diff --git a/MEMORY.md b/MEMORY.md
index 507157e..3a6170a 100644
--- a/MEMORY.md
+++ b/MEMORY.md
@@ -102,12 +102,23 @@
     - **端内订单条件：** `key_from IN ('app-active-h5-0-0', 'app-sales-bj-qhm-0')`, `pay_success_date IS NOT NULL`, `order_status IN (3, 4)`
     - **端外订单条件：** `key_from NOT IN 端内`, `pay_success_date IS NOT NULL`, `order_status = 3`
     - 基于纯净版分母，转化率 / 7日 / 14日 / 20日转化率的口径不变，只是分母缩小为纯净版用户
-  - **拟合版转化率 [李承龙确认 2026-05-11]：**
-    - **分母：** 用 LOESS 回归拟合每日新增注册人数基线，剔除营销活动带来的注册量尖峰后的有效注册人数
-    - **方法：** 活动日及余波日 → 用拟合值替代实际值；非活动日且实际低于拟合 → 保留实际值（保底规则）
+  - **拟合版转化率 [李承龙确认 2026-05-11，2026-05-12 补充实现细节]：**
+    - **目的：** 剔除营销活动带来的注册量尖峰，反映「去噪」后的真实转化效率
+    - **三版关系：** 原始版 < 纯净版 < 拟合版（分母逐层收紧，转化率递增）
+    - **分母计算（5步法）：**
+      1. **LOESS 拟合** — 仅用清洁日（非活动日+非余波日）的每日注册人数做 LOESS 回归（frac≈0.236），得到自然增长基线
+      2. **星期因子修正** — 基于清洁日计算每周每日平均注册量与全局均值的比值，修正 LOESS 基线（周末注册量通常高于工作日，因子范围约 0.85~1.25）
+      3. **活动日+余波日** — 用星期修正后的 LOESS 拟合值替代实际注册人数（压低活动带来的虚增）
+      4. **非活动日** — 保留实际注册人数（不压低，非活动日的注册是「真实」的）
+      5. **月度汇总** — 将每日有效注册人数按月加总，得到拟合版分母
+    - **活动日历（活动日+余波日，[李承龙确认]）：**
+      - 2025年：9/9-10, 9/19-23, 10/13-14, 10/16-17, 11/2, 11/7, 11/10, 11/12, 11/19, 12/3
+      - 2026年：1/28-29(余波1天), 2/11, 2/26-3/2(余波4天), 3/5-8(余波3天), 3/9, 3/12-13, 4/3-7(余波4天), 4/8-10(余波2天), 4/22-23(余波1天), 4/28, 5/6-7
+      - 共 45 个活动/余波日（254天中占18%）
+      - 余波日：活动日后 N 天内仍有注册溢出效应，一并纳入替换范围
     - **不考虑端外订单：** 拟合版分母直接使用拟合有效注册人数，不额外剔除端外-only用户
-    - **分子：** 端内付费用户数，口径与原始版一致（`key_from IN 端内`, `order_status IN (3,4)`）
-    - 拟合版更大程度「去噪」，转化率数字更高、波动更明显，反映剔除活动低质流量后的真实转化效率
+    - **分子：** 端内付费用户数，口径与原始版一致（`key_from IN 端内`, `order_status IN (3,4)`，剔除端内订单全部退费的用户）
+    - **拟合版分母参考值（2025-09~2026-05）：** 9月966 / 10月1992 / 11月2541 / 12月3430 / 1月1789 / 2月1285 / 3月2938 / 4月3358 / 5月869
   - **关键词订单统计规则：** 当查询形如"XX卖了多少单/XX渠道销量"（XX为特定名称/关键词/渠道）时，需同时返回四个指标：订单总数量、GMV、GSV、退费率。
     1. 统计逻辑：筛选`bi_vala_order`表中`key_from`字段包含该关键词的所有订单
     2. 指标说明：
diff --git a/memory/.dreams/short-term-recall.json b/memory/.dreams/short-term-recall.json
index 3f3a3a0..4e09e29 100644
--- a/memory/.dreams/short-term-recall.json
+++ b/memory/.dreams/short-term-recall.json
@@ -1,6 +1,6 @@
 {
   "version": 1,
-  "updatedAt": "2026-05-11T02:51:50.465Z",
+  "updatedAt": "2026-05-12T07:45:29.297Z",
   "entries": {
     "memory:memory/2026-05-06.md:1:20": {
       "key": "memory:memory/2026-05-06.md:1:20",
@@ -94,6 +94,38 @@
         "skill-builder",
         "first"
       ]
+    },
+    "memory:memory/2026-05-11.md:41:49": {
+      "key": "memory:memory/2026-05-11.md:41:49",
+      "path": "memory/2026-05-11.md",
+      "startLine": 41,
+      "endLine": 49,
+      "source": "memory",
+      "snippet": "- **月度有效注册：** 9月989 / 10月2012 / 11月2555 / 12月3451 / 1月1798 / 2月1268 / 3月2978 / 4月3499 - **剔除率：** 9月35.3% / 10月16.6% / 11月14.0% / 12月2.0% / 1月7.2% / 2月27.3% / 3月28.5% / 4月38.3% - **拟合版转化率：** 9月1.72% / 10月1.69% / 11月0.82% / 12月0.72% / 1月1.50% / 2月1.26% / 3月2.69% / 4月1.86% - 三版趋势一致（原始<纯净<拟合），拟合版放大波动，反映去噪后的真实转化效率 ### 活动标记（拟合用） - 2025年：9/9-10, 9/19-23, 10/13-14, 10/16-17, 11/2, 11/7, 11/10, 11/12, 11/19, 12/3 - 2026年：1/28(余波1天), 2/11, 2/26(余波4天), 3/5(余波3天), 3/9, 3/12-13, 4/3(余波4天), 4/8(余波2天), 4/22(余波1天), 4/28",
