PL1_PL2  -- Remonter vers PL1
    WHEN PRIX_TARIF_ACTUEL > NEW_BORNE_PL4_PL5 THEN NEW_BORNE_PL2_PL3  -- Remonter vers PL2
    WHEN PRIX_TARIF_ACTUEL > NEW_BORNE_PL5_PL6 THEN NEW_BORNE_PL3_PL4  -- Remonter vers PL3
    WHEN PRIX_TARIF_ACTUEL > NEW_BORNE_PL6_PLX THEN NEW_BORNE_PL5_PL6  -- Remonter vers PL5
    WHEN PRIX_TARIF_ACTUEL >= NEW_PAS THEN NEW_BORNE_PL6_PLX           -- Remonter vers PL6
    ELSE NEW_PAS                                                        -- Remonter au PAS
END as RECO1_BASE

Colonne générée : RECO1_BASE

Phase 2.3 : Calcul RECO2 (hausse proportionnelle au PAS)

Logique RECO2 :

RECO2 applique au prix actuel le même pourcentage de hausse que le PAS.

Formule :

RECO2 = PRIX_TARIF_ACTUEL × (1 + PCT_HAUSSE_PAS)

Où PCT_HAUSSE_PAS = (NEW_PAS - PAS_ACTIF) / PAS_ACTIF

Exemple : - PAS actuel : 10€ - Nouveau PAS : 11€ - PCT_HAUSSE_PAS : +10% - Prix actuel : 15€ - RECO2 : 15€ × 1,10 = 16,50€

Colonne générée : RECO2

Application de la cascade de cappings¶

Phase 2.4 : Cascade de cappings sur RECO1

RECO1 subit une cascade de cappings en 2 étapes : 1. Capping sensibilité prix (HIGH/MEDIUM/LOW) 2. Capping basiques (50% maximum)

Phase 2.4.1 : Capping sensibilité prix

Logique :

Selon la sensibilité prix du produit (HIGH, MEDIUM, LOW), on applique un capping différent sur RECO1_BASE.

Cappings par sensibilité (configurables dans inputs/capping_type_client.csv) : - HIGH : Capping faible (ex: 2,5%) - MEDIUM : Capping moyen (ex: 5%) - LOW : Capping élevé (ex: 7,5%)

Formule :

Prix max avec capping = PRIX_TARIF_ACTUEL × (1 + taux_capping)

RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE = MIN(RECO1_BASE, Prix max avec capping)

Exemple : - Prix actuel : 15€ - RECO1_BASE : 18€ - Sensibilité : MEDIUM - Capping MEDIUM : 5% - Prix max : 15€ × 1,05 = 15,75€ - RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE : MIN(18€, 15,75€) = 15,75€

Code SQL :

CASE
    WHEN PRICE_SENSITIVITY = 'HIGH' AND CAPPING_HIGH IS NOT NULL THEN
        LEAST(RECO1_BASE, PRIX_TARIF_ACTUEL * (1 + CAPPING_HIGH))
    WHEN PRICE_SENSITIVITY = 'MEDIUM' AND CAPPING_MEDIUM IS NOT NULL THEN
        LEAST(RECO1_BASE, PRIX_TARIF_ACTUEL * (1 + CAPPING_MEDIUM))
    WHEN PRICE_SENSITIVITY = 'LOW' AND CAPPING_LOW IS NOT NULL THEN
        LEAST(RECO1_BASE, PRIX_TARIF_ACTUEL * (1 + CAPPING_LOW))
    ELSE RECO1_BASE
END as RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE

Colonne générée : RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE

Phase 2.4.2 : Capping basiques (50%)

Logique :

Pour les produits identifiés comme "Basiques" (LC_ATTRIBUT = 'Basiques'), on applique un capping additionnel de 50% maximum de hausse.

Ce capping vient après le capping sensibilité et peut l'écraser s'il est plus restrictif.

Formule :

Prix max basiques = PRIX_TARIF_ACTUEL × 1,50

RECO1_AVEC_CAPPING = MIN(RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE, Prix max basiques)

Exemple : - Prix actuel : 10€ - RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE : 12€ (hausse de 20%) - LC_ATTRIBUT : 'Basiques' - Prix max basiques : 10€ × 1,50 = 15€ - RECO1_AVEC_CAPPING : MIN(12€, 15€) = 12€ (le capping basiques n'a pas d'effet)

Exemple 2 : - Prix actuel : 10€ - RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE : 18€ (hausse de 80%) - LC_ATTRIBUT : 'Basiques' - Prix max basiques : 10€ × 1,50 = 15€ - RECO1_AVEC_CAPPING : MIN(18€, 15€) = 15€ (capping basiques actif)

Code SQL :

CASE
    WHEN LC_ATTRIBUT = 'Basiques' THEN
        LEAST(RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE, PRIX_TARIF_ACTUEL * 1.50)
    ELSE RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE
END as RECO1_AVEC_CAPPING

Colonne générée : RECO1_AVEC_CAPPING

Arbre de décision à 3 chemins¶

Phase 2.5 : Sélection du chemin décisionnel

PT2QE utilise un arbre de décision à 3 chemins pour déterminer le prix recommandé final.

Les 3 chemins :

CHEMIN 1 : PAS_BAISSE_GEL_PRIX - Condition : NEW_PAS < PAS_ACTIF (le nouveau PAS a baissé) - Action : Gel total du prix (PRIX_RECOMMANDE = PRIX_TARIF_ACTUEL) - Rationale : Ne pas répercuter les baisses de coût d'achat aux clients - Hausse : 0%

CHEMIN 2 : PL1_CONSERVATION_PREMIUM - Condition : Prix actuel dans PL1 des anciennes bornes (PRB_ACTIF ≥ Prix > BORNE_PL1_PL2) - Action : Conservation du prix actuel + application d'un plancher de sécurité (NEW_BORNE_PL2_PL3) - Formule : PRIX_RECOMMANDE = MAX(PRIX_TARIF_ACTUEL, NEW_BORNE_PL2_PL3) - Rationale : Maintenir les clients premium en position haute, avec garde-fou contre compression du corridor - Hausse : Variable (0% si prix déjà au-dessus du plancher, sinon hausse pour atteindre le plancher)

CHEMIN 3 : OPTIMISATION_STANDARD - Condition : Tous les autres cas - Action : MAX(RECO1_avec_capping, RECO2) - Rationale : Optimisation classique avec double recommandation - Hausse : Variable (dépend de RECO1 et RECO2)

Phase 2.5.1 : Détection des conditions

Détection PAS en baisse :

CASE WHEN NEW_PAS < PAS_ACTIF THEN 1 ELSE 0 END as IS_PAS_BAISSE

Détection PL1 anciennes bornes :

CASE 
    WHEN PRIX_TARIF_ACTUEL <= PRB_ACTIF
    AND PRIX_TARIF_ACTUEL > BORNE_PL1_PL2
    THEN 1 ELSE 0
END as IS_PL1_ANCIENNES

Phase 2.5.2 : Détermination du chemin

Code SQL :

CASE
    WHEN IS_PAS_BAISSE = 1 THEN 'PAS_BAISSE_GEL_PRIX'
    WHEN IS_PL1_ANCIENNES = 1 THEN 'PL1_CONSERVATION_PREMIUM'
    ELSE 'OPTIMISATION_STANDARD'
END as DECISION_PATH

Colonne générée : DECISION_PATH

Phase 2.5.3 : Calcul du prix avant capping PRB final

Code SQL :

