User-level Analytics API 구현 및 Kafka Consumer 설정 개선

주요 변경사항:
- User-level Analytics API 기간 파라미터 제거 (전체 기간 자동 계산)
  * /api/v1/users/{userId}/analytics/dashboard
  * /api/v1/users/{userId}/analytics/channels
  * /api/v1/users/{userId}/analytics/roi
  * /api/v1/users/{userId}/analytics/timeline

- Kafka Consumer 안정성 개선
  * Consumer Group ID를 analytics-service-consumers-v3로 변경
  * Redis 멱등성 키 v2 버전 사용 (processed_events_v2, distribution_completed_v2, processed_participants_v2)
  * ParticipantRegisteredConsumer 멱등성 키를 eventId:participantId 조합으로 변경하여 중복 방지 강화

- 설정 개선
  * UTF-8 인코딩 명시적 설정 추가
  * Kafka auto.offset.reset 설정 명확화

- 테스트 도구 추가
  * tools/reset-analytics-data.ps1: 테스트 데이터 초기화 스크립트
  * DebugController: 개발 환경 디버깅용 엔드포인트

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

.run/analytics-service.run.xml

@@ -24,7 +24,7 @@
           <!-- Kafka Configuration (원격 서버) -->
           <entry key="KAFKA_ENABLED" value="true" />
           <entry key="KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS" value="20.249.182.13:9095,4.217.131.59:9095" />
-          <entry key="KAFKA_CONSUMER_GROUP_ID" value="analytics-service-consumers" />
+          <entry key="KAFKA_CONSUMER_GROUP_ID" value="analytics-service-consumers-v3" />
 
           <!-- Sample Data Configuration (MVP Only) -->
           <!-- ⚠️ Kafka Producer로 이벤트 발행 (Consumer가 처리) -->

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/batch/AnalyticsBatchScheduler.java

@@ -63,7 +63,7 @@ public class AnalyticsBatchScheduler {
                              event.getEventId(), event.getEventTitle());
 
                     // refresh=true로 호출하여 캐시 갱신 및 외부 API 호출
-                    analyticsService.getDashboardData(event.getEventId(), null, null, true);
+                    analyticsService.getDashboardData(event.getEventId(), true);
 
                     successCount++;
                     log.info("✅ 배치 갱신 완료: eventId={}", event.getEventId());
@@ -99,7 +99,7 @@ public class AnalyticsBatchScheduler {
 
             for (EventStats event : allEvents) {
                 try {
-                    analyticsService.getDashboardData(event.getEventId(), null, null, true);
+                    analyticsService.getDashboardData(event.getEventId(), true);
                     log.debug("초기 데이터 로딩 완료: eventId={}", event.getEventId());
                 } catch (Exception e) {
                     log.warn("초기 데이터 로딩 실패: eventId={}, error={}",

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/config/KafkaConsumerConfig.java

@@ -17,7 +17,7 @@ import java.util.Map;
  * Kafka Consumer 설정
  */
 @Configuration
-@ConditionalOnProperty(name = "spring.kafka.enabled", havingValue = "true", matchIfMissing = true)
+@ConditionalOnProperty(name = "spring.kafka.enabled", havingValue = "true", matchIfMissing = false)
 public class KafkaConsumerConfig {
 
     @Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/config/KafkaProducerConfig.java

@@ -0,0 +1,46 @@
+package com.kt.event.analytics.config;
+
+import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
+import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
+import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnProperty;
+import org.springframework.context.annotation.Bean;
+import org.springframework.context.annotation.Configuration;
+import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory;
+import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
+import org.springframework.kafka.core.ProducerFactory;
+
+import java.util.HashMap;
+import java.util.Map;
+
+/**
+ * Kafka Producer 설정
+ *
+ * ⚠️ MVP 전용: SampleDataLoader가 Kafka 이벤트를 발행하기 위해 필요
+ * ⚠️ 실제 운영: Analytics Service는 순수 Consumer 역할만 수행하므로 Producer 불필요
+ *
+ * String 직렬화 방식 사용 (SampleDataLoader가 JSON 문자열을 직접 발행)
+ */
+@Configuration
+@ConditionalOnProperty(name = "spring.kafka.enabled", havingValue = "true", matchIfMissing = false)
+public class KafkaProducerConfig {
+
+    @Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")
+    private String bootstrapServers;
+
+    @Bean
+    public ProducerFactory<String, String> producerFactory() {
+        Map<String, Object> configProps = new HashMap<>();
+        configProps.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
+        configProps.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
+        configProps.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
+        configProps.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all");
+        configProps.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);
+        return new DefaultKafkaProducerFactory<>(configProps);
+    }
+
+    @Bean
+    public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate() {
+        return new KafkaTemplate<>(producerFactory());
+    }
+}

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/config/SampleDataLoader.java

@@ -11,19 +11,22 @@ import jakarta.annotation.PreDestroy;
 import jakarta.persistence.EntityManager;
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
 import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.apache.kafka.clients.admin.AdminClient;
+import org.apache.kafka.clients.admin.DeleteConsumerGroupOffsetsResult;
+import org.apache.kafka.clients.admin.ListConsumerGroupOffsetsResult;
+import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
 import org.springframework.boot.ApplicationArguments;
 import org.springframework.boot.ApplicationRunner;
 import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnProperty;
 import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
+import org.springframework.kafka.core.KafkaAdmin;
 import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
 import org.springframework.stereotype.Component;
 import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
 
 import java.math.BigDecimal;
-import java.util.ArrayList;
+import java.util.*;
-import java.util.List;
+import java.util.concurrent.TimeUnit;
-import java.util.Random;
-import java.util.UUID;
 
 /**
  * 샘플 데이터 로더 (Kafka Producer 방식)
@@ -47,6 +50,7 @@ import java.util.UUID;
 public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
 
     private final KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
+    private final KafkaAdmin kafkaAdmin;
     private final ObjectMapper objectMapper;
     private final EventStatsRepository eventStatsRepository;
     private final ChannelStatsRepository channelStatsRepository;
@@ -56,6 +60,8 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
 
     private final Random random = new Random();
 
+    private static final String CONSUMER_GROUP_ID = "analytics-service-consumers-v3";
+
     // Kafka Topic Names (MVP용 샘플 토픽)
     private static final String EVENT_CREATED_TOPIC = "sample.event.created";
     private static final String PARTICIPANT_REGISTERED_TOPIC = "sample.participant.registered";
@@ -85,9 +91,9 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
 
         // Redis 멱등성 키 삭제 (새로운 이벤트 처리를 위해)
         log.info("Redis 멱등성 키 삭제 중...");
-        redisTemplate.delete("processed_events");
+        redisTemplate.delete("processed_events_v2");
-        redisTemplate.delete("distribution_completed");
+        redisTemplate.delete("distribution_completed_v2");
-        redisTemplate.delete("processed_participants");
+        redisTemplate.delete("processed_participants_v2");
         log.info("✅ Redis 멱등성 키 삭제 완료");
 
         try {
@@ -103,6 +109,8 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
 
             // 3. ParticipantRegistered 이벤트 발행 (각 이벤트당 다수 참여자)
             publishParticipantRegisteredEvents();
+            log.info("⏳ 참여자 등록 이벤트 처리 대기 중... (20초)");
+            Thread.sleep(20000);  // ParticipantRegisteredConsumer가 180개 이벤트 처리할 시간 (비관적 락 고려)
 
             log.info("========================================");
             log.info("🎉 Kafka 이벤트 발행 완료! (Consumer가 처리 중...)");
@@ -127,16 +135,17 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
     }
 
     /**
-     * 서비스 종료 시 전체 데이터 삭제
+     * 서비스 종료 시 전체 데이터 삭제 및 Consumer Offset 리셋
      */
     @PreDestroy
     @Transactional
     public void onShutdown() {
         log.info("========================================");
-        log.info("🛑 서비스 종료: PostgreSQL 전체 데이터 삭제");
+        log.info("🛑 서비스 종료: PostgreSQL 전체 데이터 삭제 + Kafka Consumer Offset 리셋");
         log.info("========================================");
 
         try {
+            // 1. PostgreSQL 데이터 삭제
             long timelineCount = timelineDataRepository.count();
             long channelCount = channelStatsRepository.count();
             long eventCount = eventStatsRepository.count();
@@ -153,6 +162,10 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
             entityManager.clear();
 
             log.info("✅ 모든 샘플 데이터 삭제 완료!");
+
+            // 2. Kafka Consumer Offset 리셋 (다음 시작 시 처음부터 읽도록)
+            resetConsumerOffsets();
+
             log.info("========================================");
 
         } catch (Exception e) {
@@ -160,36 +173,78 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
         }
     }
 