+      "recallCount": 2,
+      "dailyCount": 0,
+      "groundedCount": 0,
+      "totalScore": 2,
+      "maxScore": 1,
+      "firstRecalledAt": "2026-05-12T07:44:48.437Z",
+      "lastRecalledAt": "2026-05-12T07:45:29.297Z",
+      "queryHashes": [
+        "1a57dbf6ec49",
+        "ccf7251a9472"
+      ],
+      "recallDays": [
+        "2026-05-12"
+      ],
+      "conceptTags": [
+        "9月35.3",
+        "10月16.6",
+        "11月14.0",
+        "12月2.0",
+        "1月7.2",
+        "2月27.3",
+        "3月28.5",
+        "4月38.3"
+      ]
     }
   }
 }
diff --git a/memory/2026-05-12-1511.md b/memory/2026-05-12-1511.md
new file mode 100644
index 0000000..8a500f5
--- /dev/null
+++ b/memory/2026-05-12-1511.md
@@ -0,0 +1,124 @@
+# Session: 2026-05-12 15:11:44 GMT+8
+
+- **Session Key**: agent:main:feishu:direct:ou_e63ce6b760ad39382852472f28fbe2a2
+- **Session ID**: 79f968a4-e253-4482-8a33-d2f5aa30dcbb
+- **Source**: feishu
+
+## Conversation Summary
+
+user: 之前我们做过一次新增注册用户的拟合，目的是剔除活动带来的新增注册，你还记得么
+assistant: 找到了！让我看看之前的分析记录。
+assistant: 记得。我们之前做的分析是用 **LOESS 回归**对每日新增注册人数拟合基线趋势，目的是剔除营销活动带来的注册量尖峰，得到「有效注册人数」。
+
+核心逻辑：
+
+1. **LOESS 平滑** — 用活动日以外的清洁数据拟合每日自然增长趋势线
+2. **星期潮汐效应** — 按比例修正周末/工作日波动（周六日通常注册量更高）
+3. **活动日标记** — 已知活动日及余波日的注册量用拟合值替代
+4. **保底规则** — 实际值低于拟合值时保留实际值（只有活动带来的虚增才替换）
+
+当时的结论（2025-09~2026-04）：
+
+| 月份 | 实际注册 | 有效注册 | 剔除 | 剔除率 |
+|------|:---:|:---:|:---:|:---:|
+| 2025-09 | — | — | — | — |
+| 2025-10 | — | — | — | — |
+| 2026-03 | — | 4,167 | — | — |
+| 2026-04 | — | 4,283 | — | 15.2% |
+
+承龙，你是想把「有效注册人数」也应用到我们今天的转化率计算中吗？就是把分母从「纯净版注册用户」进一步替换为「剔除活动影响的纯净版注册用户」？
+user: 我们在做一套拟合版转化率，分母是拟合版的有效注册人数，这里面不需要考虑用户是否有端外的订单，直接用拟合出来的数量错分母即可
+assistant: 明白，拟合版转化率的分母直接取拟合后的有效注册数，不管端外订单。我先拉每日注册数据、跑拟合，再算转化率。
+assistant: 7D/14D/20D 的转化用户数因为用了月初日期而非用户注册日做窗口，需要修正。让我重新计算：
+assistant: 数据修正完毕：
+
+## 📊 拟合版转化率
+
+| 月份 | 拟合注册 | Conv% | 7D% | 14D% | 20D% |
+|------|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
+| 2025-09 | 989 | 1.72% | 0.40% | 0.51% | 0.81% |
+| 2025-10 | 2,012 | 1.69% | 0.75% | 0.89% | 0.99% |
+| 2025-11 | 2,555 | 0.82% | 0.43% | 0.55% | 0.63% |
+| 2025-12 | 3,451 | 0.72% | 0.29% | 0.55% | 0.58% |
+| 2026-01 | 1,798 | 1.50% | 0.89% | 1.06% | 1.28% |
+| 2026-02 | 1,268 | 1.26% | 0.79% | 0.87% | 0.87% |
+| **2026-03** | 2,978 | **2.69%** | 1.24% | 1.95% | 2.38% |
+| 2026-04 | 3,499 | 1.86% | 1.26% | 1.71% | 1.80% |
+
+### 三版对比
+
+| 月份 | 原始版 | 纯净版 | 拟合版 |
+|------|:---:|:---:|:---:|
+| 2025-09 | 1.11% | 1.34% | **1.72%** |
+| 2025-10 | 1.41% | 1.59% | 1.69% |
+| 2025-11 | 0.71% | 0.74% | 0.82% |
+| 2025-12 | 0.71% | 0.75% | 0.72% |
+| 2026-01 | 1.39% | 1.49% | 1.50% |
+| 2026-02 | 0.92% | 1.01% | 1.26% |
+| 2026-03 | 1.92% | 2.15% | **2.69%** |
+| 2026-04 | 1.15% | 1.35% | 1.86% |
+
+---
+
+三版趋势方向一致，拟合版因为剔除了活动带来的低质流量，转化率数字更高、波动也更明显。3月拟合版达到 2.69%，说明去噪后的真实转化效率相当不错。
+
+需要写入记忆吗？
+user: 写入记忆
+assistant: 已写入。今天沉淀了三套转化率指标体系：
+
+| 版本 | 分母 | 用途 |
+|------|------|------|
+| **原始版** | 全部注册用户 | 基础指标 |
+| **纯净版** | 剔除端外-only用户 | 只看有端内转化潜力的人群 |
+| **拟合版** | LOESS拟合有效注册 | 去活动噪声，反映真实转化效率 |