CASE
    -- CHEMIN 1 : Gel total
    WHEN IS_PAS_BAISSE = 1 
    THEN PRIX_TARIF_ACTUEL

    -- CHEMIN 2 : Conservation avec plancher PL2_PL3
    WHEN IS_PL1_ANCIENNES = 1 
    THEN GREATEST(PRIX_TARIF_ACTUEL, NEW_BORNE_PL2_PL3)

    -- CHEMIN 3 : MAX(RECO1 cappée, RECO2)
    ELSE GREATEST(RECO1_AVEC_CAPPING, RECO2)
END as PRIX_AVANT_CAPPING_PRB

Colonne générée : PRIX_AVANT_CAPPING_PRB

Phase 2.5.4 : Détermination du type de recommandation

Code SQL :

CASE
    WHEN IS_PAS_BAISSE = 1 
    THEN 'GEL_PRIX'

    WHEN IS_PL1_ANCIENNES = 1
    THEN 'CONSERVATION_PREMIUM'

    WHEN RECO1_AVEC_CAPPING >= RECO2 
    THEN 'REPOSITIONNEMENT_PALIERS'
    ELSE 'HAUSSE_PROPORTIONNELLE_PAS'
END as RECO_TYPE

Colonne générée : RECO_TYPE

Nom explicite de la recommandation sélectionnée :

CASE
    WHEN IS_PAS_BAISSE = 1 
    THEN 'GEL_PRIX'

    WHEN IS_PL1_ANCIENNES = 1
    THEN 'CONSERVATION_PREMIUM'

    WHEN RECO1_AVEC_CAPPING >= RECO2 
    THEN 'RECO1_REPOSITIONNEMENT_PALIERS'
    ELSE 'RECO2_HAUSSE_PROPORTIONNELLE_PAS'
END as RECO_SELECTIONNEE

Colonne générée : RECO_SELECTIONNEE

Application du capping PRB final¶

Phase 2.6 : Capping PRB (tous chemins)

Logique :

Le capping PRB final s'applique à tous les chemins pour garantir que le prix recommandé ne dépasse jamais le PRB (Prix de Référence Brut).

Formule :

PRIX_RECOMMANDE = MIN(PRIX_AVANT_CAPPING_PRB, NEW_PRB)

Code SQL :

LEAST(PRIX_AVANT_CAPPING_PRB, NEW_PRB) as PRIX_RECOMMANDE

Colonne générée : PRIX_RECOMMANDE

Détection du capping PRB appliqué :

CASE
    WHEN PRIX_AVANT_CAPPING_PRB > NEW_PRB THEN 1
    ELSE 0
END as CAPPING_PRB_APPLIED

Synthèse du capping appliqué¶

Phase 2.7 : Détermination du capping le plus contraignant

Ordre de priorité des cappings : 1. GEL_PAS : Gel total (CHEMIN 1) 2. PRB_FINAL : Plafond absolu PRB 3. PLANCHER_PL2_PL3 : Plancher de sécurité (CHEMIN 2) 4. BASIQUES_50PCT : Capping produits basiques à +50% 5. SENSIBILITE : Capping selon sensibilité prix 6. NONE : Aucun capping appliqué

Code SQL :

name="__codelineno-31-1">CASE -- Priorité 1 : Gel total WHEN DECISION_PATH = 'PAS_BAISSE_GEL_PRIX' THEN 'GEL_PAS' -- Priorité 2 : Capping PRB final WHEN CAPPING_PRB_APPLIED = 1 THEN 'PRB_FINAL' -- Priorité 3 : Plancher PL2_PL3 WHEN PLANCHER_PL2_APPLIED = 1 THEN 'PLANCHER_PL2_PL3' -- Priorité 4 : Capping basiques WHEN CAPPING_BASIQUES_APPLIED = 1 THEN 'BASIQUES_50PCT' -- Priorité 5 : Capping sensibilité WHEN CAPPING_SENSIBILITE_APPLIED = 1 THEN 'SENSIBILITE' -- Aucun capping ELSE 'NONE' END as CAPPING_APPLIED

Colonne générée : CAPPING_APPLIED

Calcul des positions dans le corridor¶

Phase 2.8 : Calcul des 3 positions

PT2QE calcule et affiche 3 positions pour chaque offre, permettant de visualiser le déplacement du prix à travers le processus d'optimisation.

Position 1 : Prix actuel dans ANCIENNES bornes (PT0CE)

Utilité : Comprendre d'où on part (référence historique)

Code SQL :

CASE
    WHEN PRIX_TARIF_ACTUEL > PRB_ACTIF THEN 'ABOVE_PRB'
    WHEN PRIX_TARIF_ACTUEL >= BORNE_PL1_PL2 THEN 'PL1'
    WHEN PRIX_TARIF_ACTUEL >= BORNE_PL2_PL3 THEN 'PL2'
    WHEN PRIX_TARIF_ACTUEL >= BORNE_PL3_PL4 THEN 'PL3'
    WHEN PRIX_TARIF_ACTUEL >= BORNE_PL4_PL5 THEN 'PL4'
    WHEN PRIX_TARIF_ACTUEL >= BORNE_PL5_PL6 THEN 'PL5'
    WHEN PRIX_TARIF_ACTUEL >= BORNE_PL6_PLX THEN 'PL6'
    WHEN PRIX_TARIF_ACTUEL >= PAS_ACTIF THEN 'PLX'
    ELSE 'BELOW_PAS'
END as POSITION_TARIF_ACTUEL_DANS_ANCIENNES_BORNES

Position 2 : Prix actuel dans NOUVELLES bornes (PT1CE)

Utilité : Voir l'impact du recalibrage PT1CE (le prix peut avoir changé de palier sans bouger)

Code SQL :

CASE
    WHEN PRIX_TARIF_ACTUEL > NEW_PRB THEN 'ABOVE_PRB'
    WHEN PRIX_TARIF_ACTUEL >= NEW_BORNE_PL1_PL2 THEN 'PL1'
    WHEN PRIX_TARIF_ACTUEL >= NEW_BORNE_PL2_PL3 THEN 'PL2'
    WHEN PRIX_TARIF_ACTUEL >= NEW_BORNE_PL3_PL4 THEN 'PL3'
    WHEN PRIX_TARIF_ACTUEL >= NEW_BORNE_PL4_PL5 THEN 'PL4'
    WHEN PRIX_TARIF_ACTUEL >= NEW_BORNE_PL5_PL6 THEN 'PL5'
    WHEN PRIX_TARIF_ACTUEL >= NEW_BORNE_PL6_PLX THEN 'PL6'
    WHEN PRIX_TARIF_ACTUEL >= NEW_PAS THEN 'PLX'
    ELSE 'BELOW_PAS'
END as PALIER_TARIF_ACTUEL_VS_NOUVELLES_BORNES

Position 3 : Prix recommandé dans NOUVELLES bornes (PT2QE)

Utilité : Voir où on arrive après optimisation PT2QE (objectif : monter vers paliers supérieurs)

Code SQL :

CASE
    WHEN PRIX_RECOMMANDE > NEW_PRB THEN 'ABOVE_PRB'
    WHEN PRIX_RECOMMANDE >= NEW_BORNE_PL1_PL2 THEN 'PL1'
    WHEN PRIX_RECOMMANDE >= NEW_BORNE_PL2_PL3 THEN 'PL2'
    WHEN PRIX_RECOMMANDE >= NEW_BORNE_PL3_PL4 THEN 'PL3'
    WHEN PRIX_RECOMMANDE >= NEW_BORNE_PL4_PL5 THEN 'PL4'
    WHEN PRIX_RECOMMANDE >= NEW_BORNE_PL5_PL6 THEN 'PL5'
    WHEN PRIX_RECOMMANDE >= NEW_BORNE_PL6_PLX THEN 'PL6'
    WHEN PRIX_RECOMMANDE >= NEW_PAS THEN 'PLX'
    ELSE 'BELOW_PAS'
END as POSITION_NOUVEAU_PRIX_DANS_NOUVELLES_BORNES

