# 백엔드-프론트엔드 API 연동 검증 및 수정 결과

**작업일시**: 2025-10-28
**브랜치**: feature/analytics
**작업 범위**: Analytics Service 백엔드 DTO 및 Service 수정

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## 📝 수정 요약

### 1️⃣ 필드명 통일 (프론트엔드 호환)

**목적**: 프론트엔드 Mock 데이터 필드명과 백엔드 Response DTO 필드명 일치

| 수정 전 (백엔드) | 수정 후 (백엔드) | 프론트엔드 |
|-----------------|----------------|-----------|
| `summary.totalParticipants` | `summary.participants` | `summary.participants` ✅ |
| `channelPerformance[].channelName` | `channelPerformance[].channel` | `channelPerformance[].channel` ✅ |
| `roi.totalInvestment` | `roi.totalCost` | `roiDetail.totalCost` ✅ |

### 2️⃣ 증감 데이터 추가

**목적**: 프론트엔드에서 요구하는 증감 표시 및 목표값 제공

| 필드 | 타입 | 설명 | 현재 값 |
|-----|------|------|---------|
| `summary.participantsDelta` | `Integer` | 참여자 증감 (이전 기간 대비) | `0` (TODO: 계산 로직 필요) |
| `summary.targetRoi` | `Double` | 목표 ROI (%) | EventStats에서 가져옴 |

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## 🔧 수정 파일 목록

### DTO (Response 구조 변경)

1. **AnalyticsSummary.java**
   - ✅ `totalParticipants` → `participants`
   - ✅ `participantsDelta` 필드 추가
   - ✅ `targetRoi` 필드 추가

2. **ChannelSummary.java**
   - ✅ `channelName` → `channel`

3. **RoiSummary.java**
   - ✅ `totalInvestment` → `totalCost`

### Entity (데이터베이스 스키마 변경)

4. **EventStats.java**
   - ✅ `targetRoi` 필드 추가 (`BigDecimal`, default: 0)

### Service (비즈니스 로직 수정)

5. **AnalyticsService.java**
   - ✅ `.participants()` 사용
   - ✅ `.participantsDelta(0)` 추가 (TODO 마킹)
   - ✅ `.targetRoi()` 추가
   - ✅ `.channel()` 사용

6. **ROICalculator.java**
   - ✅ `.totalCost()` 사용

7. **UserAnalyticsService.java**
   - ✅ `.participants()` 사용
   - ✅ `.participantsDelta(0)` 추가
   - ✅ `.channel()` 사용
   - ✅ `.totalCost()` 사용

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## ✅ 검증 결과

### 컴파일 성공
\`\`\`bash
$ ./gradlew analytics-service:compileJava

BUILD SUCCESSFUL in 8s
\`\`\`

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## 📊 데이터베이스 스키마 변경

### EventStats 테이블

\`\`\`sql
ALTER TABLE event_stats
ADD COLUMN target_roi DECIMAL(10,2) DEFAULT 0.00;
\`\`\`

**⚠️ 주의사항**
- Spring Boot JPA `ddl-auto` 설정에 따라 자동 적용됨

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## 📌 다음 단계

### 우선순위 HIGH

1. **프론트엔드 API 연동 테스트**
2. **participantsDelta 계산 로직 구현**
3. **targetRoi 데이터 입력** (Event Service 연동)

### 우선순위 MEDIUM

4. 시간대별 분석 구현
5. 참여자 프로필 구현
6. ROI 세분화 구현