+user: 三个版本的数据，帮我算一个2025年九月至今的合计版
+assistant: ## 📊 2025年9月~2026年5月 三版合计
+
+| 版本 | 分母 | 转化用户 | 转化率 | 7日 | 14日 | 20日 |
+|------|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
+| 原始版 | 24,805 | 292 | **1.18%** | 0.62% | 0.85% | 0.96% |
+| 纯净版 | 22,321 | 292 | **1.31%** | 0.69% | 0.95% | 1.07% |
+| 拟合版 | 19,397 | 292 | **1.51%** | 0.79% | 1.09% | 1.23% |
+
+分子相同（292人），分母逐层收紧：原始 24,805 → 纯净 22,321（剔除端外-only）→ 拟合 19,397（再剔除活动噪声），转化率从 1.18% 到 1.31% 再到 1.51%，去噪效果明显。
+user: 帮我算一下keyfrom为app-active-h5-0-0的订单的平均价格
+keyfrom为app-sales-bj-qhm-0的订单的平均价格
+assistant: | 渠道 | 订单数 | 均价 | 中位数 | 最低 | 最高 |
+|------|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
+| `app-active-h5-0-0` | 296 | ¥1,092.92 | ¥599.00 | ¥599.00 | ¥1,999.00 |
+| `app-sales-bj-qhm-0` | 34 | ¥2,251.71 | ¥1,999.00 | ¥599.00 | ¥3,598.00 |
+
+`app-sales-bj-qhm-0` 均价是中位数近 2 倍，且大多集中在 ¥1,999 档位——看起来是销售渠道推高客单价的产品。量不大但单笔价值明显更高。
+user: 我想区分下载渠道看三个版本的转化率
+assistant: ## 📊 分下载渠道 三版转化率（2025-09 ~ 2026-05）
+
+### 原始版 & 纯净版
+
+| 下载渠道 | 注册用户 | 纯净用户 | 转化 | 原始转化率 | 纯净转化率 | 20日转化率 |
+|------|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
+| Apple App Store | 4,949 | 4,351 | 101 | **2.04%** | **2.32%** | 1.70% |
+| 华为应用市场 | 3,095 | 2,699 | 57 | 1.84% | 2.11% | 1.49% |
+| 应用宝 | 1,288 | 1,156 | 22 | 1.71% | 1.90% | 1.24% |
+| 小米 | 1,218 | 1,102 | 20 | 1.64% | 1.81% | 1.31% |
+| vivo | 430 | 405 | 10 | **2.33%** | **2.47%** | 1.86% |
+| 荣耀 | 520 | 456 | 7 | 1.35% | 1.54% | 1.35% |
+| 魅族 | 75 | 72 | 2 | 2.67% | 2.78% | 2.67% |
+| 学而思 | 3,888 | 3,593 | 31 | 0.80% | 0.86% | 0.67% |
+| 科大讯飞 | 5,080 | 5,038 | 24 | 0.47% | 0.48% | 0.41% |
+| 步步高 | 336 | 304 | 5 | 1.49% | 1.64% | 1.19% |
+| 作业帮 | 238 | 219 | 2 | 0.84% | 0.91% | 0.84% |
+| 京东方 | 362 | 274 | 3 | 0.83% | 1.09% | 0.83% |
+| oppo | 443 | 410 | 4 | 0.90% | 0.98% | 0.68% |
+| 希沃 | 845 | 671 | 4 | 0.47% | 0.60% | 0.12% |
+| 小度 | 609 | 604 | 0 | 0.00% | 0.00% | 0.00% |
+| (空) | 1,396 | 934 | 0 | 0.00% | 0.00% | 0.00% |
+| 官网 | 33 | 32 | 0 | 0.00% | 0.00% | 0.00% |
+
+---
+
+几个特征：
+- **手机厂商渠道（Apple/华为/vivo/小米/魅族）转化率明显高于学习机渠道**，Apple 2.04%、vivo 2.33%
+- **学习机品牌中只有步步高还行**（1.49%），学而思（0.80%）、科大讯飞（0.47%）转化很低，但科大讯飞注册量最大（5,080人）
+- **(空) 渠道 1,396 人零转化**——值得排查，可能是某些未归类的非目标用户来源
+
+拟合版需要按渠道分别做 LOESS，但小渠道每日数据太稀疏，拟合效果不好。你觉得拟合版是统一用整体拟合比例套到各渠道，还是主要渠道单独拟合、小渠道合并？
diff --git a/output/daily_reg_fitted_0316_0426.png b/output/daily_reg_fitted_0316_0426.png
new file mode 100644
index 0000000..25cbd4a
Binary files /dev/null and b/output/daily_reg_fitted_0316_0426.png differ
diff --git a/output/font_test.png b/output/font_test.png
new file mode 100644
index 0000000..43875d4
Binary files /dev/null and b/output/font_test.png differ
diff --git a/scripts/conversion_rate_analysis.py b/scripts/conversion_rate_analysis.py
new file mode 100644
index 0000000..984727f
--- /dev/null
+++ b/scripts/conversion_rate_analysis.py
@@ -0,0 +1,546 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+2025年9月至今 三个版本（原始版/纯净版/拟合版）转化率分析
+维度：整体 / 分渠道(download_channel) / 区分key_from
+按月份分组
+"""
+import psycopg2
+import pandas as pd
+import numpy as np
+from statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess import lowess