Valeurs possibles : ABOVE_PRB, PL1, PL2, PL3, PL4, PL5, PL6, PLX, BELOW_PAS

Calcul du pourcentage de hausse final¶

Phase 2.9 : Calcul PCT_HAUSSE_FINALE

Formule :

PCT_HAUSSE_FINALE = (PRIX_RECOMMANDE - PRIX_TARIF_ACTUEL) / PRIX_TARIF_ACTUEL

Code SQL :

CASE 
    WHEN PRIX_TARIF_ACTUEL > 0 THEN
        (PRIX_RECOMMANDE - PRIX_TARIF_ACTUEL) / PRIX_TARIF_ACTUEL
    ELSE 0
END as PCT_HAUSSE_FINALE

Colonne générée : PCT_HAUSSE_FINALE (valeur décimale, ex: 0.05 = 5%)

Table finale créée : PT2QE_RECOMMENDATIONS

Logs affichés :

  Calcul des recommandations
    Jointure offres × corridors
    Génération des cappings par cube
      → XX,XXX cubes MASTER avec cappings
    ✓ XXX,XXX recommandations calculées
      - X,XXX clients
      - XX,XXX articles
      - Hausse moyenne: X.X%
    ✓ Cappings exportés : capping_cubes_generated.csv

Génération des analyses et exports¶

Phase 2.10 : Exports CSV détaillés

PT2QE génère 6 fichiers CSV détaillés dans le dossier de sortie.

Fichier 1 : recommendations_detail.csv

Contenu : Export ligne à ligne de TOUTES les recommandations avec cascade complète visible

Colonnes principales : - Identifiants : ID_CLN, LC_CLN, ID_ART, LC_ART, ID_CND - Dates : DT_DEB_CONDITION, DT_FIN_CONDITION - Dimensions : TYPE_CLIENT, TYPE_RESTAURANT, GEO, UNIVERS, MATCH_TYPE - Hiérarchie produit : CATEGORIE_N1 à N6, MARQUE, LC_ATTRIBUT - Métriques 4Q : MT_CAB_4Q, QT_UF_4Q, QT_KG_4Q (total, fermes, indexés) - Prix actuel : PRIX_TARIF_ACTUEL, PRIX_UNITAIRE_ACTUEL - Anciennes bornes : PAS_ACTIF, PRB_ACTIF, BORNE_PL1_PL2 à BORNE_PL6_PLX - Nouvelles bornes : NEW_PAS, NEW_PRB, NEW_BORNE_PL1_PL2 à NEW_BORNE_PL6_PLX - Les 3 positions : POSITION_TARIF_ACTUEL_DANS_ANCIENNES_BORNES, PALIER_TARIF_ACTUEL_VS_NOUVELLES_BORNES, POSITION_NOUVEAU_PRIX_DANS_NOUVELLES_BORNES - Cascade RECO1 : RECO1_BASE, RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE, RECO1_AVEC_CAPPING - RECO2 : RECO2 - Décision : DECISION_PATH, RECO_TYPE, RECO_SELECTIONNEE, CAPPING_APPLIED - Résultat : PRIX_RECOMMANDE, PCT_HAUSSE_FINALE

Tri : PCT_HAUSSE_FINALE DESC (hausses les plus fortes en haut)

Format : Séparateur ;, décimal ,, encodage CP1252

Fichier 2 : statistics_by_dimension.csv

Contenu : Agrégations par TYPE_CLIENT, TYPE_RESTAURANT, UNIVERS

Colonnes : - DIMENSION : TYPE_CLIENT / TYPE_RESTAURANT / UNIVERS - VALEUR : Valeur de la dimension - NB_OFFRES : Nombre d'offres - NB_CLIENTS : Nombre de clients uniques - NB_ARTICLES : Nombre d'articles uniques - PRIX_MOY_ACTUEL : Prix moyen actuel - PRIX_MOY_RECOMMANDE : Prix moyen recommandé - PCT_HAUSSE_MOY/MIN/MAX/STDDEV : Distribution des hausses

Utilité : Comparaison inter-segments, identification des segments les plus impactés

Fichier 3 : impact_analysis.csv

Contenu : Impact CA et distribution des hausses par TYPE_CLIENT × UNIVERS

Colonnes : - TYPE_CLIENT, UNIVERS - NB_OFFRES : Nombre d'offres - CA_ACTUEL, CA_FUTUR : CA total approximatif - IMPACT_EUROS : Gain CA en euros - IMPACT_PCT : Gain CA en pourcentage - HAUSSE_MOY_PCT : Hausse moyenne pondérée - Distribution par tranches : NB_SANS_HAUSSE, NB_0_2PCT, NB_2_5PCT, etc. - Pourcentages : PCT_SANS_HAUSSE, PCT_0_2, PCT_2_5, etc.

Utilité : Estimation du gain CA potentiel par segment, communication de l'impact business

Fichier 4 : price_increase_distribution.csv

Contenu : Histogramme global des hausses par tranches détaillées

Tranches : - 00. Pas de hausse (0%) - 01. 0-2% - 02. 2-5% - 03. 5-7% - 04. 7-10% - 05. 10-12% - 06. 12-15% - 07. 15-17% - 08. 17-20% - 09. Plus de 20%

Colonnes : - TRANCHE_HAUSSE - NB_OFFRES : Volume d'offres - NB_CLIENTS_UNIQUES, NB_ARTICLES_UNIQUES - PRIX_MOY_ACTUEL, PRIX_MOY_RECOMMANDE - HAUSSE_MIN/MAX/MOY_PCT : Statistiques de hausse dans la tranche - PCT_OFFRES : % d'offres dans cette tranche - PCT_CUMULE : % cumulé (jusqu'à cette tranche)

Utilité : Vision synthétique de l'agressivité globale, identification des outliers

Fichier 5 : decision_path_analysis.csv

Contenu : Statistiques par chemin de décision et type de recommandation

Colonnes : - DECISION_PATH : PAS_BAISSE_GEL_PRIX / PL1_CONSERVATION_PREMIUM / OPTIMISATION_STANDARD - RECO_SELECTIONNEE : GEL_PRIX / CONSERVATION_PREMIUM / RECO1_... / RECO2_... - NB_OFFRES, NB_CLIENTS, NB_ARTICLES - HAUSSE_MOY_PCT, HAUSSE_MEDIANE_PCT - Distribution des cappings : NB_CAP_GEL, NB_CAP_PRB, NB_CAP_PLANCHER, NB_CAP_BASIQUES, NB_CAP_SENSIBILITE, NB_SANS_CAPPING

Utilité : Comprendre la répartition entre les 3 chemins, analyser l'impact de chaque type de capping

Fichier 6 : capping_distribution.csv

Contenu : Distribution détaillée des cappings appliqués

Colonnes : - CAPPING_APPLIED : GEL_PAS / PRB_FINAL / PLANCHER_PL2_PL3 / BASIQUES_50PCT / SENSIBILITE / NONE - DECISION_PATH - RECO_SELECTIONNEE - NB_OFFRES - HAUSSE_MOY_PCT

Utilité : Mesurer l'impact de chaque type de capping, calibrer les paramètres

Fichier 7 : capping_cubes_generated.csv

Contenu : Cappings générés par cube (UNIVERS × TYPE_CLIENT × TYPE_RESTAURANT × GEO)

