PA 渠道数据导出

要解决什么问题

AppsFlyer Protected Apps（PA） 导出的 CSV 往往按报表类型拆成多份文件，字段多（60+），且欺诈相关原因分散在不同列里。运营或风控同学若只想看某个渠道的数据，还要在 Excel 里手工筛选、再把 Blocked Reason、Rejected Reason 等列挪到表尾并统一配色，既慢也容易漏字段。

技能如何工作

本技能面向 PA 的四类常见导出，按文件名/类型识别并分别处理：

• blocked-installs：安装 PA，被拦截的安装尝试
• detection：安装/事件 PA，已识别的欺诈（需结合 Event Name 判断是安装还是事件）
• blocked-in-app-events：事件 PA，被拦截的应用内事件
• fraud-post-inapps：事件 PA，安装后的欺诈检测

执行上会按渠道过滤原始 CSV，保留全部原始字段，并把下列 6 列欺诈原因字段集中到表尾并套用样式：

| 逻辑 | 字段 |
|------|------|
| 拦截类 | Blocked Reason、Blocked Reason Value、Blocked Reason Rule、Blocked Sub Reason |
| 拒绝类（应用内事件） | Rejected Reason、Rejected Reason Value |

表头使用橙色（#FF8C00），数据区使用浅黄底（#FFFFCC）；列宽自动适配。最终输出一个 4 个工作表的 Excel，与上述四类 PA 导出一一对应。

捆绑脚本 pa_export.py 负责实际读写；依赖 pandas 与 openpyxl 完成 CSV 解析与 xlsx 写入。

适用边界与注意点

• 输入需为 AppsFlyer PA 导出的标准 CSV 形态；非 PA 报表或字段名不一致时，高亮列可能对不上。
• detection 表同时覆盖安装与事件场景，解读行数据时要结合 Event Name，不能默认全是安装欺诈。
• 技能侧重渠道切片 + 字段完整保留 + 欺诈原因列可视化，不负责重算指标、也不替代 AppsFlyer 控制台里的规则配置说明。