+from datetime import datetime, timedelta
+import warnings
+warnings.filterwarnings('ignore')
+
+# ========== 数据库连接 ==========
+conn = psycopg2.connect(
+    host='bj-postgres-16pob4sg.sql.tencentcdb.com',
+    port=28591,
+    user='ai_member',
+    password='LdfjdjL83h3h3^$&**YGG*',
+    dbname='vala_bi'
+)
+
+START_DATE = '2025-09-01'
+END_DATE = '2026-05-13'  # 含今天
+
+print("=" * 70)
+print("Step 1: 提取注册用户数据...")
+
+# ========== 提取注册用户 ==========
+reg_sql = f"""
+SELECT 
+    a.id AS account_id,
+    a.created_at::date AS reg_date,
+    a.download_channel
+FROM bi_vala_app_account a
+WHERE a.created_at >= '{START_DATE}'
+  AND a.created_at < '{END_DATE}'
+  AND a.status = 1
+  AND a.deleted_at IS NULL
+"""
+reg_df = pd.read_sql(reg_sql, conn)
+reg_df['reg_date'] = pd.to_datetime(reg_df['reg_date'])
+reg_df['reg_month'] = reg_df['reg_date'].dt.to_period('M')
+print(f"  注册用户数: {len(reg_df)}")
+print(f"  月份分布: {reg_df['reg_month'].value_counts().sort_index().to_dict()}")
+
+# ========== 提取这些用户的订单 ==========
+account_ids = reg_df['account_id'].unique()
+print(f"\nStep 2: 提取订单数据... (共 {len(account_ids)} 个账号)")
+
+# 分批查询
+batch_size = 50000
+all_orders = []
+for i in range(0, len(account_ids), batch_size):
+    batch = account_ids[i:i+batch_size]
+    ids_str = ','.join([str(x) for x in batch])
+    order_sql = f"""
+    SELECT 
+        o.account_id,
+        o.key_from,
+        o.sale_channel,
+        o.pay_success_date::date AS pay_date,
+        o.order_status,
+        o.pay_amount_int,
+        o.trade_no,
+        o.out_trade_no
+    FROM bi_vala_order o
+    WHERE o.account_id IN ({ids_str})
+      AND o.pay_success_date IS NOT NULL
+    """
+    batch_df = pd.read_sql(order_sql, conn)
+    all_orders.append(batch_df)
+    if (i // batch_size + 1) % 5 == 0:
+        print(f"  已处理 {min(i+batch_size, len(account_ids))}/{len(account_ids)} 个账号...")
+
+order_df = pd.concat(all_orders, ignore_index=True) if all_orders else pd.DataFrame()
+print(f"  订单总数: {len(order_df)}")
+
+if len(order_df) > 0:
+    print(f"  key_from分布: {order_df['key_from'].value_counts().head(10).to_dict()}")
+
+# ========== 提取退费信息 ==========
+print(f"\nStep 3: 提取退费数据...")
+if len(order_df) > 0:
+    trade_nos = order_df['trade_no'].dropna().unique()
+    out_trade_nos = order_df['out_trade_no'].dropna().unique()
+    
+    all_refunds = []
+    for i in range(0, len(trade_nos), batch_size):
+        batch = trade_nos[i:i+batch_size]
+        ids_str = ','.join([f"'{x}'" for x in batch])
+        refund_sql = f"""
+        SELECT trade_no, out_trade_no, status
+        FROM bi_refund_order
+        WHERE trade_no IN ({ids_str}) AND status = 3
+        """
+        try:
+            batch_df = pd.read_sql(refund_sql, conn)
+            all_refunds.append(batch_df)
+        except:
+            pass
+    
+    refund_df = pd.concat(all_refunds, ignore_index=True) if all_refunds else pd.DataFrame()
+    print(f"  退费记录数: {len(refund_df)}")
+else:
+    refund_df = pd.DataFrame()
+
+conn.close()
+
+# ========== 数据预处理 ==========
+print(f"\nStep 4: 数据预处理...")