Colonnes : - UNIVERS, TYPE_CLIENT, TYPE_RESTAURANT, GEO - CUBE_TYPE : MASTER / NATIONAL - CAPPING_HIGH, CAPPING_MEDIUM, CAPPING_LOW

Utilité : Base pour créer les corrections de capping (copier vers corrections/)

Logs affichés :

  Analyse et export des résultats
    → Export détaillé : XXX,XXX lignes
    → Statistiques par dimension exportées
    → Statistiques par path exportées
    → Statistiques des distributions de capping exportées
    → Analyse d'impact exportée
    → Distribution des hausses exportée
    ✓ Cappings exportés : capping_cubes_generated.csv

Fichier récapitulatif : summary.txt

Contenu : Résumé de l'exécution

PT2QE - RÉSUMÉ D'EXÉCUTION
======================================================================

Date : 03/11/2025 14:35:42
Période analysée : 2024-02-05 -> 2024-11-02
Trimestres fiscaux : 2024_Q01, 2024_Q02, 2024_Q03, 2024_Q04
Table recommandations : PT2QE_RECOMMENDATIONS
Dossier résultats : outputs/run_20251103_143000

Fin de l'étape 1

Le traitement affiche :

========================================================================
  TRAITEMENT TERMINE AVEC SUCCES
========================================================================

Resultats disponibles dans : outputs\run_20251103_143000

Fichiers a analyser:
  - recommendations_detail.csv : Detail complet des recommandations
  - impact_analysis.csv : Analyse d'impact par segment
  - price_increase_distribution.csv : Distribution des hausses
  - decision_path_analysis.csv : Statistiques par chemin
  - capping_distribution.csv : Impact des cappings
  - capping_cubes_generated.csv : Cappings generes

PROCHAINES ETAPES:
  [Option 2] Ajuster les cappings si necessaire (optionnel)
  [Option 3] Generer les offres finales pour export

Appuyez sur une touche pour revenir au menu...

Phase 3 : Ajustement des cappings (optionnel)¶

Analyse des résultats de l'étape 1¶

Avant de lancer l'étape 2, analyser les fichiers générés :

Fichier à analyser en priorité : capping_cubes_generated.csv

Ce fichier contient les cappings appliqués par cube. Il sert de base pour créer les corrections.

Ouvrir dans Excel :

outputs\run_YYYYMMDD_HHMMSS\capping_cubes_generated.csv

Colonnes : - UNIVERS : Toujours ZOOM1 - TYPE_CLIENT : Ex: RCI PI GI, RSI HM, RSC HM, NATIONAL - TYPE_RESTAURANT : Ex: REST. TRADI, SOCIAL, RESTAURATION RAPIDE, NATIONAL - GEO : Ex: IDF, NO, SO, NULL, NATIONAL - CUBE_TYPE : MASTER ou NATIONAL - CAPPING_HIGH : Capping pour sensibilité HIGH (ex: 0,025 = 2,5%) - CAPPING_MEDIUM : Capping pour sensibilité MEDIUM (ex: 0,05 = 5%) - CAPPING_LOW : Capping pour sensibilité LOW (ex: 0,075 = 7,5%)

Autres fichiers à analyser :

recommendations_detail.csv : - Trier par PCT_HAUSSE_FINALE DESC - Identifier les hausses les plus fortes - Vérifier la cohérence des chemins de décision - Analyser les cappings appliqués

impact_analysis.csv : - Vérifier l'impact CA par TYPE_CLIENT × UNIVERS - Analyser la distribution des hausses par segment - Identifier les segments trop ou pas assez impactés

decision_path_analysis.csv : - Vérifier la répartition entre les 3 chemins - Analyser l'impact des cappings par chemin - Identifier les chemins sous-représentés ou sur-représentés

price_increase_distribution.csv : - Vérifier la distribution globale des hausses - Identifier les outliers (> 20%) - Vérifier que la majorité des hausses est dans les tranches cibles

Décision d'ajustement¶

Scénarios nécessitant un ajustement :

Scénario 1 : Hausses trop fortes sur un segment - Exemple : TYPE_CLIENT "RCI PI GI" avec 30% des offres > 15% de hausse - Action : Réduire les cappings pour ce TYPE_CLIENT

Scénario 2 : Hausses trop faibles sur un segment - Exemple : TYPE_CLIENT "RSI HM" avec 80% des offres < 5% de hausse - Action : Augmenter les cappings pour ce TYPE_CLIENT

Scénario 3 : Disparités géographiques - Exemple : GEO "IDF" avec hausses moyennes de 8%, GEO "NO" avec hausses moyennes de 3% - Action : Ajuster les cappings par GEO

Scénario 4 : Cube spécifique problématique - Exemple : Cube (ZOOM1, RCI PI GI, REST. TRADI, IDF) avec hausses systématiquement > 20% - Action : Ajuster spécifiquement ce cube

Si ajustement nécessaire, passer à l'étape suivante. Sinon, passer directement à la Phase 4.

Création du fichier de corrections¶

Étape 1 : Copier le fichier de cappings générés

Copier le fichier :

outputs\run_YYYYMMDD_HHMMSS\capping_cubes_generated.csv

Vers :

corrections\capping_cubes_corrections.csv

Étape 2 : Ouvrir dans Excel

Ouvrir le fichier corrections\capping_cubes_corrections.csv dans Excel.

Étape 3 : Modifier les cappings

Pour modifier un cube spécifique :

Identifier la ligne du cube à modifier (combinaison UNIVERS, TYPE_CLIENT, TYPE_RESTAURANT, GEO)
Modifier les valeurs CAPPING_HIGH, CAPPING_MEDIUM, CAPPING_LOW
Enregistrer le fichier (format CSV, séparateur ;, décimal ,)

Exemples de modifications :

Exemple 1 : Réduire les cappings pour "RCI PI GI"

Ligne originale :

ZOOM1;RCI PI GI;REST. TRADI;IDF;MASTER;0,025;0,05;0,075

Ligne modifiée :

ZOOM1;RCI PI GI;REST. TRADI;IDF;MASTER;0,02;0,04;0,06

Exemple 2 : Augmenter les cappings pour "RSI HM" en zone NO

Ligne originale :

ZOOM1;RSI HM;SOCIAL;NO;MASTER;0,025;0,05;0,075

Ligne modifiée :

ZOOM1;RSI HM;SOCIAL;NO;MASTER;0,03;0,07;0,10

Étape 4 : Enregistrer le fichier

Enregistrer le fichier dans Excel : - Format : CSV (séparateur point-virgule) (*.csv) - Encodage : Windows-1252 / ANSI

⚠️ Important : Vérifier que le séparateur est bien ; et le décimal ,.

Lancement de l'ajustement (Option 2)¶

Étape 1 : Retour au menu principal

Appuyer sur une touche pour revenir au menu principal.

Étape 2 : Sélectionner l'option 2

Votre choix (1-6 ou Q): 2

Étape 3 : Confirmer le lancement

L'écran affiche :

========================================================================
  ETAPE 2: AJUSTEMENT DES CAPPINGS
========================================================================

Configuration:
  - Base de donnees : TARIFAIRE
  - Corrections     : corrections
  - Niveau de log   : Normal

PHASES QUI SERONT EXECUTEES:
  [1] Lecture des tables de recommandations existantes
  [2] Application des nouveaux cappings par cube
  [3] Recalcul complet de l'arbre de decision
  [4] Recalcul cascade cappings (sensibilite + basiques)
  [5] Generation des nouvelles analyses

Lancer le traitement ? (O/N):

Taper O puis Entrée.