+    /**
+     * Kafka Consumer Group Offset 리셋
+     *
+     * 서비스 종료 시 Consumer offset을 삭제하여 다음 시작 시
+     * auto.offset.reset=earliest 설정에 따라 처음부터 읽도록 함
+     */
+    private void resetConsumerOffsets() {
+        try (AdminClient adminClient = AdminClient.create(kafkaAdmin.getConfigurationProperties())) {
+            log.info("🔄 Kafka Consumer Offset 리셋 시작: group={}", CONSUMER_GROUP_ID);
+
+            // 모든 토픽의 offset 삭제
+            Set<TopicPartition> partitions = new HashSet<>();
+
+            // 토픽별 파티션 추가 (설계서상 각 토픽은 3개 파티션)
+            for (int i = 0; i < 3; i++) {
+                partitions.add(new TopicPartition(EVENT_CREATED_TOPIC, i));
+                partitions.add(new TopicPartition(PARTICIPANT_REGISTERED_TOPIC, i));
+                partitions.add(new TopicPartition(DISTRIBUTION_COMPLETED_TOPIC, i));
+            }
+
+            // Consumer Group Offset 삭제
+            DeleteConsumerGroupOffsetsResult result = adminClient.deleteConsumerGroupOffsets(
+                CONSUMER_GROUP_ID,
+                partitions
+            );
+
+            // 완료 대기 (최대 10초)
+            result.all().get(10, TimeUnit.SECONDS);
+
+            log.info("✅ Kafka Consumer Offset 리셋 완료!");
+            log.info("   → 다음 시작 시 처음부터(earliest) 메시지를 읽습니다.");
+
+        } catch (Exception e) {
+            // Offset 리셋 실패는 치명적이지 않으므로 경고만 출력
+            log.warn("⚠️ Kafka Consumer Offset 리셋 실패 (무시 가능): {}", e.getMessage());
+            log.warn("   → 수동으로 Consumer Group ID를 변경하거나, Kafka 도구로 offset을 삭제하세요.");
+        }
+    }
+
     /**
      * EventCreated 이벤트 발행
      */
     private void publishEventCreatedEvents() throws Exception {
-        // 이벤트 1: 신년맞이 할인 이벤트 (진행중, 높은 성과)
+        // 이벤트 1: 신년맞이 할인 이벤트 (진행중, 높은 성과 - ROI 200%)
         EventCreatedEvent event1 = EventCreatedEvent.builder()
             .eventId("evt_2025012301")
             .eventTitle("신년맞이 20% 할인 이벤트")
             .storeId("store_001")
             .totalInvestment(new BigDecimal("5000000"))
+            .expectedRevenue(new BigDecimal("15000000"))  // 투자 대비 3배 수익
             .status("ACTIVE")
             .build();
         publishEvent(EVENT_CREATED_TOPIC, event1);
 
-        // 이벤트 2: 설날 특가 이벤트 (진행중, 중간 성과)
+        // 이벤트 2: 설날 특가 이벤트 (진행중, 중간 성과 - ROI 100%)
         EventCreatedEvent event2 = EventCreatedEvent.builder()
             .eventId("evt_2025020101")
             .eventTitle("설날 특가 선물세트 이벤트")
             .storeId("store_001")
             .totalInvestment(new BigDecimal("3500000"))
+            .expectedRevenue(new BigDecimal("7000000"))  // 투자 대비 2배 수익
             .status("ACTIVE")
             .build();
         publishEvent(EVENT_CREATED_TOPIC, event2);
 
-        // 이벤트 3: 겨울 신메뉴 런칭 이벤트 (종료, 저조한 성과)
+        // 이벤트 3: 겨울 신메뉴 런칭 이벤트 (종료, 저조한 성과 - ROI 50%)
         EventCreatedEvent event3 = EventCreatedEvent.builder()
             .eventId("evt_2025011501")
             .eventTitle("겨울 신메뉴 런칭 이벤트")
             .storeId("store_001")
             .totalInvestment(new BigDecimal("2000000"))
+            .expectedRevenue(new BigDecimal("3000000"))  // 투자 대비 1.5배 수익
             .status("COMPLETED")
             .build();
         publishEvent(EVENT_CREATED_TOPIC, event3);
@@ -208,42 +263,63 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
             {1500, 3000, 1000, 500}     // 이벤트3
         };
 
+        // 각 이벤트의 총 투자 금액
+        BigDecimal[] totalInvestments = {
+            new BigDecimal("5000000"),  // 이벤트1: 500만원
+            new BigDecimal("3500000"),  // 이벤트2: 350만원
+            new BigDecimal("2000000")   // 이벤트3: 200만원
+        };
+
+        // 채널 배포는 총 투자의 50%만 사용 (나머지는 경품/콘텐츠/운영비용)
+        double channelBudgetRatio = 0.50;
+
+        // 채널별 비용 비율 (채널 예산 내에서: 우리동네TV 30%, 지니TV 30%, 링고비즈 25%, SNS 15%)
+        double[] costRatios = {0.30, 0.30, 0.25, 0.15};
+
         for (int i = 0; i < eventIds.length; i++) {
             String eventId = eventIds[i];
+            BigDecimal totalInvestment = totalInvestments[i];
+
+            // 채널 배포 예산: 총 투자의 50%
+            BigDecimal channelBudget = totalInvestment.multiply(BigDecimal.valueOf(channelBudgetRatio));
 
             // 4개 채널을 배열로 구성
             List<DistributionCompletedEvent.ChannelDistribution> channels = new ArrayList<>();
 
-            // 1. 우리동네TV (TV)
+            // 1. 우리동네TV (TV) - 채널 예산의 30%
             channels.add(DistributionCompletedEvent.ChannelDistribution.builder()
                 .channel("우리동네TV")
                 .channelType("TV")
                 .status("SUCCESS")
                 .expectedViews(expectedViews[i][0])
+                .distributionCost(channelBudget.multiply(BigDecimal.valueOf(costRatios[0])))
                 .build());
 
-            // 2. 지니TV (TV)
+            // 2. 지니TV (TV) - 채널 예산의 30%
             channels.add(DistributionCompletedEvent.ChannelDistribution.builder()
                 .channel("지니TV")
                 .channelType("TV")
                 .status("SUCCESS")
                 .expectedViews(expectedViews[i][1])
+                .distributionCost(channelBudget.multiply(BigDecimal.valueOf(costRatios[1])))
                 .build());
 
-            // 3. 링고비즈 (CALL)
+            // 3. 링고비즈 (CALL) - 채널 예산의 25%
             channels.add(DistributionCompletedEvent.ChannelDistribution.builder()
                 .channel("링고비즈")
                 .channelType("CALL")
                 .status("SUCCESS")
                 .expectedViews(expectedViews[i][2])
+                .distributionCost(channelBudget.multiply(BigDecimal.valueOf(costRatios[2])))
                 .build());
 
-            // 4. SNS (SNS)
+            // 4. SNS (SNS) - 채널 예산의 15%
             channels.add(DistributionCompletedEvent.ChannelDistribution.builder()
                 .channel("SNS")
                 .channelType("SNS")
                 .status("SUCCESS")
                 .expectedViews(expectedViews[i][3])
+                .distributionCost(channelBudget.multiply(BigDecimal.valueOf(costRatios[3])))
                 .build());
 
             // 이벤트 발행 (채널 배열 포함)
@@ -261,22 +337,40 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
 
     /**
      * ParticipantRegistered 이벤트 발행
+     *
+     * 현실적인 참여 패턴 반영:
+     * - 총 120명의 고유 참여자 풀 생성
+     * - 일부 참여자는 여러 이벤트에 중복 참여
+     * - 이벤트1: 100명 (user001~user100)
+     * - 이벤트2: 50명 (user051~user100) → 50명이 이벤트1과 중복
+     * - 이벤트3: 30명 (user071~user100) → 30명이 이전 이벤트들과 중복
      */
     private void publishParticipantRegisteredEvents() throws Exception {
         String[] eventIds = {"evt_2025012301", "evt_2025020101", "evt_2025011501"};
-        int[] totalParticipants = {100, 50, 30};  // MVP 테스트용 샘플 데이터 (총 180명)
         String[] channels = {"우리동네TV", "지니TV", "링고비즈", "SNS"};
 
+        // 이벤트별 참여자 범위 (중복 참여 반영)
+        int[][] participantRanges = {
+            {1, 100},    // 이벤트1: user001~user100 (100명)
+            {51, 100},   // 이벤트2: user051~user100 (50명, 이벤트1과 50명 중복)
+            {71, 100}    // 이벤트3: user071~user100 (30명, 모두 중복)
+        };
+
         int totalPublished = 0;
 
         for (int i = 0; i < eventIds.length; i++) {
             String eventId = eventIds[i];
-            int participants = totalParticipants[i];
+            int startUser = participantRanges[i][0];
+            int endUser = participantRanges[i][1];
+            int eventParticipants = endUser - startUser + 1;
 
-            // 각 이벤트에 대해 참여자 수만큼 ParticipantRegistered 이벤트 발행
+            log.info("이벤트 {} 참여자 발행 시작: user{:03d}~user{:03d} ({}명)",
-            for (int j = 0; j < participants; j++) {
+                eventId, startUser, endUser, eventParticipants);
-                String participantId = UUID.randomUUID().toString();
+
-                String channel = channels[j % channels.length];  // 채널 순환 배정
+            // 각 참여자에 대해 ParticipantRegistered 이벤트 발행
+            for (int userId = startUser; userId <= endUser; userId++) {
+                String participantId = String.format("user%03d", userId);  // user001, user002, ...
+                String channel = channels[(userId - 1) % channels.length];  // 채널 순환 배정
 
                 ParticipantRegisteredEvent event = ParticipantRegisteredEvent.builder()
                     .eventId(eventId)
@@ -288,19 +382,33 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
                 totalPublished++;
 
                 // 동시성 충돌 방지: 10개마다 100ms 대기
-                if ((j + 1) % 10 == 0) {
+                if (totalPublished % 10 == 0) {
                     Thread.sleep(100);
                 }
             }
+
+            log.info("✅ 이벤트 {} 참여자 발행 완료: {}명", eventId, eventParticipants);
         }
 
+        log.info("========================================");
         log.info("✅ ParticipantRegistered 이벤트 {}건 발행 완료", totalPublished);
+        log.info("📊 참여 패턴:");
+        log.info("  - 총 고유 참여자: 100명 (user001~user100)");
+        log.info("  - 이벤트1 참여: 100명");
+        log.info("  - 이벤트2 참여: 50명 (이벤트1과 50명 중복)");
+        log.info("  - 이벤트3 참여: 30명 (이벤트1,2와 모두 중복)");
+        log.info("  - 3개 이벤트 모두 참여: 30명");
+        log.info("  - 2개 이벤트 참여: 20명");
+        log.info("  - 1개 이벤트만 참여: 50명");
+        log.info("========================================");
     }
 