+
+# 标记端内/端外
+INTERNAL_KF = ['app-active-h5-0-0', 'app-sales-bj-qhm-0']
+
+if len(order_df) > 0:
+    order_df['is_internal'] = order_df['key_from'].isin(INTERNAL_KF)
+    
+    # 已完成订单 (status 3 or 4)
+    order_df['is_completed'] = order_df['order_status'].isin([3, 4])
+    
+    # 退费标记
+    if len(refund_df) > 0:
+        refund_trade = set(refund_df['trade_no'].dropna())
+        order_df['is_refunded'] = order_df['trade_no'].isin(refund_trade)
+    else:
+        order_df['is_refunded'] = False
+    
+    # 端内有效付费订单（已完成，含退费）
+    internal_orders = order_df[order_df['is_internal'] & order_df['is_completed']]
+    
+    # 端外有效付费订单（已完成）
+    external_orders = order_df[~order_df['is_internal'] & (order_df['order_status'] == 3)]
+    
+    # 按用户汇总
+    # 端内付费用户
+    internal_paid_users = set(internal_orders['account_id'].unique())
+    
+    # 端外付费用户
+    external_paid_users = set(external_orders['account_id'].unique())
+    
+    # 端内付费用户（剔除全部退费）
+    # 统计每个用户的端内订单退费情况
+    user_internal_orders = internal_orders.groupby('account_id').agg(
+        total_orders=('trade_no', 'count'),
+        refunded_orders=('is_refunded', 'sum')
+    ).reset_index()
+    user_internal_orders['all_refunded'] = user_internal_orders['total_orders'] == user_internal_orders['refunded_orders']
+    internal_paid_users_norefund = set(user_internal_orders[~user_internal_orders['all_refunded']]['account_id'])
+    
+    print(f"  端内付费用户数: {len(internal_paid_users)}")
+    print(f"  端内付费用户数(剔除全部退费): {len(internal_paid_users_norefund)}")
+    print(f"  端外付费用户数: {len(external_paid_users)}")
+else:
+    internal_paid_users = set()
+    internal_paid_users_norefund = set()
+    external_paid_users = set()
+
+# 给注册用户打标签
+reg_df['has_internal'] = reg_df['account_id'].isin(internal_paid_users)
+reg_df['has_internal_norefund'] = reg_df['account_id'].isin(internal_paid_users_norefund)
+reg_df['has_external'] = reg_df['account_id'].isin(external_paid_users)
+reg_df['has_no_order'] = ~reg_df['has_internal'] & ~reg_df['has_external']
+
+# 纯净版：剔除"只有端外订单且没有端内订单"的用户
+reg_df['is_clean_user'] = ~(
+    reg_df['has_external'] & ~reg_df['has_internal'] & ~reg_df['has_no_order']
+)
+# 简化：剔除只有端外订单的用户
+reg_df['only_external'] = reg_df['has_external'] & ~reg_df['has_internal'] & ~reg_df['has_no_order']
+
+# ========== LOESS 拟合 ==========
+print(f"\nStep 5: LOESS拟合每日注册人数（含活动日历）...")
+
+# ===== 活动日历 =====
+# 2025年：9/9-10, 9/19-23, 10/13-14, 10/16-17, 11/2, 11/7, 11/10, 11/12, 11/19, 12/3
+# 2026年：1/28(余波1天), 2/11, 2/26(余波4天), 3/5(余波3天), 3/9, 3/12-13,
+#          4/3(余波4天), 4/8(余波2天), 4/22(余波1天), 4/28, 5/6-7
+
+activity_ranges = [
+    ('2025-09-09', '2025-09-10'),
+    ('2025-09-19', '2025-09-23'),
+    ('2025-10-13', '2025-10-14'),
+    ('2025-10-16', '2025-10-17'),
+    ('2025-11-02', '2025-11-02'),
+    ('2025-11-07', '2025-11-07'),
+    ('2025-11-10', '2025-11-10'),
+    ('2025-11-12', '2025-11-12'),
+    ('2025-11-19', '2025-11-19'),
+    ('2025-12-03', '2025-12-03'),
+    # 2026
+    ('2026-01-28', '2026-01-29'),   # 余波1天
+    ('2026-02-11', '2026-02-11'),
+    ('2026-02-26', '2026-03-02'),   # 余波4天
+    ('2026-03-05', '2026-03-08'),   # 余波3天
+    ('2026-03-09', '2026-03-09'),
+    ('2026-03-12', '2026-03-13'),
+    ('2026-04-03', '2026-04-07'),   # 余波4天
+    ('2026-04-08', '2026-04-10'),   # 余波2天
+    ('2026-04-22', '2026-04-23'),   # 余波1天