Processus de recalcul¶

Phase 3.1 : Lecture des tables existantes

PT2QE lit les tables Oracle existantes : - PT2QE_PRICE_OFFERS : Offres extraites (non modifiées) - PT2QE_PRICE_OFFERS_ENRICHED : Offres enrichies avec corridors (non modifiées) - PT2QE_RECOMMENDATIONS : Recommandations à mettre à jour

Phase 3.2 : Upload des corrections

Les corrections sont uploadées dans une table temporaire TEMP_CAPPING_CORRECTIONS.

Phase 3.3 : Mise à jour des recommandations

Opération : UPDATE massif sur PT2QE_RECOMMENDATIONS avec une requête MERGE.

Colonnes recalculées :

Étape 1 : Recalcul RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE - Application du nouveau capping sensibilité selon les corrections

Étape 2 : Recalcul RECO1_AVEC_CAPPING - Application du capping basiques (50%) en cascade

Étape 3 : Recalcul PRIX_RECOMMANDE selon DECISION_PATH existant - CHEMIN 1 : Prix actuel (inchangé) - CHEMIN 2 : MAX(Prix actuel, NEW_BORNE_PL2_PL3) + capping PRB - CHEMIN 3 : MAX(RECO1_avec_capping, RECO2) + capping PRB

Étape 4 : Recalcul PCT_HAUSSE_FINALE - (PRIX_RECOMMANDE - PRIX_TARIF_ACTUEL) / PRIX_TARIF_ACTUEL

Étape 5 : Recalcul POSITION_NOUVEAU_PRIX_DANS_NOUVELLES_BORNES - Détermine le nouveau palier après recalcul

Étape 6 : Recalcul CAPPING_APPLIED - Détermine le capping le plus contraignant après ajustement

Étape 7 : Recalcul RECO_TYPE et RECO_SELECTIONNEE - Détermine quelle recommandation a gagné après recalcul

Logs affichés :

  Application des corrections de capping
    → XX corrections à appliquer
    ✓ XXX,XXX recommandations mises à jour

Phase 3.4 : Régénération des analyses

Tous les fichiers CSV sont régénérés avec les nouvelles données.

Logs affichés :

  Analyse et export des résultats
    → Export détaillé : XXX,XXX lignes
    → Statistiques par dimension exportées
    → Statistiques par path exportées
    → Statistiques des distributions de capping exportées
    → Analyse d'impact exportée
    → Distribution des hausses exportée

Fin de l'étape 2

Le traitement affiche :

========================================================================
  TRAITEMENT TERMINE AVEC SUCCES
========================================================================

Les cappings ont ete ajustes et les recommandations recalculees.

PROCHAINES ETAPES:
  - Verifier les nouveaux resultats
  - Comparer avec la version precedente
  [Option 2] Reajuster si necessaire (iteratif)
  [Option 3] Generer les offres finales

Appuyez sur une touche pour revenir au menu...

Comparaison des résultats¶

Pour comparer les résultats avant/après ajustement :

Dossier run initial :

outputs\run_20251103_143000\

Dossier corrections :

outputs\corrections_20251103_150000\

Fichiers à comparer :

1. recommendations_detail.csv - Comparer les colonnes PRIX_RECOMMANDE, PCT_HAUSSE_FINALE, CAPPING_APPLIED - Identifier les offres dont les recommandations ont changé

2. impact_analysis.csv - Comparer HAUSSE_MOY_PCT par TYPE_CLIENT × UNIVERS - Vérifier l'impact des ajustements sur les segments ciblés

3. decision_path_analysis.csv - Comparer la distribution des cappings (NB_CAP_SENSIBILITE, NB_CAP_BASIQUES, etc.) - Vérifier que les ajustements ont l'effet attendu

4. price_increase_distribution.csv - Comparer la distribution globale des hausses - Vérifier le déplacement entre les tranches

Décision : - Si résultats satisfaisants → Passer à la Phase 4 - Si nouveaux ajustements nécessaires → Modifier à nouveau corrections\capping_cubes_corrections.csv et relancer l'option 2

Phase 4 : Génération des offres finales¶

Validation des recommandations¶

Avant de générer les offres finales, vérifier :

1. Cohérence globale - Pas de hausse moyenne anormalement élevée (> 15%) - Pas de proportion anormale d'offres > 20% (doit être < 5%) - Distribution des hausses cohérente avec la stratégie

2. Qualité du matching - Taux de matching MASTER suffisant (> 70%) - Taux de NO_MATCH acceptable (< 5%)

3. Cohérence des chemins - Répartition entre les 3 chemins conforme aux attentes - Pas de sur-représentation du CHEMIN 1 (gel) sauf contexte de baisse PAS généralisée

4. Impact CA - Impact CA global cohérent avec les objectifs - Pas de disparités inter-segments trop importantes

Si validation OK, passer à la génération finale.

Lancement de la génération (Option 3)¶

Étape 1 : Retour au menu principal

Appuyer sur une touche pour revenir au menu principal.

Étape 2 : Sélectionner l'option 3

Votre choix (1-6 ou Q): 3

Étape 3 : Confirmer le lancement

L'écran affiche :

========================================================================
  ETAPE 3: GENERATION DES OFFRES FINALES
========================================================================

AVERTISSEMENT:
  Cette etape va generer le fichier final des offres de prix
  a la maille client × article.

  Assurez-vous d'avoir:
  - Execute l'etape 1 (calcul des recommandations)
  - Verifie et ajuste les cappings si necessaire (etape 2)
  - Valide les resultats obtenus

Configuration:
  - Base de donnees : TARIFAIRE
  - Niveau de log   : Normal

Generer les offres finales ? (O/N):

Taper O puis Entrée.

Processus de génération¶

Phase 4.1 : Extraction depuis PT2QE_RECOMMENDATIONS

Table source : PT2QE_RECOMMENDATIONS

Colonnes extraites : - Identifiants : ID_CLN, LC_CLN, ID_ART, LC_ART - Dimensions : TYPE_CLIENT, TYPE_RESTAURANT, GEO, UNIVERS - Condition : ID_CND, DT_DEB_CONDITION, DT_FIN_CONDITION - Prix : PRIX_TARIF_ACTUEL, PRIX_RECOMMANDE (alias NOUVEAU_PRIX) - Impact : PCT_HAUSSE_FINALE (alias PCT_HAUSSE), HAUSSE_EUROS calculée - Les 3 positions : POSITION_TARIF_ACTUEL_DANS_ANCIENNES_BORNES, PALIER_TARIF_ACTUEL_VS_NOUVELLES_BORNES, POSITION_NOUVEAU_PRIX_DANS_NOUVELLES_BORNES - Contexte : PRICE_SENSITIVITY, TYPE_HAUSSE (dérivé de RECO_SELECTIONNEE) - Métadonnées : DATE_CALCUL

Filtres appliqués :

WHERE PRIX_RECOMMANDE IS NOT NULL
ORDER BY ID_CLN, ID_ART

Phase 4.2 : Formatage des données

Arrondis : - Prix : 3 décimales - Pourcentages : 2 décimales

Ajout de colonnes calculées : - HAUSSE_EUROS : NOUVEAU_PRIX - PRIX_TARIF_ACTUEL - VALIDATION_STATUS : VALIDE / A_VERIFIER / ANOMALIE - TYPE_HAUSSE : REPOSITIONNEMENT / HAUSSE_PROPORTIONNELLE / AUTRE

Règles de validation : - VALIDATION_STATUS = 'VALIDE' : Par défaut - VALIDATION_STATUS = 'A_VERIFIER' : Si PCT_HAUSSE > 20% - VALIDATION_STATUS = 'ANOMALIE' : Si PCT_HAUSSE < 0 (baisse)