     /**
      * TimelineData 생성 (시간대별 샘플 데이터)
      *
-     * - 각 이벤트마다 30일 치 daily 데이터 생성
+     * - 각 이벤트마다 30일 × 24시간 = 720시간 치 hourly 데이터 생성
+     * - interval=hourly: 시간별 표시 (최근 7일 적합)
+     * - interval=daily: 일별 자동 집계 (30일 전체)
      * - 참여자 수, 조회수, 참여행동, 전환수, 누적 참여자 수
      */
     private void createTimelineData() {
@@ -308,52 +416,56 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
 
         String[] eventIds = {"evt_2025012301", "evt_2025020101", "evt_2025011501"};
 
-        // 각 이벤트별 기준 참여자 수 (이벤트 성과에 따라 다름)
+        // 각 이벤트별 시간당 기준 참여자 수 (이벤트 성과에 따라 다름)
-        int[] baseParticipants = {20, 12, 5};  // 이벤트1(높음), 이벤트2(중간), 이벤트3(낮음)
+        int[] baseParticipantsPerHour = {4, 2, 1};  // 이벤트1(높음), 이벤트2(중간), 이벤트3(낮음)
 
         for (int eventIndex = 0; eventIndex < eventIds.length; eventIndex++) {
             String eventId = eventIds[eventIndex];
-            int baseParticipant = baseParticipants[eventIndex];
+            int baseParticipant = baseParticipantsPerHour[eventIndex];
             int cumulativeParticipants = 0;
 
-            // 30일 치 데이터 생성 (2024-09-24부터)
+            // 30일 치 hourly 데이터 생성 (2024-09-24 00:00부터)
             java.time.LocalDateTime startDate = java.time.LocalDateTime.of(2024, 9, 24, 0, 0);
 
             for (int day = 0; day < 30; day++) {
-                java.time.LocalDateTime timestamp = startDate.plusDays(day);
+                for (int hour = 0; hour < 24; hour++) {
+                    java.time.LocalDateTime timestamp = startDate.plusDays(day).plusHours(hour);
 
-                // 랜덤한 참여자 수 생성 (기준값 ± 50%)
+                    // 시간대별 참여자 수 변화 (낮 시간대 12~20시에 더 많음)
-                int dailyParticipants = baseParticipant + random.nextInt(baseParticipant + 1);
+                    int hourMultiplier = (hour >= 12 && hour <= 20) ? 2 : 1;
-                cumulativeParticipants += dailyParticipants;
+                    int hourlyParticipants = (baseParticipant * hourMultiplier) + random.nextInt(baseParticipant + 1);
 
-                // 조회수는 참여자의 3~5배
+                    cumulativeParticipants += hourlyParticipants;
-                int dailyViews = dailyParticipants * (3 + random.nextInt(3));
 
-                // 참여행동은 참여자의 1~2배
+                    // 조회수는 참여자의 3~5배
-                int dailyEngagement = dailyParticipants * (1 + random.nextInt(2));
+                    int hourlyViews = hourlyParticipants * (3 + random.nextInt(3));
 
-                // 전환수는 참여자의 50~80%
+                    // 참여행동은 참여자의 1~2배
-                int dailyConversions = (int) (dailyParticipants * (0.5 + random.nextDouble() * 0.3));
+                    int hourlyEngagement = hourlyParticipants * (1 + random.nextInt(2));
 
-                // TimelineData 생성
+                    // 전환수는 참여자의 50~80%
-                com.kt.event.analytics.entity.TimelineData timelineData =
+                    int hourlyConversions = (int) (hourlyParticipants * (0.5 + random.nextDouble() * 0.3));
-                    com.kt.event.analytics.entity.TimelineData.builder()
-                        .eventId(eventId)
-                        .timestamp(timestamp)
-                        .participants(dailyParticipants)
-                        .views(dailyViews)
-                        .engagement(dailyEngagement)
-                        .conversions(dailyConversions)
-                        .cumulativeParticipants(cumulativeParticipants)
-                        .build();
 
-                timelineDataRepository.save(timelineData);
+                    // TimelineData 생성
+                    com.kt.event.analytics.entity.TimelineData timelineData =
+                        com.kt.event.analytics.entity.TimelineData.builder()
+                            .eventId(eventId)
+                            .timestamp(timestamp)
+                            .participants(hourlyParticipants)
+                            .views(hourlyViews)
+                            .engagement(hourlyEngagement)
+                            .conversions(hourlyConversions)
+                            .cumulativeParticipants(cumulativeParticipants)
+                            .build();
+
+                    timelineDataRepository.save(timelineData);
+                }
             }
 
-            log.info("✅ TimelineData 생성 완료: eventId={}, 30일 데이터", eventId);
+            log.info("✅ TimelineData 생성 완료: eventId={}, 30일 × 24시간 = 720건", eventId);
         }
 
-        log.info("✅ 전체 TimelineData 생성 완료: 3개 이벤트 × 30일 = 90건");
+        log.info("✅ 전체 TimelineData 생성 완료: 3개 이벤트 × 30일 × 24시간 = 2,160건");
     }
 
     /**

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/controller/AnalyticsDashboardController.java

@@ -31,31 +31,19 @@ public class AnalyticsDashboardController {
     /**
      * 성과 대시보드 조회
      *
-     * @param eventId   이벤트 ID
+     * @param eventId 이벤트 ID
-     * @param startDate 조회 시작 날짜
+     * @param refresh 캐시 갱신 여부
-     * @param endDate   조회 종료 날짜
+     * @return 성과 대시보드 (이벤트 시작일 ~ 현재까지)
-     * @param refresh   캐시 갱신 여부
-     * @return 성과 대시보드
      */
     @Operation(
         summary = "성과 대시보드 조회",
-        description = "이벤트의 전체 성과를 통합하여 조회합니다."
+        description = "이벤트의 전체 성과를 통합하여 조회합니다. (이벤트 시작일 ~ 현재까지)"
     )
     @GetMapping("/{eventId}/analytics")
     public ResponseEntity<ApiResponse<AnalyticsDashboardResponse>> getEventAnalytics(
         @Parameter(description = "이벤트 ID", required = true)
         @PathVariable String eventId,
 
-        @Parameter(description = "조회 시작 날짜 (ISO 8601 format)")
-        @RequestParam(required = false)
-        @DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME)
-        LocalDateTime startDate,
-
-        @Parameter(description = "조회 종료 날짜 (ISO 8601 format)")
-        @RequestParam(required = false)
-        @DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME)
-        LocalDateTime endDate,
-
         @Parameter(description = "캐시 갱신 여부 (true인 경우 외부 API 호출)")
         @RequestParam(required = false, defaultValue = "false")
         Boolean refresh
@@ -63,7 +51,7 @@ public class AnalyticsDashboardController {
         log.info("성과 대시보드 조회 API 호출: eventId={}, refresh={}", eventId, refresh);
 
         AnalyticsDashboardResponse response = analyticsService.getDashboardData(
-            eventId, startDate, endDate, refresh
+            eventId, refresh
         );
 
         return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success(response));

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/controller/DebugController.java

@@ -0,0 +1,75 @@
+package com.kt.event.analytics.controller;
+
+import com.kt.event.analytics.config.SampleDataLoader;
+import com.kt.event.common.dto.ApiResponse;
+import io.swagger.v3.oas.annotations.Operation;
+import io.swagger.v3.oas.annotations.tags.Tag;
+import lombok.RequiredArgsConstructor;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.boot.ApplicationArguments;
+import org.springframework.http.ResponseEntity;
+import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
+import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
+import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
+
+/**
+ * 디버그 컨트롤러
+ *
+ * ⚠️ 개발/테스트 전용
+ */
+@Tag(name = "Debug", description = "디버그 API (개발/테스트 전용)")
+@Slf4j
+@RestController
+@RequestMapping("/api/debug")
+@RequiredArgsConstructor
+public class DebugController {
+
+    private final SampleDataLoader sampleDataLoader;
+
+    /**
+     * 샘플 데이터 수동 생성
+     */
+    @Operation(
+        summary = "샘플 데이터 수동 생성",
+        description = "SampleDataLoader를 수동으로 실행하여 샘플 데이터를 생성합니다."
+    )
+    @PostMapping("/reload-sample-data")
+    public ResponseEntity<ApiResponse<String>> reloadSampleData() {
+        try {
+            log.info("🔧 수동으로 샘플 데이터 생성 요청");
+
+            // SampleDataLoader 실행
+            sampleDataLoader.run(new ApplicationArguments() {
+                @Override
+                public String[] getSourceArgs() {
+                    return new String[0];
+                }
+
+                @Override
+                public java.util.Set<String> getOptionNames() {
+                    return java.util.Collections.emptySet();
+                }
+
+                @Override
+                public boolean containsOption(String name) {
+                    return false;
+                }
+
+                @Override
+                public java.util.List<String> getOptionValues(String name) {
+                    return null;
+                }
+
+                @Override
+                public java.util.List<String> getNonOptionArgs() {
+                    return java.util.Collections.emptyList();
+                }
+            });
+
+            return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success("샘플 데이터 생성 완료"));
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("❌ 샘플 데이터 생성 실패", e);
+            return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success("샘플 데이터 생성 실패: " + e.getMessage()));
+        }
+    }
+}

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/controller/TimelineAnalyticsController.java

@@ -33,16 +33,14 @@ public class TimelineAnalyticsController {
     /**
      * 시간대별 참여 추이
      *
-     * @param eventId   이벤트 ID
+     * @param eventId  이벤트 ID
-     * @param interval  시간 간격 단위
+     * @param interval 시간 간격 단위
-     * @param startDate 조회 시작 날짜
+     * @param metrics  조회할 지표 목록
-     * @param endDate   조회 종료 날짜
+     * @return 시간대별 참여 추이 (이벤트 시작일 ~ 현재까지)
-     * @param metrics   조회할 지표 목록
-     * @return 시간대별 참여 추이
      */
     @Operation(
         summary = "시간대별 참여 추이",
-        description = "이벤트 기간 동안의 시간대별 참여 추이를 분석합니다."
+        description = "이벤트 기간 동안의 시간대별 참여 추이를 분석합니다. (이벤트 시작일 ~ 현재까지)"
     )
     @GetMapping("/{eventId}/analytics/timeline")
     public ResponseEntity<ApiResponse<TimelineAnalyticsResponse>> getTimelineAnalytics(
@@ -53,16 +51,6 @@ public class TimelineAnalyticsController {
         @RequestParam(required = false, defaultValue = "daily")
         String interval,
 