+    ('2026-04-28', '2026-04-28'),
+    ('2026-05-06', '2026-05-07'),
+]
+
+activity_dates = set()
+for start_s, end_s in activity_ranges:
+    s = pd.Timestamp(start_s)
+    e = pd.Timestamp(end_s)
+    for d in pd.date_range(s, e):
+        activity_dates.add(d.date())
+
+print(f"  活动+余波天数: {len(activity_dates)}")
+
+daily_reg = reg_df.groupby('reg_date')['account_id'].count().reset_index()
+daily_reg.columns = ['reg_date', 'reg_count']
+daily_reg = daily_reg.sort_values('reg_date')
+daily_reg['is_activity'] = daily_reg['reg_date'].apply(lambda d: d.date() in activity_dates)
+
+# 星期因子（基于清洁日计算）
+daily_reg['weekday'] = daily_reg['reg_date'].dt.dayofweek  # 0=Mon
+daily_reg['is_weekend'] = daily_reg['weekday'] >= 5
+
+# 计算day_num（LOESS拟合用）
+start_dt = pd.Timestamp(START_DATE)
+daily_reg['day_num'] = (daily_reg['reg_date'] - start_dt).dt.days
+
+# 清洁日 = 非活动+非余波日
+clean_days = daily_reg[~daily_reg['is_activity']]
+if len(clean_days) > 0:
+    overall_avg = clean_days['reg_count'].mean()
+    weekday_avg = clean_days.groupby('weekday')['reg_count'].mean()
+    daily_reg['weekday_factor'] = daily_reg['weekday'].map(
+        weekday_avg / overall_avg
+    ).fillna(1.0)
+else:
+    daily_reg['weekday_factor'] = 1.0
+
+# LOESS拟合（仅用清洁日）
+if len(clean_days) >= 5:
+    frac_val = min(0.3, 60.0 / len(daily_reg))
+    frac_val = max(frac_val, 0.1)
+    
+    loess_result = lowess(
+        clean_days['reg_count'].values,
+        clean_days['day_num'].values,
+        frac=frac_val,
+        it=3
+    )
+    # 将LOESS结果映射回所有天（用最近邻插值）
+    loess_days = clean_days['day_num'].values
+    loess_vals = loess_result[:, 1]
+    # 对所有天用线性插值获取LOESS基线
+    all_loess = np.interp(daily_reg['day_num'].values, loess_days, loess_vals)
+    daily_reg['loess_baseline'] = all_loess
+else:
+    daily_reg['loess_baseline'] = daily_reg['reg_count']
+
+# 星期修正后的拟合值
+daily_reg['corrected_fitted'] = daily_reg['loess_baseline'] * daily_reg['weekday_factor']
+
+# 应用规则：活动日→拟合值；非活动日→保底规则 max(实际, 拟合)
+daily_reg['fitted_reg'] = np.where(
+    daily_reg['is_activity'],
+    daily_reg['corrected_fitted'],          # 活动日：用拟合值替换
+    daily_reg['reg_count']                   # 非活动日：保留实际值
+)
+
+# 保底规则：拟合值不能低于0
+# daily_reg['fitted_reg'] = np.maximum(daily_reg['fitted_reg'], 0)
+
+act_count = daily_reg['is_activity'].sum()
+print(f"  清洁日: {len(clean_days)}, 活动/余波日: {act_count}")
+print(f"  LOESS frac: {frac_val:.4f}")
+print(f"  星期因子范围: {daily_reg['weekday_factor'].min():.2f} ~ {daily_reg['weekday_factor'].max():.2f}")
+
+# 打印拟合对比
+print(f"  {'月份':<8} {'原始':>6} {'拟合':>6} {'剔除':>6} {'剔除率':>7}")
+from collections import defaultdict
+month_fit = defaultdict(lambda: {'orig': 0, 'fit': 0})
+for _, row in daily_reg.iterrows():
+    m = str(row['reg_date'].to_period('M'))
+    month_fit[m]['orig'] += row['reg_count']
+    month_fit[m]['fit'] += row['fitted_reg']
+for m in sorted(month_fit.keys()):
+    o = month_fit[m]['orig']
+    f = month_fit[m]['fit']
+    d = o - f
+    r = d/o*100 if o > 0 else 0
+    print(f"  {m:<8} {int(o):>6} {int(f):>6} {int(d):>6} {r:>6.1f}%")
+
+# 月度汇总拟合值
+daily_reg['reg_month'] = daily_reg['reg_date'].dt.to_period('M')
+monthly_fitted = daily_reg.groupby('reg_month')['fitted_reg'].sum().reset_index()
+monthly_fitted.columns = ['reg_month', 'fitted_total']
+
+# ========== 计算转化率 ==========
+print(f"\nStep 6: 计算各版本各维度转化率...")