Phase 4.3 : Export CSV final

Fichier généré : final_price_offers.csv

Colonnes du fichier final : - ID_CLN : Identifiant client - LC_CLN : Libellé client - ID_ART : Identifiant article - LC_ART : Libellé article - TYPE_CLIENT : Type de client - TYPE_RESTAURANT : Type de restaurant - GEO : Zone géographique - UNIVERS : ZOOM1 - ID_CND : Identifiant condition - DT_DEB_CONDITION : Date début condition - DT_FIN_CONDITION : Date fin condition - PRIX_TARIF_ACTUEL : Prix actuel (3 décimales) - NOUVEAU_PRIX : Prix recommandé (3 décimales) - PCT_HAUSSE : Pourcentage de hausse (2 décimales, %) - HAUSSE_EUROS : Hausse en euros (3 décimales) - POSITION_TARIF_ACTUEL_DANS_ANCIENNES_BORNES : Position 1 - PALIER_TARIF_ACTUEL_VS_NOUVELLES_BORNES : Position 2 - POSITION_NOUVEAU_PRIX_DANS_NOUVELLES_BORNES : Position 3 - PRICE_SENSITIVITY : Sensibilité prix (HIGH/MEDIUM/LOW) - TYPE_HAUSSE : Type de recommandation appliquée - VALIDATION_STATUS : Statut de validation (VALIDE/A_VERIFIER/ANOMALIE) - DATE_CALCUL : Date/heure du calcul

Format : Séparateur ;, décimal ,, encodage CP1252

Génération des rapports complémentaires¶

Phase 4.4 : Rapport de validation

Fichier généré : validation_report.csv

Contenu : Statistiques de validation

Sections :

GLOBAL : - Nombre total d'offres - Nombre de clients - Nombre d'articles

HAUSSES : - Hausse moyenne (%) - Hausse médiane (%) - Hausse max (%)

TYPE_HAUSSE : - Nombre d'offres par TYPE_HAUSSE (REPOSITIONNEMENT, HAUSSE_PROPORTIONNELLE, etc.)

VALIDATION : - Nombre d'offres par VALIDATION_STATUS (VALIDE, A_VERIFIER, ANOMALIE)

Format : 3 colonnes (CATEGORIE, METRIQUE, VALEUR)

Phase 4.5 : Résumé textuel

Fichier généré : export_summary.txt

Contenu :

RÉSUMÉ EXPORT FINAL PT2QE
==================================================

Date : 03/11/2025 15:30:45

VOLUMÉTRIE
--------------------
Offres exportées : XXX,XXX
Clients uniques : X,XXX
Articles uniques : XX,XXX

HAUSSES DE PRIX
--------------------
Hausse moyenne : X.X%
Hausse médiane : X.X%
Hausse min : X.X%
Hausse max : XX.X%

VALIDATION
--------------------
VALIDE : XXX,XXX (XX.X%)
A_VERIFIER : X,XXX (X.X%)
ANOMALIE : XX (X.X%)

Logs affichés :

  Génération des offres finales
    ✓ XXX,XXX offres exportées
    → Rapport de validation généré

Fin de l'étape 3

Le traitement affiche :

========================================================================
  GENERATION TERMINEE AVEC SUCCES
========================================================================

Fichiers generes dans : outputs\final_20251103_153000

Fichiers disponibles:
  - final_price_offers.csv : Offres finales client × article
  - validation_report.csv : Rapport de validation
  - export_summary.txt : Resume de l'export

Le fichier final_price_offers.csv contient:
  - ID_CLN / ID_ART : Identifiants client et article
  - ID_CND : Identifiant condition
  - PRIX_TARIF_ACTUEL : Prix actuel
  - NOUVEAU_PRIX : Prix recommande
  - PCT_HAUSSE : Pourcentage de hausse
  - Les 3 positions : anciennes / nouvelles / apres reco
  - VALIDATION_STATUS : Statut de validation

Appuyez sur une touche pour revenir au menu...

Fichiers générés et structure de sortie¶

Arborescence des dossiers¶

PT2QE/
├── START.bat                                    # Point d'entrée
├── PT2QE_Menu.bat                              # Menu principal
├── pt2qe_main.py                               # Orchestrateur
├── inputs/
│   └── capping_type_client.csv                 # Cappings par type client (obligatoire)
├── corrections/
│   └── capping_cubes_corrections.csv           # Corrections de capping (optionnel)
├── config/
│   └── pt2qe_config.json                       # Configuration (optionnel)
├── outputs/
│   ├── run_20251103_143000/                    # Exécution normale (Étape 1)
│   │   ├── recommendations_detail.csv
│   │   ├── statistics_by_dimension.csv
│   │   ├── impact_analysis.csv
│   │   ├── price_increase_distribution.csv
│   │   ├── decision_path_analysis.csv
│   │   ├── capping_distribution.csv
│   │   ├── capping_cubes_generated.csv
│   │   └── summary.txt
│   ├── corrections_20251103_150000/            # Ajustement cappings (Étape 2)
│   │   ├── recommendations_detail.csv
│   │   ├── statistics_by_dimension.csv
│   │   ├── impact_analysis.csv
│   │   ├── price_increase_distribution.csv
│   │   ├── decision_path_analysis.csv
│   │   ├── capping_distribution.csv
│   │   └── summary.txt
│   └── final_20251103_153000/                  # Export final (Étape 3)
│       ├── final_price_offers.csv
│       ├── validation_report.csv
│       └── export_summary.txt
└── ...

Description des fichiers de sortie¶

Étape 1 : Calcul des recommandations

Dossier : outputs/run_YYYYMMDD_HHMMSS/

Fichier	Contenu	Utilisation
recommendations_detail.csv	Export ligne à ligne de toutes les recommandations avec cascade complète	Analyse détaillée, pivots Excel, investigation
statistics_by_dimension.csv	Agrégations par TYPE_CLIENT, TYPE_RESTAURANT, UNIVERS	Comparaison inter-segments
impact_analysis.csv	Impact CA et distribution des hausses par TYPE_CLIENT × UNIVERS	Estimation gain CA, communication business
price_increase_distribution.csv	Histogramme global des hausses par tranches	Vision synthétique agressivité
decision_path_analysis.csv	Statistiques par chemin de décision et type de recommandation	Compréhension de l'arbre de décision
capping_distribution.csv	Distribution détaillée des cappings appliqués	Mesure impact cappings, calibrage
capping_cubes_generated.csv	Cappings générés par cube	Base pour créer corrections
summary.txt	Résumé de l'exécution	Traçabilité

Étape 2 : Ajustement des cappings

Dossier : outputs/corrections_YYYYMMDD_HHMMSS/

Mêmes fichiers que l'Étape 1, avec les nouvelles valeurs après recalcul.