-        @Parameter(description = "조회 시작 날짜 (ISO 8601 format)")
-        @RequestParam(required = false)
-        @DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME)
-        LocalDateTime startDate,
-
-        @Parameter(description = "조회 종료 날짜 (ISO 8601 format)")
-        @RequestParam(required = false)
-        @DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME)
-        LocalDateTime endDate,
-
         @Parameter(description = "조회할 지표 목록 (쉼표로 구분)")
         @RequestParam(required = false)
         String metrics
@@ -74,7 +62,7 @@ public class TimelineAnalyticsController {
             : null;
 
         TimelineAnalyticsResponse response = timelineAnalyticsService.getTimelineAnalytics(
-            eventId, interval, startDate, endDate, metricList
+            eventId, interval, metricList
         );
 
         return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success(response));

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/controller/UserAnalyticsDashboardController.java

@@ -31,31 +31,19 @@ public class UserAnalyticsDashboardController {
     /**
      * 사용자 전체 성과 대시보드 조회
      *
-     * @param userId    사용자 ID
+     * @param userId  사용자 ID
-     * @param startDate 조회 시작 날짜
+     * @param refresh 캐시 갱신 여부
-     * @param endDate   조회 종료 날짜
+     * @return 전체 통합 성과 대시보드 (userId 기반 전체 이벤트 조회)
-     * @param refresh   캐시 갱신 여부
-     * @return 전체 통합 성과 대시보드
      */
     @Operation(
         summary = "사용자 전체 성과 대시보드 조회",
-        description = "사용자의 모든 이벤트 성과를 통합하여 조회합니다."
+        description = "사용자의 모든 이벤트 성과를 통합하여 조회합니다. (userId 기반 전체 이벤트 조회)"
     )
     @GetMapping("/{userId}/analytics")
     public ResponseEntity<ApiResponse<UserAnalyticsDashboardResponse>> getUserAnalytics(
         @Parameter(description = "사용자 ID", required = true)
         @PathVariable String userId,
 
-        @Parameter(description = "조회 시작 날짜 (ISO 8601 format)")
-        @RequestParam(required = false)
-        @DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME)
-        LocalDateTime startDate,
-
-        @Parameter(description = "조회 종료 날짜 (ISO 8601 format)")
-        @RequestParam(required = false)
-        @DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME)
-        LocalDateTime endDate,
-
         @Parameter(description = "캐시 갱신 여부")
         @RequestParam(required = false, defaultValue = "false")
         Boolean refresh
@@ -63,7 +51,7 @@ public class UserAnalyticsDashboardController {
         log.info("사용자 전체 성과 대시보드 조회 API 호출: userId={}, refresh={}", userId, refresh);
 
         UserAnalyticsDashboardResponse response = userAnalyticsService.getUserDashboardData(
-            userId, startDate, endDate, refresh
+            userId, refresh
         );
 
         return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success(response));

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/controller/UserChannelAnalyticsController.java

@@ -30,17 +30,13 @@ public class UserChannelAnalyticsController {
 
     @Operation(
         summary = "사용자 전체 채널별 성과 분석",
-        description = "사용자의 모든 이벤트 채널 성과를 통합하여 분석합니다."
+        description = "사용자의 모든 이벤트 채널 성과를 통합하여 분석합니다. (전체 채널 무조건 표시)"
     )
     @GetMapping("/{userId}/analytics/channels")
     public ResponseEntity<ApiResponse<UserChannelAnalyticsResponse>> getUserChannelAnalytics(
         @Parameter(description = "사용자 ID", required = true)
         @PathVariable String userId,
 
-        @Parameter(description = "조회할 채널 목록 (쉼표로 구분)")
-        @RequestParam(required = false)
-        String channels,
-
         @Parameter(description = "정렬 기준")
         @RequestParam(required = false, defaultValue = "participants")
         String sortBy,
@@ -49,28 +45,14 @@ public class UserChannelAnalyticsController {
         @RequestParam(required = false, defaultValue = "desc")
         String order,
 
-        @Parameter(description = "조회 시작 날짜")
-        @RequestParam(required = false)
-        @DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME)
-        LocalDateTime startDate,
-
-        @Parameter(description = "조회 종료 날짜")
-        @RequestParam(required = false)
-        @DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME)
-        LocalDateTime endDate,
-
         @Parameter(description = "캐시 갱신 여부")
         @RequestParam(required = false, defaultValue = "false")
         Boolean refresh
     ) {
         log.info("사용자 채널 분석 API 호출: userId={}, sortBy={}", userId, sortBy);
 
-        List<String> channelList = channels != null && !channels.isBlank()
-            ? Arrays.asList(channels.split(","))
-            : null;
-
         UserChannelAnalyticsResponse response = userChannelAnalyticsService.getUserChannelAnalytics(
-            userId, channelList, sortBy, order, startDate, endDate, refresh
+            userId, sortBy, order, refresh
         );
 
         return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success(response));

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/controller/UserRoiAnalyticsController.java

@@ -28,7 +28,7 @@ public class UserRoiAnalyticsController {
 
     @Operation(
         summary = "사용자 전체 ROI 상세 분석",
-        description = "사용자의 모든 이벤트 ROI를 통합하여 분석합니다."
+        description = "사용자의 모든 이벤트 ROI를 통합하여 분석합니다. (userId 기반 전체 이벤트 조회)"
     )
     @GetMapping("/{userId}/analytics/roi")
     public ResponseEntity<ApiResponse<UserRoiAnalyticsResponse>> getUserRoiAnalytics(
@@ -39,16 +39,6 @@ public class UserRoiAnalyticsController {
         @RequestParam(required = false, defaultValue = "true")
         Boolean includeProjection,
 
-        @Parameter(description = "조회 시작 날짜")
-        @RequestParam(required = false)
-        @DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME)
-        LocalDateTime startDate,
-
-        @Parameter(description = "조회 종료 날짜")
-        @RequestParam(required = false)
-        @DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME)
-        LocalDateTime endDate,
-
         @Parameter(description = "캐시 갱신 여부")
         @RequestParam(required = false, defaultValue = "false")
         Boolean refresh
@@ -56,7 +46,7 @@ public class UserRoiAnalyticsController {
         log.info("사용자 ROI 분석 API 호출: userId={}, includeProjection={}", userId, includeProjection);
 
         UserRoiAnalyticsResponse response = userRoiAnalyticsService.getUserRoiAnalytics(
-            userId, includeProjection, startDate, endDate, refresh
+            userId, includeProjection, refresh
         );
 
         return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success(response));

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/controller/UserTimelineAnalyticsController.java

@@ -30,7 +30,7 @@ public class UserTimelineAnalyticsController {
 
     @Operation(
         summary = "사용자 전체 시간대별 참여 추이",
-        description = "사용자의 모든 이벤트 시간대별 데이터를 통합하여 분석합니다."
+        description = "사용자의 모든 이벤트 시간대별 데이터를 통합하여 분석합니다. (userId 기반 전체 이벤트 조회)"
     )
     @GetMapping("/{userId}/analytics/timeline")
     public ResponseEntity<ApiResponse<UserTimelineAnalyticsResponse>> getUserTimelineAnalytics(
@@ -41,16 +41,6 @@ public class UserTimelineAnalyticsController {
         @RequestParam(required = false, defaultValue = "daily")
         String interval,
 
-        @Parameter(description = "조회 시작 날짜")
-        @RequestParam(required = false)
-        @DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME)
-        LocalDateTime startDate,
-
-        @Parameter(description = "조회 종료 날짜")
-        @RequestParam(required = false)
-        @DateTimeFormat(iso = DateTimeFormat.ISO.DATE_TIME)
-        LocalDateTime endDate,
-
         @Parameter(description = "조회할 지표 목록 (쉼표로 구분)")
         @RequestParam(required = false)
         String metrics,
@@ -66,7 +56,7 @@ public class UserTimelineAnalyticsController {
             : null;
 
         UserTimelineAnalyticsResponse response = userTimelineAnalyticsService.getUserTimelineAnalytics(
-            userId, interval, startDate, endDate, metricList, refresh
+            userId, interval, metricList, refresh
         );
 
         return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success(response));

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/dto/response/InvestmentDetails.java

@@ -33,6 +33,16 @@ public class InvestmentDetails {
      */
     private BigDecimal operation;
 
+    /**
+     * 경품 비용 (원)
+     */
+    private BigDecimal prizeCost;
+
+    /**
+     * 채널 비용 (원) - distribution과 동일한 값
+     */
+    private BigDecimal channelCost;
+
     /**
      * 총 투자 비용 (원)
      */

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/dto/response/RevenueDetails.java

@@ -26,6 +26,16 @@ public class RevenueDetails {
      */
     private BigDecimal expectedSales;
 
+    /**
+     * 신규 고객 매출 (원)
+     */
+    private BigDecimal newCustomerRevenue;
+
+    /**
+     * 기존 고객 매출 (원)
+     */
+    private BigDecimal existingCustomerRevenue;
+
     /**
      * 브랜드 가치 향상 추정액 (원)
      */

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/entity/ChannelStats.java

@@ -125,4 +125,11 @@ public class ChannelStats extends BaseTimeEntity {
     @Column(name = "average_duration")
     @Builder.Default
     private Integer averageDuration = 0;
+
+    /**
+     * 참여자 수 증가
+     */
+    public void incrementParticipants() {
+        this.participants++;
+    }
 }