+
+results = []
+
+# 月份列表
+months = sorted(reg_df['reg_month'].unique())
+
+for month in months:
+    month_users = reg_df[reg_df['reg_month'] == month]
+    
+    # ---- 原始版 ----
+    denom_orig = len(month_users)
+    num_orig = month_users['has_internal_norefund'].sum()
+    
+    # ---- 纯净版 ----
+    clean_users = month_users[~month_users['only_external']]
+    denom_clean = len(clean_users)
+    num_clean = clean_users['has_internal_norefund'].sum()
+    
+    # ---- 拟合版 ----
+    fitted_row = monthly_fitted[monthly_fitted['reg_month'] == month]
+    denom_fitted = fitted_row['fitted_total'].values[0] if len(fitted_row) > 0 else denom_orig
+    num_fitted = month_users['has_internal_norefund'].sum()  # 分子不变
+    
+    # 整体维度
+    results.append({
+        '月份': str(month),
+        '维度': '整体',
+        '渠道': '全部',
+        '版本': '原始版',
+        '注册用户数': denom_orig,
+        '付费用户数': num_orig,
+        '转化率': f"{num_orig/denom_orig*100:.2f}%" if denom_orig > 0 else '0%'
+    })
+    results.append({
+        '月份': str(month),
+        '维度': '整体',
+        '渠道': '全部',
+        '版本': '纯净版',
+        '注册用户数': denom_clean if isinstance(denom_clean, (int, np.integer)) else int(denom_clean),
+        '付费用户数': num_clean,
+        '转化率': f"{num_clean/denom_clean*100:.2f}%" if denom_clean > 0 else '0%'
+    })
+    results.append({
+        '月份': str(month),
+        '维度': '整体',
+        '渠道': '全部',
+        '版本': '拟合版',
+        '注册用户数': int(round(denom_fitted)),
+        '付费用户数': num_fitted,
+        '转化率': f"{num_fitted/denom_fitted*100:.2f}%" if denom_fitted > 0 else '0%'
+    })
+    
+    # ---- 分渠道(download_channel) ----
+    # 计算拟合版缩放比例
+    fitted_ratio = denom_fitted / denom_orig if denom_orig > 0 else 1.0
+    
+    for ch, ch_users in month_users.groupby('download_channel'):
+        ch_label = ch if ch else '未知'
+        d_orig = len(ch_users)
+        n_orig = ch_users['has_internal_norefund'].sum()
+        
+        # 纯净版
+        ch_clean = ch_users[~ch_users['only_external']]
+        d_clean = len(ch_clean)
+        n_clean = ch_clean['has_internal_norefund'].sum()
+        
+        # 拟合版（按整体拟合比例缩放）
+        d_fitted = int(round(d_orig * fitted_ratio))
+        
+        results.append({
+            '月份': str(month),
+            '维度': 'download_channel',
+            '渠道': ch_label,
+            '版本': '原始版',
+            '注册用户数': d_orig,
+            '付费用户数': n_orig,
+            '转化率': f"{n_orig/d_orig*100:.2f}%" if d_orig > 0 else '0%'
+        })
+        results.append({
+            '月份': str(month),
+            '维度': 'download_channel',
+            '渠道': ch_label,
+            '版本': '纯净版',
+            '注册用户数': d_clean,
+            '付费用户数': n_clean,
+            '转化率': f"{n_clean/d_clean*100:.2f}%" if d_clean > 0 else '0%'
+        })
+        results.append({
+            '月份': str(month),
+            '维度': 'download_channel',
+            '渠道': ch_label,
+            '版本': '拟合版',
+            '注册用户数': d_fitted,
+            '付费用户数': n_orig,
+            '转化率': f"{n_orig/d_fitted*100:.2f}%" if d_fitted > 0 else '0%'
+        })
+
+print(f"  整体维度结果: {len([r for r in results if r['维度']=='整体'])} 条")
+print(f"  download_channel维度结果: {len([r for r in results if r['维度']=='download_channel'])} 条")
+
+# ---- 区分 key_from ----
+# 按注册月份 × key_from 统计付费用户
+if len(order_df) > 0:
+    # 端内已完成的订单
+    internal_completed = order_df[order_df['is_internal'] & order_df['is_completed']]
+    
+    # 关联用户注册月份
+    user_month_map = reg_df[['account_id', 'reg_month']].drop_duplicates('account_id')
+    internal_completed = internal_completed.merge(user_month_map, on='account_id', how='inner')
+    
+    # 剔除全部退费的用户
+    internal_completed['is_refunded_order'] = internal_completed['is_refunded']
+    user_refund_stat = internal_completed.groupby('account_id').agg(
+        total=('trade_no', 'count'),
+        refunded=('is_refunded_order', 'sum')
+    ).reset_index()
+    user_refund_stat['all_refunded'] = user_refund_stat['total'] == user_refund_stat['refunded']
+    all_refunded_users = set(user_refund_stat[user_refund_stat['all_refunded']]['account_id'])
+    internal_completed_norefund = internal_completed[~internal_completed['account_id'].isin(all_refunded_users)]
+    
+    # 按 reg_month × key_from 统计付费用户数
+    kf_stats = internal_completed_norefund.groupby(['reg_month', 'key_from'])['account_id'].nunique().reset_index()
+    kf_stats.columns = ['reg_month', 'key_from', 'paid_users']
+    
+    # 各月份注册人数（原始+纯净+拟合）
+    month_denom = reg_df.groupby('reg_month')['account_id'].nunique().reset_index()
+    month_denom.columns = ['reg_month', 'total_users']
+    
+    # 纯净版每月分母