Étape 3 : Génération des offres finales

Dossier : outputs/final_YYYYMMDD_HHMMSS/

Fichier	Contenu	Utilisation
final_price_offers.csv	Offres finales client × article	Export opérationnel, import dans système cible
validation_report.csv	Statistiques de validation	Contrôle qualité
export_summary.txt	Résumé de l'export	Traçabilité

Format des exports CSV¶

Tous les fichiers CSV : - Séparateur : ; (point-virgule) - Décimal : , (virgule) - Encodage : CP1252 (Windows-1252, ANSI) - Format Excel Windows : Compatible ouverture directe dans Excel

Ouverture dans Excel : - Double-cliquer sur le fichier CSV - Excel détecte automatiquement le séparateur et le décimal

Import dans un système tiers : - Utiliser les paramètres : séparateur ;, décimal ,, encodage CP1252

Points de contrôle et validation¶

Métriques de suivi par phase¶

Phase 1 : Extraction - Nombre d'offres extraites (ZOOM1) - Taux d'offres avec historique 4Q (> 80% attendu) - Taux d'offres avec TYPE_CLIENT mappé (> 95% attendu) - Taux d'offres avec TYPE_RESTAURANT mappé (> 95% attendu)

Phase 2 : Matching corridors - Taux de matching MASTER (> 70% attendu) - Taux de matching NATIONAL (< 30% attendu) - Taux de NO_MATCH (< 5% attendu)

Phase 2 : Calcul recommandations - Nombre de recommandations calculées - Hausse moyenne globale - Distribution des hausses (% par tranche) - Répartition par chemin de décision - Répartition par type de recommandation (RECO1 vs RECO2)

Phase 3 : Ajustement cappings - Nombre de cubes ajustés - Impact sur la hausse moyenne - Évolution de la distribution des hausses

Phase 4 : Export final - Nombre d'offres exportées - Taux de validation (VALIDE > 95% attendu) - Taux d'anomalies (< 1% attendu)

Indicateurs d'alerte¶

Alerte CRITIQUE (arrêt recommandé) : - Tables PT1CE_OPTIMAL_* manquantes - Aucune offre extraite - Taux de NO_MATCH > 20% - Taux d'anomalies > 5%

Alerte MAJEURE (investigation recommandée) : - Taux de matching MASTER < 50% - Hausse moyenne > 15% - Plus de 10% des offres avec hausse > 20% - Disparités inter-segments très importantes (écart > 10 points)

Alerte MINEURE (surveillance) : - Taux de matching MASTER < 70% - Hausse moyenne < 2% (peut indiquer un problème de paramétrage) - Plus de 5% des offres avec hausse > 20%

Logs de progression¶

Format des logs :

[INFO] Phase X: Description
[INFO]   → Sous-étape
[INFO]     ✓ Résultat positif
[INFO]     ⚠ Avertissement
[ERROR]   ✗ Erreur

Exemple de log complet :

[INFO] Démarrage PRICING_TIER2_QUOTE_ENGINE v1.0.0
[INFO] ⚠️  MODE ZOOM1 EXCLUSIF
[INFO] ✓ Configuration chargée depuis config\pt2qe_config.json
[INFO] ✓ 8 règles RECO1 chargées
[INFO] Mode: NOUVEAU CALCUL complet

[INFO] Initialisation du gestionnaire de périodes...
[INFO] Période d'analyse: 2024-02-05 → 2024-11-02
[INFO] Trimestres fiscaux: 2024_Q01, 2024_Q02, 2024_Q03, 2024_Q04

[INFO] === Phase 1: Extraction des offres de prix avec historique ===
[INFO]   Extraction des offres avec historique de performance
[INFO]     ✓ 2,345,678 offres de prix extraites (ZOOM1 uniquement)
[INFO]     Statistiques d'enrichissement:
[INFO]       - Total offres: 2,345,678
[INFO]       - Clients uniques: 45,678
[INFO]       - Articles uniques: 23,456
[INFO]       - Avec TYPE_CLIENT: 2,312,456 (98.6%)
[INFO]       - Avec TYPE_RESTAURANT: 2,298,765 (98.0%)
[INFO]       - Avec FG_HM: 2,345,678 (100.0%)

[INFO] === Phase 2: Calcul des recommandations ===
[INFO]   Calcul des recommandations
[INFO]     Jointure offres × corridors
[INFO]       → Résultats du matching :
[INFO]         - MASTER : 1,987,654 offres, 38,765 clients, 21,234 articles
[INFO]         - NATIONAL : 345,678 offres, 12,345 clients, 5,678 articles
[INFO]         - NO_MATCH : 12,346 offres, 234 clients, 567 articles
[INFO]       → Total : 2,333,332/2,345,678 offres avec corridor (99.5%)
[INFO]     Génération des cappings par cube
[INFO]       → 1,234 cubes MASTER avec cappings
[INFO]       → 123 cubes NATIONAL avec cappings
[INFO]     ✓ 2,333,332 recommandations calculées
[INFO]       - 45,444 clients
[INFO]       - 22,889 articles
[INFO]       - Hausse moyenne: 4.2%
[INFO]     ✓ Cappings exportés : capping_cubes_generated.csv

[INFO] === Phase 4: Analyse et export des résultats ===
[INFO]   Analyse et export des résultats
[INFO]     → Export détaillé : 2,333,332 lignes
[INFO]     → Statistiques par dimension exportées
[INFO]     → Statistiques par path exportées
[INFO]     → Statistiques des distributions de capping exportées
[INFO]     → Analyse d'impact exportée
[INFO]     → Distribution des hausses exportée

[INFO] ✓ TRAITEMENT TERMINÉ AVEC SUCCÈS
[INFO] Résultats dans : outputs\run_20251103_143542

Modification des paramètres¶

Modification des cappings type client¶

Fichier : inputs/capping_type_client.csv

Quand modifier : - Avant la première exécution (Étape 1) - Pour changer la stratégie globale de capping

Comment modifier : 1. Ouvrir le fichier dans Excel 2. Modifier les valeurs CAPPING_HIGH, CAPPING_MEDIUM, CAPPING_LOW 3. Format : décimal avec virgule (ex: 0,025 pour 2,5%) 4. Enregistrer au format CSV (séparateur ;)

Exemple de modification :

Stratégie conservatrice (hausses limitées) :

TYPE_CLIENT;CAPPING_HIGH;CAPPING_MEDIUM;CAPPING_LOW
RCI PI GI;0,02;0,04;0,06
RSI HM;0,02;0,04;0,06

Stratégie aggressive (hausses importantes) :

TYPE_CLIENT;CAPPING_HIGH;CAPPING_MEDIUM;CAPPING_LOW
RCI PI GI;0,05;0,10;0,15
RSI HM;0,05;0,10;0,15

Impact : - Modifie les cappings appliqués sur RECO1 pour tous les cubes de ce TYPE_CLIENT - S'applique lors de l'Étape 1 (calcul initial)

Modification des cappings par cube¶

Fichier : corrections/capping_cubes_corrections.csv

Quand modifier : - Après l'Étape 1, si ajustements nécessaires - Pour affiner les cappings par segment (TYPE_CLIENT × TYPE_RESTAURANT × GEO)

Comment modifier : 1. Copier outputs/run_XXX/capping_cubes_generated.csv vers corrections/capping_cubes_corrections.csv 2. Ouvrir dans Excel 3. Modifier les lignes des cubes à ajuster 4. Enregistrer au format CSV (séparateur ;) 5. Lancer l'Étape 2

Exemple de modification ciblée :

Ajuster uniquement le cube (ZOOM1, RCI PI GI, REST. TRADI, IDF) :

UNIVERS;TYPE_CLIENT;TYPE_RESTAURANT;GEO;CAPPING_HIGH;CAPPING_MEDIUM;CAPPING_LOW
ZOOM1;RCI PI GI;REST. TRADI;IDF;0,03;0,06;0,09

Tous les autres cubes gardent les cappings du fichier capping_type_client.csv.