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/messaging/consumer/DistributionCompletedConsumer.java

@@ -32,7 +32,7 @@ public class DistributionCompletedConsumer {
     private final ObjectMapper objectMapper;
     private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
 
-    private static final String PROCESSED_DISTRIBUTIONS_KEY = "distribution_completed";
+    private static final String PROCESSED_DISTRIBUTIONS_KEY = "distribution_completed_v2";
     private static final String CACHE_KEY_PREFIX = "analytics:dashboard:";
     private static final long IDEMPOTENCY_TTL_DAYS = 7;
 
@@ -109,10 +109,15 @@ public class DistributionCompletedConsumer {
                 channelStats.setImpressions(channel.getExpectedViews());
             }
 
+            // 배포 비용 저장
+            if (channel.getDistributionCost() != null) {
+                channelStats.setDistributionCost(channel.getDistributionCost());
+            }
+
             channelStatsRepository.save(channelStats);
 
-            log.debug("✅ 채널 통계 저장: eventId={}, channel={}, expectedViews={}",
+            log.debug("✅ 채널 통계 저장: eventId={}, channel={}, expectedViews={}, distributionCost={}",
-                eventId, channelName, channel.getExpectedViews());
+                eventId, channelName, channel.getExpectedViews(), channel.getDistributionCost());
 
         } catch (Exception e) {
             log.error("❌ 채널 통계 처리 실패: eventId={}, channel={}", eventId, channel.getChannel(), e);

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/messaging/consumer/EventCreatedConsumer.java

@@ -12,6 +12,7 @@ import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
 import org.springframework.stereotype.Component;
 import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
 
+import java.math.BigDecimal;
 import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
 /**
@@ -29,7 +30,7 @@ public class EventCreatedConsumer {
     private final ObjectMapper objectMapper;
     private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
 
-    private static final String PROCESSED_EVENTS_KEY = "processed_events";
+    private static final String PROCESSED_EVENTS_KEY = "processed_events_v2";
     private static final String CACHE_KEY_PREFIX = "analytics:dashboard:";
     private static final long IDEMPOTENCY_TTL_DAYS = 7;
 
@@ -61,11 +62,13 @@ public class EventCreatedConsumer {
                 .userId(event.getStoreId())  // MVP: 1 user = 1 store, storeId를 userId로 매핑
                 .totalParticipants(0)
                 .totalInvestment(event.getTotalInvestment())
+                .expectedRevenue(event.getExpectedRevenue() != null ? event.getExpectedRevenue() : BigDecimal.ZERO)
                 .status(event.getStatus())
                 .build();
 
             eventStatsRepository.save(eventStats);
-            log.info("✅ 이벤트 통계 초기화 완료: eventId={}", eventId);
+            log.info("✅ 이벤트 통계 초기화 완료: eventId={}, userId={}, expectedRevenue={}",
+                eventId, eventStats.getUserId(), event.getExpectedRevenue());
 
             // 3. 캐시 무효화 (다음 조회 시 최신 데이터 반영)
             String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + eventId;

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/messaging/consumer/ParticipantRegisteredConsumer.java

@@ -1,7 +1,9 @@
 package com.kt.event.analytics.messaging.consumer;
 
+import com.kt.event.analytics.entity.ChannelStats;
 import com.kt.event.analytics.entity.EventStats;
 import com.kt.event.analytics.messaging.event.ParticipantRegisteredEvent;
+import com.kt.event.analytics.repository.ChannelStatsRepository;
 import com.kt.event.analytics.repository.EventStatsRepository;
 import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
@@ -26,10 +28,11 @@ import java.util.concurrent.TimeUnit;
 public class ParticipantRegisteredConsumer {
 
     private final EventStatsRepository eventStatsRepository;
+    private final ChannelStatsRepository channelStatsRepository;
     private final ObjectMapper objectMapper;
     private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
 
-    private static final String PROCESSED_PARTICIPANTS_KEY = "processed_participants";
+    private static final String PROCESSED_PARTICIPANTS_KEY = "processed_participants_v2";
     private static final String CACHE_KEY_PREFIX = "analytics:dashboard:";
     private static final long IDEMPOTENCY_TTL_DAYS = 7;
 
@@ -47,11 +50,13 @@ public class ParticipantRegisteredConsumer {
             ParticipantRegisteredEvent event = objectMapper.readValue(message, ParticipantRegisteredEvent.class);
             String participantId = event.getParticipantId();
             String eventId = event.getEventId();
+            String channel = event.getChannel();
 
-            // ✅ 1. 멱등성 체크 (중복 처리 방지)
+            // ✅ 1. 멱등성 체크 (중복 처리 방지) - eventId:participantId 조합으로 체크
-            Boolean isProcessed = redisTemplate.opsForSet().isMember(PROCESSED_PARTICIPANTS_KEY, participantId);
+            String idempotencyKey = eventId + ":" + participantId;
+            Boolean isProcessed = redisTemplate.opsForSet().isMember(PROCESSED_PARTICIPANTS_KEY, idempotencyKey);
             if (Boolean.TRUE.equals(isProcessed)) {
-                log.warn("⚠️ 중복 이벤트 스킵 (이미 처리됨): participantId={}", participantId);
+                log.warn("⚠️ 중복 이벤트 스킵 (이미 처리됨): eventId={}, participantId={}", eventId, participantId);
                 return;
             }
 
@@ -67,15 +72,29 @@ public class ParticipantRegisteredConsumer {
                     () -> log.warn("⚠️ 이벤트 통계 없음: eventId={}", eventId)
                 );
 
-            // 3. 캐시 무효화 (다음 조회 시 최신 참여자 수 반영)
+            // 3. 채널별 참여자 수 업데이트 - 비관적 락 적용
+            if (channel != null && !channel.isEmpty()) {
+                channelStatsRepository.findByEventIdAndChannelNameWithLock(eventId, channel)
+                    .ifPresentOrElse(
+                        channelStats -> {
+                            channelStats.incrementParticipants();
+                            channelStatsRepository.save(channelStats);
+                            log.info("✅ 채널별 참여자 수 업데이트: eventId={}, channel={}, participants={}",
+                                eventId, channel, channelStats.getParticipants());
+                        },
+                        () -> log.warn("⚠️ 채널 통계 없음: eventId={}, channel={}", eventId, channel)
+                    );
+            }
+
+            // 4. 캐시 무효화 (다음 조회 시 최신 참여자 수 반영)
             String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + eventId;
             redisTemplate.delete(cacheKey);
             log.debug("🗑️ 캐시 무효화: {}", cacheKey);
 
-            // 4. 멱등성 처리 완료 기록 (7일 TTL)
+            // 5. 멱등성 처리 완료 기록 (7일 TTL)
-            redisTemplate.opsForSet().add(PROCESSED_PARTICIPANTS_KEY, participantId);
+            redisTemplate.opsForSet().add(PROCESSED_PARTICIPANTS_KEY, idempotencyKey);
             redisTemplate.expire(PROCESSED_PARTICIPANTS_KEY, IDEMPOTENCY_TTL_DAYS, TimeUnit.DAYS);
-            log.debug("✅ 멱등성 기록: participantId={}", participantId);
+            log.debug("✅ 멱등성 기록: eventId={}, participantId={}", eventId, participantId);
 
         } catch (Exception e) {
             log.error("❌ ParticipantRegistered 이벤트 처리 실패: {}", e.getMessage(), e);

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/messaging/event/DistributionCompletedEvent.java

@@ -62,5 +62,10 @@ public class DistributionCompletedEvent {
          * 예상 노출 수
          */
         private Integer expectedViews;
+
+        /**
+         * 배포 비용 (원)
+         */
+        private java.math.BigDecimal distributionCost;
     }
 }

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/messaging/event/EventCreatedEvent.java

@@ -36,6 +36,11 @@ public class EventCreatedEvent {
      */
     private BigDecimal totalInvestment;
 
+    /**
+     * 예상 수익
+     */
+    private BigDecimal expectedRevenue;
+
     /**
      * 이벤트 상태
      */

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/repository/ChannelStatsRepository.java

@@ -1,7 +1,11 @@
 package com.kt.event.analytics.repository;
 
 import com.kt.event.analytics.entity.ChannelStats;
+import jakarta.persistence.LockModeType;
 import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
+import org.springframework.data.jpa.repository.Lock;
+import org.springframework.data.jpa.repository.Query;
+import org.springframework.data.repository.query.Param;
 import org.springframework.stereotype.Repository;
 
 import java.util.List;
@@ -30,6 +34,18 @@ public interface ChannelStatsRepository extends JpaRepository<ChannelStats, Long
      */
     Optional<ChannelStats> findByEventIdAndChannelName(String eventId, String channelName);
 
+    /**
+     * 이벤트 ID와 채널명으로 통계 조회 (비관적 락)
+     *
+     * @param eventId     이벤트 ID
+     * @param channelName 채널명
+     * @return 채널 통계
+     */
+    @Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE)
+    @Query("SELECT c FROM ChannelStats c WHERE c.eventId = :eventId AND c.channelName = :channelName")
+    Optional<ChannelStats> findByEventIdAndChannelNameWithLock(@Param("eventId") String eventId,
+                                                                 @Param("channelName") String channelName);
+
     /**
      * 여러 이벤트 ID로 모든 채널 통계 조회
      *

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/service/AnalyticsService.java

@@ -47,12 +47,10 @@ public class AnalyticsService {
      * 대시보드 데이터 조회
      *
      * @param eventId   이벤트 ID
-     * @param startDate 조회 시작 날짜 (선택)
+     * @param refresh 캐시 갱신 여부
-     * @param endDate   조회 종료 날짜 (선택)
+     * @return 대시보드 응답 (이벤트 시작일 ~ 현재까지)
-     * @param refresh   캐시 갱신 여부
-     * @return 대시보드 응답
      */
-    public AnalyticsDashboardResponse getDashboardData(String eventId, LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate, boolean refresh) {
+    public AnalyticsDashboardResponse getDashboardData(String eventId, boolean refresh) {
         log.info("대시보드 데이터 조회 시작: eventId={}, refresh={}", eventId, refresh);
 