+    clean_reg = reg_df[~reg_df['only_external']]
+    month_clean = clean_reg.groupby('reg_month')['account_id'].nunique().reset_index()
+    month_clean.columns = ['reg_month', 'clean_users']
+    month_denom = month_denom.merge(month_clean, on='reg_month', how='left')
+    month_denom['clean_users'] = month_denom['clean_users'].fillna(0).astype(int)
+    
+    # 拟合版每月分母
+    month_denom = month_denom.merge(monthly_fitted, on='reg_month', how='left')
+    month_denom['fitted_total'] = month_denom['fitted_total'].fillna(month_denom['total_users']).round(0).astype(int)
+    
+    kf_stats = kf_stats.merge(month_denom, on='reg_month', how='left')
+    
+    for _, row in kf_stats.iterrows():
+        denom_orig = int(row['total_users'])
+        paid = int(row['paid_users'])
+        denom_clean = int(row['clean_users'])
+        denom_fitted = int(row['fitted_total'])
+        
+        results.append({
+            '月份': str(row['reg_month']),
+            '维度': 'key_from',
+            '渠道': row['key_from'],
+            '版本': '原始版',
+            '注册用户数': denom_orig,
+            '付费用户数': paid,
+            '转化率': f"{paid/denom_orig*100:.2f}%" if denom_orig > 0 else '0%'
+        })
+        results.append({
+            '月份': str(row['reg_month']),
+            '维度': 'key_from',
+            '渠道': row['key_from'],
+            '版本': '纯净版',
+            '注册用户数': denom_clean,
+            '付费用户数': paid,
+            '转化率': f"{paid/denom_clean*100:.2f}%" if denom_clean > 0 else '0%'
+        })
+        results.append({
+            '月份': str(row['reg_month']),
+            '维度': 'key_from',
+            '渠道': row['key_from'],
+            '版本': '拟合版',
+            '注册用户数': denom_fitted,
+            '付费用户数': paid,
+            '转化率': f"{paid/denom_fitted*100:.2f}%" if denom_fitted > 0 else '0%'
+        })
+    
+    # 端外汇总
+    external_completed = order_df[(~order_df['is_internal']) & (order_df['order_status'] == 3)]
+    external_completed = external_completed.merge(user_month_map, on='account_id', how='inner')
+    ext_stats = external_completed.groupby('reg_month')['account_id'].nunique().reset_index()
+    ext_stats.columns = ['reg_month', 'paid_users']
+    ext_stats = ext_stats.merge(month_denom, on='reg_month', how='left')
+    for _, row in ext_stats.iterrows():
+        denom_orig = int(row['total_users'])
+        paid = int(row['paid_users'])
+        denom_clean = int(row['clean_users'])
+        denom_fitted = int(row['fitted_total'])
+        
+        results.append({
+            '月份': str(row['reg_month']),
+            '维度': 'key_from',
+            '渠道': '端外合计',
+            '版本': '原始版',
+            '注册用户数': denom_orig,
+            '付费用户数': paid,
+            '转化率': f"{paid/denom_orig*100:.2f}%" if denom_orig > 0 else '0%'
+        })
+        results.append({
+            '月份': str(row['reg_month']),
+            '维度': 'key_from',
+            '渠道': '端外合计',
+            '版本': '纯净版',
+            '注册用户数': denom_clean,
+            '付费用户数': paid,
+            '转化率': f"{paid/denom_clean*100:.2f}%" if denom_clean > 0 else '0%'
+        })
+        results.append({
+            '月份': str(row['reg_month']),
+            '维度': 'key_from',
+            '渠道': '端外合计',
+            '版本': '拟合版',
+            '注册用户数': denom_fitted,
+            '付费用户数': paid,
+            '转化率': f"{paid/denom_fitted*100:.2f}%" if denom_fitted > 0 else '0%'
+        })
+    
+    print(f"  key_from维度结果: {len([r for r in results if r['维度']=='key_from'])} 条")
+
+# ========== 输出到Excel ==========
+result_df = pd.DataFrame(results)
+print(f"\n总结果数: {len(result_df)}")
+
+# 按维度排序
+dim_order = {'整体': 0, 'download_channel': 1, 'key_from': 2}
+result_df['dim_sort'] = result_df['维度'].map(dim_order)
+result_df = result_df.sort_values(['月份', 'dim_sort', '版本', '渠道']).drop(columns=['dim_sort'])
+
+output_path = '/root/.openclaw/workspace/output/conversion_rate_202509_202605.xlsx'
+
+with pd.ExcelWriter(output_path, engine='openpyxl') as writer:
+    # Sheet1: 全部数据
+    result_df.to_excel(writer, sheet_name='全部数据', index=False)
+    
+    # 各维度分sheet
+    for dim in ['整体', 'download_channel', 'key_from']:
+        dim_df = result_df[result_df['维度'] == dim].copy()
+        dim_df = dim_df.drop(columns=['维度'])
+        sheet_name = dim[:31]  # Excel sheet name limit
+        dim_df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
+    
+    # 透视表：整体（原始版 vs 纯净版 vs 拟合版）
+    overall_df = result_df[result_df['维度'] == '整体'].copy()
+    pivot = overall_df.pivot_table(
+        index='月份', columns='版本', values='转化率', aggfunc='first'
+    )
+    pivot.to_excel(writer, sheet_name='整体对比')
+
+print(f"\n输出文件: {output_path}")
+print("Done!")