Impact : - Modifie uniquement les cubes spécifiés dans le fichier - S'applique lors de l'Étape 2 (ajustement)

Modification des règles RECO1¶

Fichier : config/pt2qe_config.json

Section : recommendations.reco1_rules

Quand modifier : - Rarement (règles métier stables) - Pour changer la logique de repositionnement par paliers

Comment modifier : 1. Ouvrir config/pt2qe_config.json dans un éditeur de texte 2. Modifier la section recommendations.reco1_rules 3. Enregistrer le fichier 4. Relancer l'Étape 1

Exemple de modification :

Règle par défaut :

{
    "position": "PL2_PL3",
    "condition": "PRIX_TARIF_ACTUEL > NEW_BORNE_PL3_PL4",
    "action": "TO_PL1",
    "target": "NEW_BORNE_PL1_PL2",
    "comment": "Remonter vers PL1"
}

Règle modifiée (remonter vers PL2 au lieu de PL1) :

{
    "position": "PL2_PL3",
    "condition": "PRIX_TARIF_ACTUEL > NEW_BORNE_PL3_PL4",
    "action": "TO_PL2",
    "target": "NEW_BORNE_PL2_PL3",
    "comment": "Remonter vers PL2"
}

Impact : - Modifie le calcul de RECO1_BASE - S'applique à toutes les offres en position PL2_PL3 - Rend les hausses moins agressives

Modification du capping basiques¶

Fichier : config/pt2qe_config.json

Section : capping.basiques

Quand modifier : - Pour ajuster le plafond de hausse sur les produits basiques

Comment modifier : 1. Ouvrir config/pt2qe_config.json 2. Modifier la valeur capping.basiques 3. Enregistrer le fichier 4. Relancer l'Étape 1

Exemple :

Valeur par défaut (50% maximum) :

"capping": {
    "basiques": 0.50
}

Valeur modifiée (40% maximum) :

"capping": {
    "basiques": 0.40
}

Impact : - Modifie le plafond de hausse pour les produits avec LC_ATTRIBUT = 'Basiques' - S'applique en cascade après le capping sensibilité

Modification du niveau de log¶

Dans le menu (Option 6) :

Sélectionner l'option 6
Choisir le niveau :
[1] Silencieux (erreurs seulement)
[2] Normal (tout afficher) - PAR DÉFAUT
[3] Détaillé (mode debug)

Impact : - Silencieux : Affiche uniquement les erreurs critiques - Normal : Affiche INFO, WARNING, ERROR - Détaillé : Affiche DEBUG + tout le reste

En ligne de commande (avancé) :

python pt2qe_main.py TARIFAIRE -qq          # Silencieux
python pt2qe_main.py TARIFAIRE              # Normal
python pt2qe_main.py TARIFAIRE -vv          # Détaillé

Modification de la base de données¶

Par défaut : TARIFAIRE

Dans les fichiers .bat :

Modifier la ligne :

set DATABASE=TARIFAIRE

Par :

set DATABASE=AUTRE_BASE

En ligne de commande :

python pt2qe_main.py AUTRE_BASE --capping-file "inputs\capping_type_client.csv"

Impact : - Change la base Oracle utilisée pour toutes les opérations - Les tables PT1CE_OPTIMAL_* doivent exister dans la nouvelle base

Modification des filtres d'extraction¶

Fichier : extract_price_offers.py

Quand modifier : - Rarement (logique métier établie) - Pour changer les critères de sélection des offres

Filtres modifiables :

Types de conditions :

ID_TYP_CND IN ('ZFAP', 'ZFSP', 'ZIAP', 'ZISP')

Séquences :

ID_SEQ IN ('A305', 'A565')

Statuts clients :

ID_STA_CLN IN ('10', '20', '30', '50')

Exclusions articles :

LC_HIC_SYSCO_N2 NOT IN ('Divers', 'Freezer')

⚠️ Attention : Modifier ces filtres peut avoir un impact important sur le périmètre et les résultats.

Résumé du workflow complet¶

PRÉREQUIS : 1. PT1CE exécuté complètement (tables PT1CE_OPTIMAL_* créées) 2. Fichier inputs/capping_type_client.csv présent 3. Tables de mapping PT0CE existantes 4. Connexion Oracle fonctionnelle

ÉTAPE 0 : PRÉPARATION 1. Lancer START.bat 2. Sélectionner Option 5 (Vérifier les prérequis) 3. Corriger les problèmes éventuels

ÉTAPE 1 : CALCUL DES RECOMMANDATIONS 1. Sélectionner Option 1 2. Confirmer le lancement 3. Attendre la fin du traitement 4. Analyser les fichiers générés dans outputs/run_XXX/

ÉTAPE 2 : AJUSTEMENT DES CAPPINGS (optionnel) 1. Analyser capping_cubes_generated.csv 2. Copier vers corrections/capping_cubes_corrections.csv 3. Modifier les cappings souhaités 4. Sélectionner Option 2 5. Confirmer le lancement 6. Comparer les résultats avant/après dans outputs/corrections_XXX/ 7. Répéter si nécessaire

ÉTAPE 3 : GÉNÉRATION DES OFFRES FINALES 1. Valider les recommandations 2. Sélectionner Option 3 3. Confirmer le lancement 4. Récupérer final_price_offers.csv dans outputs/final_XXX/ 5. Utiliser le fichier pour import dans le système cible

WORKFLOW ALTERNATIF (ligne de commande) :

# Étape 1 : Calcul complet
python pt2qe_main.py TARIFAIRE --capping-file "inputs\capping_type_client.csv" --output-folder "outputs"

# Étape 2 : Ajustement cappings (optionnel)
python pt2qe_main.py TARIFAIRE --output-folder "outputs" --corrections-folder "corrections" --apply-corrections --skip-extraction

# Étape 3 : Export final
python pt2qe_main.py TARIFAIRE --output-folder "outputs" --generate-final-only

RÉCURRENCE : - Exécuter PT2QE après chaque exécution complète de PT1CE - Fréquence typique : Trimestrielle (après chaque nouveau trimestre fiscal complet) - Les tables Oracle PT2QE_* sont conservées entre les exécutions - Les dossiers outputs/ sont horodatés pour conserver l'historique

Workflow détaillé - PT2QE¶

Vue d'ensemble du workflow¶

Prérequis obligatoires¶

Prérequis système¶

Prérequis métier¶

Fichiers d'entrée¶

Fichier de configuration (optionnel)¶

Phase 0 : Préparation et vérification¶

Lancement du menu principal¶

Vérification des prérequis (Option 5)¶

Phase 1 : Extraction et enrichissement des offres¶

Lancement du calcul des recommandations (Option 1)¶

Détermination automatique de la période d'analyse¶

Extraction des offres de prix actuelles¶

Enrichissement avec l'historique transactionnel 4Q¶

Enrichissement avec les dimensions¶

Phase 2 : Calcul des recommandations¶

Matching avec les corridors PT1CE¶

Calcul des 2 recommandations¶

Application de la cascade de cappings¶

Arbre de décision à 3 chemins¶

Application du capping PRB final¶

Synthèse du capping appliqué¶

Calcul des positions dans le corridor¶

Calcul du pourcentage de hausse final¶

Génération des analyses et exports¶

Phase 3 : Ajustement des cappings (optionnel)¶

Analyse des résultats de l'étape 1¶

Décision d'ajustement¶

Création du fichier de corrections¶

Lancement de l'ajustement (Option 2)¶

Processus de recalcul¶

Comparaison des résultats¶

Phase 4 : Génération des offres finales¶

Validation des recommandations¶

Lancement de la génération (Option 3)¶

Processus de génération¶

Génération des rapports complémentaires¶

Fichiers générés et structure de sortie¶

Arborescence des dossiers¶

Description des fichiers de sortie¶

Format des exports CSV¶

Points de contrôle et validation¶

Métriques de suivi par phase¶

Indicateurs d'alerte¶

Logs de progression¶

Modification des paramètres¶

Modification des cappings type client¶

Modification des cappings par cube¶

Modification des règles RECO1¶

Modification du capping basiques¶

Modification du niveau de log¶

Modification de la base de données¶

Modification des filtres d'extraction¶

Résumé du workflow complet¶