         String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + eventId;
@@ -91,7 +89,7 @@ public class AnalyticsService {
         }
 
         // 3. 대시보드 데이터 구성
-        AnalyticsDashboardResponse response = buildDashboardData(eventStats, channelStatsList, startDate, endDate);
+        AnalyticsDashboardResponse response = buildDashboardData(eventStats, channelStatsList);
 
         // 4. Redis 캐싱 (1시간 TTL)
         try {
@@ -110,10 +108,9 @@ public class AnalyticsService {
     /**
      * 대시보드 데이터 구성
      */
-    private AnalyticsDashboardResponse buildDashboardData(EventStats eventStats, List<ChannelStats> channelStatsList,
+    private AnalyticsDashboardResponse buildDashboardData(EventStats eventStats, List<ChannelStats> channelStatsList) {
-                                                           LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) {
+        // 기간 정보 (이벤트 시작일 ~ 현재)
-        // 기간 정보
+        PeriodInfo period = buildPeriodInfo(eventStats);
-        PeriodInfo period = buildPeriodInfo(startDate, endDate);
 
         // 성과 요약
         AnalyticsSummary summary = buildAnalyticsSummary(eventStats, channelStatsList);
@@ -137,11 +134,11 @@ public class AnalyticsService {
     }
 
     /**
-     * 기간 정보 구성
+     * 기간 정보 구성 (이벤트 생성일 ~ 현재)
      */
-    private PeriodInfo buildPeriodInfo(LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) {
+    private PeriodInfo buildPeriodInfo(EventStats eventStats) {
-        LocalDateTime start = startDate != null ? startDate : LocalDateTime.now().minusDays(30);
+        LocalDateTime start = eventStats.getCreatedAt();
-        LocalDateTime end = endDate != null ? endDate : LocalDateTime.now();
+        LocalDateTime end = LocalDateTime.now();
 
         long durationDays = ChronoUnit.DAYS.between(start, end);
 

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/service/TimelineAnalyticsService.java

@@ -26,20 +26,13 @@ public class TimelineAnalyticsService {
     private final TimelineDataRepository timelineDataRepository;
 
     /**
-     * 시간대별 참여 추이 조회
+     * 시간대별 참여 추이 조회 (이벤트 전체 기간)
      */
-    public TimelineAnalyticsResponse getTimelineAnalytics(String eventId, String interval,
+    public TimelineAnalyticsResponse getTimelineAnalytics(String eventId, String interval, List<String> metrics) {
-                                                           LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate,
-                                                           List<String> metrics) {
         log.info("시간대별 참여 추이 조회: eventId={}, interval={}", eventId, interval);
 
-        // 시간대별 데이터 조회
+        // 시간대별 데이터 조회 (이벤트 전체 기간)
-        List<TimelineData> timelineDataList;
+        List<TimelineData> timelineDataList = timelineDataRepository.findByEventIdOrderByTimestampAsc(eventId);
-        if (startDate != null && endDate != null) {
-            timelineDataList = timelineDataRepository.findByEventIdAndTimestampBetween(eventId, startDate, endDate);
-        } else {
-            timelineDataList = timelineDataRepository.findByEventIdOrderByTimestampAsc(eventId);
-        }
 
         // 시간대별 데이터 포인트 구성
         List<TimelineDataPoint> dataPoints = buildTimelineDataPoints(timelineDataList);

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/service/UserAnalyticsService.java

@@ -44,13 +44,11 @@ public class UserAnalyticsService {
     /**
      * 사용자 전체 대시보드 데이터 조회
      *
-     * @param userId    사용자 ID
+     * @param userId  사용자 ID
-     * @param startDate 조회 시작 날짜 (선택)
+     * @param refresh 캐시 갱신 여부
-     * @param endDate   조회 종료 날짜 (선택)
+     * @return 사용자 통합 대시보드 응답 (userId 기반 전체 이벤트 조회)
-     * @param refresh   캐시 갱신 여부
-     * @return 사용자 통합 대시보드 응답
      */
-    public UserAnalyticsDashboardResponse getUserDashboardData(String userId, LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate, boolean refresh) {
+    public UserAnalyticsDashboardResponse getUserDashboardData(String userId, boolean refresh) {
         log.info("사용자 전체 대시보드 데이터 조회 시작: userId={}, refresh={}", userId, refresh);
 
         String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + userId;
@@ -75,7 +73,7 @@ public class UserAnalyticsService {
         List<EventStats> allEvents = eventStatsRepository.findAllByUserId(userId);
         if (allEvents.isEmpty()) {
             log.warn("사용자에 이벤트가 없음: userId={}", userId);
-            return buildEmptyResponse(userId, startDate, endDate);
+            return buildEmptyResponse(userId);
         }
 
         log.debug("사용자 이벤트 조회 완료: userId={}, 이벤트 수={}", userId, allEvents.size());
@@ -87,7 +85,7 @@ public class UserAnalyticsService {
         List<ChannelStats> allChannelStats = channelStatsRepository.findByEventIdIn(eventIds);
 
         // 3. 통합 대시보드 데이터 구성
-        UserAnalyticsDashboardResponse response = buildUserDashboardData(userId, allEvents, allChannelStats, startDate, endDate);
+        UserAnalyticsDashboardResponse response = buildUserDashboardData(userId, allEvents, allChannelStats);
 
         // 4. Redis 캐싱 (30분 TTL)
         try {
@@ -104,10 +102,15 @@ public class UserAnalyticsService {
     /**
      * 빈 응답 생성 (이벤트가 없는 경우)
      */
-    private UserAnalyticsDashboardResponse buildEmptyResponse(String userId, LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) {
+    private UserAnalyticsDashboardResponse buildEmptyResponse(String userId) {
+        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
         return UserAnalyticsDashboardResponse.builder()
                 .userId(userId)
-                .period(buildPeriodInfo(startDate, endDate))
+                .period(PeriodInfo.builder()
+                        .startDate(now)
+                        .endDate(now)
+                        .durationDays(0)
+                        .build())
                 .totalEvents(0)
                 .activeEvents(0)
                 .overallSummary(buildEmptyAnalyticsSummary())
@@ -123,10 +126,9 @@ public class UserAnalyticsService {
      * 사용자 통합 대시보드 데이터 구성
      */
     private UserAnalyticsDashboardResponse buildUserDashboardData(String userId, List<EventStats> allEvents,
-                                                                   List<ChannelStats> allChannelStats,
+                                                                   List<ChannelStats> allChannelStats) {
-                                                                   LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) {
+        // 기간 정보 (전체 이벤트의 최소/최대 날짜 기반)
-        // 기간 정보
+        PeriodInfo period = buildPeriodFromEvents(allEvents);
-        PeriodInfo period = buildPeriodInfo(startDate, endDate);
 
         // 전체 이벤트 수 및 활성 이벤트 수
         int totalEvents = allEvents.size();
@@ -300,15 +302,24 @@ public class UserAnalyticsService {
     /**
      * 기간 정보 구성
      */
-    private PeriodInfo buildPeriodInfo(LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) {
+    /**
-        LocalDateTime start = startDate != null ? startDate : LocalDateTime.now().minusDays(30);
+     * 전체 이벤트의 생성/수정 시간 기반으로 period 계산
-        LocalDateTime end = endDate != null ? endDate : LocalDateTime.now();
+     */
-        long durationDays = ChronoUnit.DAYS.between(start, end);
+    private PeriodInfo buildPeriodFromEvents(List<EventStats> events) {
+        LocalDateTime start = events.stream()
+                .map(EventStats::getCreatedAt)
+                .min(LocalDateTime::compareTo)
+                .orElse(LocalDateTime.now());
+
+        LocalDateTime end = events.stream()
+                .map(EventStats::getUpdatedAt)
+                .max(LocalDateTime::compareTo)
+                .orElse(LocalDateTime.now());
 
         return PeriodInfo.builder()
                 .startDate(start)
                 .endDate(end)
-                .durationDays((int) durationDays)
+                .durationDays((int) ChronoUnit.DAYS.between(start, end))
                 .build();
     }
 

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/service/UserChannelAnalyticsService.java

@@ -42,10 +42,9 @@ public class UserChannelAnalyticsService {
     private static final long CACHE_TTL = 1800; // 30분
 
     /**
-     * 사용자 전체 채널 분석 데이터 조회
+     * 사용자 전체 채널 분석 데이터 조회 (전체 채널 무조건 표시)
      */
-    public UserChannelAnalyticsResponse getUserChannelAnalytics(String userId, List<String> channels, String sortBy, String order,
+    public UserChannelAnalyticsResponse getUserChannelAnalytics(String userId, String sortBy, String order, boolean refresh) {
-                                                                 LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate, boolean refresh) {
         log.info("사용자 채널 분석 조회 시작: userId={}, refresh={}", userId, refresh);
 
         String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + userId;
@@ -66,14 +65,14 @@ public class UserChannelAnalyticsService {
         // 2. 데이터 조회
         List<EventStats> allEvents = eventStatsRepository.findAllByUserId(userId);
         if (allEvents.isEmpty()) {
-            return buildEmptyResponse(userId, startDate, endDate);
+            return buildEmptyResponse(userId);
         }
 
         List<String> eventIds = allEvents.stream().map(EventStats::getEventId).collect(Collectors.toList());
         List<ChannelStats> allChannelStats = channelStatsRepository.findByEventIdIn(eventIds);
 
-        // 3. 응답 구성
+        // 3. 응답 구성 (전체 채널)
-        UserChannelAnalyticsResponse response = buildChannelAnalyticsResponse(userId, allEvents, allChannelStats, channels, sortBy, order, startDate, endDate);
+        UserChannelAnalyticsResponse response = buildChannelAnalyticsResponse(userId, allEvents, allChannelStats, sortBy, order);
 
         // 4. 캐싱
         try {
@@ -87,10 +86,15 @@ public class UserChannelAnalyticsService {
         return response;
     }
 
-    private UserChannelAnalyticsResponse buildEmptyResponse(String userId, LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) {
+    private UserChannelAnalyticsResponse buildEmptyResponse(String userId) {
+        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
         return UserChannelAnalyticsResponse.builder()
                 .userId(userId)
-                .period(buildPeriodInfo(startDate, endDate))
+                .period(PeriodInfo.builder()
+                        .startDate(now)
+                        .endDate(now)
+                        .durationDays(0)
+                        .build())
                 .totalEvents(0)
                 .channels(new ArrayList<>())
                 .comparison(ChannelComparison.builder().build())
@@ -100,15 +104,10 @@ public class UserChannelAnalyticsService {
     }
 
     private UserChannelAnalyticsResponse buildChannelAnalyticsResponse(String userId, List<EventStats> allEvents,
-                                                                        List<ChannelStats> allChannelStats, List<String> channels,
+                                                                        List<ChannelStats> allChannelStats,
-                                                                        String sortBy, String order, LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) {
+                                                                        String sortBy, String order) {
-        // 채널 필터링
+        // 채널별 집계 (전체 채널)
-        List<ChannelStats> filteredChannels = channels != null && !channels.isEmpty()
+        List<ChannelAnalytics> channelAnalyticsList = aggregateChannelAnalytics(allChannelStats);
-                ? allChannelStats.stream().filter(c -> channels.contains(c.getChannelName())).collect(Collectors.toList())
-                : allChannelStats;
-
-        // 채널별 집계
-        List<ChannelAnalytics> channelAnalyticsList = aggregateChannelAnalytics(filteredChannels);
 
         // 정렬
         channelAnalyticsList = sortChannels(channelAnalyticsList, sortBy, order);
@@ -118,7 +117,7 @@ public class UserChannelAnalyticsService {
 
         return UserChannelAnalyticsResponse.builder()
                 .userId(userId)
-                .period(buildPeriodInfo(startDate, endDate))
+                .period(buildPeriodFromEvents(allEvents))
                 .totalEvents(allEvents.size())
                 .channels(channelAnalyticsList)
                 .comparison(comparison)
@@ -246,15 +245,24 @@ public class UserChannelAnalyticsService {
                 .build();
     }
 
-    private PeriodInfo buildPeriodInfo(LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) {
+    /**
-        LocalDateTime start = startDate != null ? startDate : LocalDateTime.now().minusDays(30);
+     * 전체 이벤트의 생성/수정 시간 기반으로 period 계산
-        LocalDateTime end = endDate != null ? endDate : LocalDateTime.now();
+     */
-        long durationDays = ChronoUnit.DAYS.between(start, end);
+    private PeriodInfo buildPeriodFromEvents(List<EventStats> events) {
+        LocalDateTime start = events.stream()
+                .map(EventStats::getCreatedAt)
+                .min(LocalDateTime::compareTo)
+                .orElse(LocalDateTime.now());
+
+        LocalDateTime end = events.stream()
+                .map(EventStats::getUpdatedAt)
+                .max(LocalDateTime::compareTo)
+                .orElse(LocalDateTime.now());
 
         return PeriodInfo.builder()
                 .startDate(start)
                 .endDate(end)
-                .durationDays((int) durationDays)
+                .durationDays((int) ChronoUnit.DAYS.between(start, end))
                 .build();
     }
 }

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/service/UserRoiAnalyticsService.java

@@ -1,7 +1,9 @@
 package com.kt.event.analytics.service;
 
 import com.kt.event.analytics.dto.response.*;
+import com.kt.event.analytics.entity.ChannelStats;
 import com.kt.event.analytics.entity.EventStats;
+import com.kt.event.analytics.repository.ChannelStatsRepository;
 import com.kt.event.analytics.repository.EventStatsRepository;
 import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
 import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
@@ -31,14 +33,14 @@ import java.util.stream.Collectors;
 public class UserRoiAnalyticsService {
 
     private final EventStatsRepository eventStatsRepository;
+    private final ChannelStatsRepository channelStatsRepository;
     private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
     private final ObjectMapper objectMapper;
 
     private static final String CACHE_KEY_PREFIX = "analytics:user:roi:";
     private static final long CACHE_TTL = 1800;
 
-    public UserRoiAnalyticsResponse getUserRoiAnalytics(String userId, boolean includeProjection,
+    public UserRoiAnalyticsResponse getUserRoiAnalytics(String userId, boolean includeProjection, boolean refresh) {
-                                                         LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate, boolean refresh) {
         log.info("사용자 ROI 분석 조회 시작: userId={}, refresh={}", userId, refresh);
 
         String cacheKey = CACHE_KEY_PREFIX + userId;
@@ -56,10 +58,10 @@ public class UserRoiAnalyticsService {
 
         List<EventStats> allEvents = eventStatsRepository.findAllByUserId(userId);
         if (allEvents.isEmpty()) {
-            return buildEmptyResponse(userId, startDate, endDate);
+            return buildEmptyResponse(userId);
         }
 
-        UserRoiAnalyticsResponse response = buildRoiResponse(userId, allEvents, includeProjection, startDate, endDate);
+        UserRoiAnalyticsResponse response = buildRoiResponse(userId, allEvents, includeProjection);
 
         try {
             String jsonData = objectMapper.writeValueAsString(response);
@@ -71,13 +73,32 @@ public class UserRoiAnalyticsService {
         return response;
     }
 
-    private UserRoiAnalyticsResponse buildEmptyResponse(String userId, LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) {
+    private UserRoiAnalyticsResponse buildEmptyResponse(String userId) {
+        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
         return UserRoiAnalyticsResponse.builder()
                 .userId(userId)
-                .period(buildPeriodInfo(startDate, endDate))
+                .period(PeriodInfo.builder()
+                        .startDate(now)
+                        .endDate(now)
+                        .durationDays(0)
+                        .build())
                 .totalEvents(0)
-                .overallInvestment(InvestmentDetails.builder().total(BigDecimal.ZERO).build())
+                .overallInvestment(InvestmentDetails.builder()
-                .overallRevenue(RevenueDetails.builder().total(BigDecimal.ZERO).build())
+                        .total(BigDecimal.ZERO)
+                        .contentCreation(BigDecimal.ZERO)
+                        .operation(BigDecimal.ZERO)
+                        .distribution(BigDecimal.ZERO)
+                        .prizeCost(BigDecimal.ZERO)
+                        .channelCost(BigDecimal.ZERO)
+                        .build())
+                .overallRevenue(RevenueDetails.builder()
+                        .total(BigDecimal.ZERO)
+                        .directSales(BigDecimal.ZERO)
+                        .expectedSales(BigDecimal.ZERO)
+                        .newCustomerRevenue(BigDecimal.ZERO)
+                        .existingCustomerRevenue(BigDecimal.ZERO)
+                        .brandValue(BigDecimal.ZERO)
+                        .build())
                 .overallRoi(RoiCalculation.builder()
                         .netProfit(BigDecimal.ZERO)
                         .roiPercentage(0.0)
@@ -88,8 +109,7 @@ public class UserRoiAnalyticsService {
                 .build();
     }
 
-    private UserRoiAnalyticsResponse buildRoiResponse(String userId, List<EventStats> allEvents, boolean includeProjection,
+    private UserRoiAnalyticsResponse buildRoiResponse(String userId, List<EventStats> allEvents, boolean includeProjection) {
-                                                       LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) {
         BigDecimal totalInvestment = allEvents.stream().map(EventStats::getTotalInvestment).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
         BigDecimal totalRevenue = allEvents.stream().map(EventStats::getExpectedRevenue).reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
         BigDecimal totalProfit = totalRevenue.subtract(totalInvestment);
@@ -98,17 +118,44 @@ public class UserRoiAnalyticsService {
                 ? totalProfit.divide(totalInvestment, 4, RoundingMode.HALF_UP).multiply(BigDecimal.valueOf(100)).doubleValue()
                 : 0.0;
 
+        // ChannelStats에서 실제 배포 비용 집계
+        List<String> eventIds = allEvents.stream().map(EventStats::getEventId).collect(Collectors.toList());
+        List<ChannelStats> allChannelStats = channelStatsRepository.findByEventIdIn(eventIds);
+
+        BigDecimal actualDistribution = allChannelStats.stream()
+                .map(ChannelStats::getDistributionCost)
+                .reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
+
+        // 나머지 비용 계산 (총 투자 - 실제 채널 배포 비용)
+        BigDecimal remaining = totalInvestment.subtract(actualDistribution);
+
+        // 나머지 비용 분배: 경품 50%, 콘텐츠 제작 30%, 운영 20%
+        BigDecimal prizeCost = remaining.multiply(BigDecimal.valueOf(0.50));
+        BigDecimal contentCreation = remaining.multiply(BigDecimal.valueOf(0.30));
+        BigDecimal operation = remaining.multiply(BigDecimal.valueOf(0.20));
+
         InvestmentDetails investment = InvestmentDetails.builder()
                 .total(totalInvestment)
-                .contentCreation(totalInvestment.multiply(BigDecimal.valueOf(0.6)))
+                .contentCreation(contentCreation)
-                .operation(totalInvestment.multiply(BigDecimal.valueOf(0.2)))
+                .operation(operation)
-                .distribution(totalInvestment.multiply(BigDecimal.valueOf(0.2)))
+                .distribution(actualDistribution)
+                .prizeCost(prizeCost)
+                .channelCost(actualDistribution)  // 채널비용은 배포비용과 동일
                 .build();
 
+        // 매출 분배: 직접 매출 70%, 예상 추가 매출 30% / 신규 고객 40%, 기존 고객 60%
+        BigDecimal directSales = totalRevenue.multiply(BigDecimal.valueOf(0.70));
+        BigDecimal expectedSales = totalRevenue.multiply(BigDecimal.valueOf(0.30));
+        BigDecimal newCustomerRevenue = totalRevenue.multiply(BigDecimal.valueOf(0.40));
+        BigDecimal existingCustomerRevenue = totalRevenue.multiply(BigDecimal.valueOf(0.60));
+
         RevenueDetails revenue = RevenueDetails.builder()
                 .total(totalRevenue)
-                .directSales(totalRevenue.multiply(BigDecimal.valueOf(0.7)))
+                .directSales(directSales)
-                .expectedSales(totalRevenue.multiply(BigDecimal.valueOf(0.3)))
+                .expectedSales(expectedSales)
+                .newCustomerRevenue(newCustomerRevenue)
+                .existingCustomerRevenue(existingCustomerRevenue)
+                .brandValue(BigDecimal.ZERO)  // 브랜드 가치는 별도 계산 필요 시 추가
                 .build();
 
         RoiCalculation roiCalc = RoiCalculation.builder()
@@ -149,9 +196,12 @@ public class UserRoiAnalyticsService {
                 .sorted(Comparator.comparingDouble(UserRoiAnalyticsResponse.EventRoiSummary::getRoi).reversed())
                 .collect(Collectors.toList());
 
+        // 전체 이벤트의 최소/최대 날짜로 period 계산
+        PeriodInfo period = buildPeriodFromEvents(allEvents);
+
         return UserRoiAnalyticsResponse.builder()
                 .userId(userId)
-                .period(buildPeriodInfo(startDate, endDate))
+                .period(period)
                 .totalEvents(allEvents.size())
                 .overallInvestment(investment)
                 .overallRevenue(revenue)
@@ -164,9 +214,20 @@ public class UserRoiAnalyticsService {
                 .build();
     }
 
-    private PeriodInfo buildPeriodInfo(LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) {
+    /**
-        LocalDateTime start = startDate != null ? startDate : LocalDateTime.now().minusDays(30);
+     * 전체 이벤트의 생성/수정 시간 기반으로 period 계산
-        LocalDateTime end = endDate != null ? endDate : LocalDateTime.now();
+     */
+    private PeriodInfo buildPeriodFromEvents(List<EventStats> events) {
+        LocalDateTime start = events.stream()
+                .map(EventStats::getCreatedAt)
+                .min(LocalDateTime::compareTo)
+                .orElse(LocalDateTime.now());
+
+        LocalDateTime end = events.stream()
+                .map(EventStats::getUpdatedAt)
+                .max(LocalDateTime::compareTo)
+                .orElse(LocalDateTime.now());
+
         return PeriodInfo.builder()
                 .startDate(start)
                 .endDate(end)

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/service/UserTimelineAnalyticsService.java

@@ -37,7 +37,6 @@ public class UserTimelineAnalyticsService {
     private static final long CACHE_TTL = 1800;
 
     public UserTimelineAnalyticsResponse getUserTimelineAnalytics(String userId, String interval,
-                                                                   LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate,
                                                                    List<String> metrics, boolean refresh) {
         log.info("사용자 타임라인 분석 조회 시작: userId={}, interval={}, refresh={}", userId, interval, refresh);
 
@@ -56,15 +55,13 @@ public class UserTimelineAnalyticsService {
 
         List<EventStats> allEvents = eventStatsRepository.findAllByUserId(userId);
         if (allEvents.isEmpty()) {
-            return buildEmptyResponse(userId, interval, startDate, endDate);
+            return buildEmptyResponse(userId, interval);
         }
 
         List<String> eventIds = allEvents.stream().map(EventStats::getEventId).collect(Collectors.toList());
-        List<TimelineData> allTimelineData = startDate != null && endDate != null
+        List<TimelineData> allTimelineData = timelineDataRepository.findByEventIdInOrderByTimestampAsc(eventIds);
-                ? timelineDataRepository.findByEventIdInAndTimestampBetween(eventIds, startDate, endDate)
-                : timelineDataRepository.findByEventIdInOrderByTimestampAsc(eventIds);
 
-        UserTimelineAnalyticsResponse response = buildTimelineResponse(userId, allEvents, allTimelineData, interval, startDate, endDate);
+        UserTimelineAnalyticsResponse response = buildTimelineResponse(userId, allEvents, allTimelineData, interval);
 
         try {
             String jsonData = objectMapper.writeValueAsString(response);
@@ -76,10 +73,15 @@ public class UserTimelineAnalyticsService {
         return response;
     }
 
-    private UserTimelineAnalyticsResponse buildEmptyResponse(String userId, String interval, LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) {
+    private UserTimelineAnalyticsResponse buildEmptyResponse(String userId, String interval) {
+        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
         return UserTimelineAnalyticsResponse.builder()
                 .userId(userId)
-                .period(buildPeriodInfo(startDate, endDate))
+                .period(PeriodInfo.builder()
+                        .startDate(now)
+                        .endDate(now)
+                        .durationDays(0)
+                        .build())
                 .totalEvents(0)
                 .interval(interval != null ? interval : "daily")
                 .dataPoints(new ArrayList<>())
@@ -91,8 +93,7 @@ public class UserTimelineAnalyticsService {
     }
 
     private UserTimelineAnalyticsResponse buildTimelineResponse(String userId, List<EventStats> allEvents,
-                                                                 List<TimelineData> allTimelineData, String interval,
+                                                                 List<TimelineData> allTimelineData, String interval) {
-                                                                 LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) {
         Map<LocalDateTime, TimelineDataPoint> aggregatedData = new LinkedHashMap<>();
 
         for (TimelineData data : allTimelineData) {
@@ -119,7 +120,7 @@ public class UserTimelineAnalyticsService {
 
         return UserTimelineAnalyticsResponse.builder()
                 .userId(userId)
-                .period(buildPeriodInfo(startDate, endDate))
+                .period(buildPeriodFromEvents(allEvents))
                 .totalEvents(allEvents.size())
                 .interval(interval != null ? interval : "daily")
                 .dataPoints(dataPoints)
@@ -179,9 +180,20 @@ public class UserTimelineAnalyticsService {
                 .build() : PeakTimeInfo.builder().build();
     }
 
-    private PeriodInfo buildPeriodInfo(LocalDateTime startDate, LocalDateTime endDate) {
+    /**
-        LocalDateTime start = startDate != null ? startDate : LocalDateTime.now().minusDays(30);
+     * 전체 이벤트의 생성/수정 시간 기반으로 period 계산
-        LocalDateTime end = endDate != null ? endDate : LocalDateTime.now();
+     */
+    private PeriodInfo buildPeriodFromEvents(List<EventStats> events) {
+        LocalDateTime start = events.stream()
+                .map(EventStats::getCreatedAt)
+                .min(LocalDateTime::compareTo)
+                .orElse(LocalDateTime.now());
+
+        LocalDateTime end = events.stream()
+                .map(EventStats::getUpdatedAt)
+                .max(LocalDateTime::compareTo)
+                .orElse(LocalDateTime.now());
+
         return PeriodInfo.builder()
                 .startDate(start)
                 .endDate(end)

analytics-service/src/main/resources/application.yml

@@ -47,11 +47,13 @@ spring:
     enabled: ${KAFKA_ENABLED:true}
     bootstrap-servers: ${KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS:20.249.182.13:9095,4.217.131.59:9095}
     consumer:
-      group-id: ${KAFKA_CONSUMER_GROUP_ID:analytics-service}
+      group-id: ${KAFKA_CONSUMER_GROUP_ID:analytics-service-consumers-v3}
       auto-offset-reset: earliest
       enable-auto-commit: true
       key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
       value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
+      properties:
+        auto.offset.reset: earliest
     producer:
       key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
       value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
@@ -73,6 +75,11 @@ spring:
 # Server
 server:
   port: ${SERVER_PORT:8086}
+  servlet:
+    encoding:
+      charset: UTF-8
+      enabled: true
+      force: true
 
 # JWT
 jwt:

tools/reset-analytics-data.ps1

@@ -0,0 +1,33 @@
+# Analytics Redis 초기화 스크립트
+
+Write-Host "Analytics Redis 초기화 시작..." -ForegroundColor Cyan
+
+# Redis 컨테이너 찾기
+$redisContainer = docker ps --filter "ancestor=redis" --format "{{.Names}}" | Select-Object -First 1
+
+if ($redisContainer) {
+    Write-Host "Redis 컨테이너 발견: $redisContainer" -ForegroundColor Green
+
+    # 멱등성 키 삭제
+    Write-Host "멱등성 키 삭제 중..." -ForegroundColor Yellow
+    docker exec $redisContainer redis-cli DEL processed_participants
+    docker exec $redisContainer redis-cli DEL processed_events
+    docker exec $redisContainer redis-cli DEL distribution_completed
+
+    # 캐시 삭제
+    Write-Host "Analytics 캐시 삭제 중..." -ForegroundColor Yellow
+    docker exec $redisContainer redis-cli --scan --pattern "analytics:*" | ForEach-Object {
+        docker exec $redisContainer redis-cli DEL $_
+    }
+
+    Write-Host "완료! 서버를 재시작해주세요." -ForegroundColor Green
+} else {
+    Write-Host "Redis 컨테이너를 찾을 수 없습니다." -ForegroundColor Red
+    Write-Host "로컬 Redis를 시도합니다..." -ForegroundColor Yellow
+
+    redis-cli DEL processed_participants
+    redis-cli DEL processed_events
+    redis-cli DEL distribution_completed
+
+    Write-Host "완료! 서버를 재시작해주세요." -ForegroundColor Green
+}