【数据分析】派单排序策略优化验证(附sql查询代码)

SELECT cityname, avg(移动时间),avg(移动距离),avg(服务时间), count(t1.orderid)
FROM(
	SELECT orderid, taskstatus, cityname,TIMESTAMPDIFF(second,start_time,end_time) AS 移动时间,distance as 移动距离, TIMESTAMPDIFF(second,accept_time,order_end_time)as 服务时间
	FROM 表
	WHERE orderstatus =订单完成状态 and taskstatus = 服务完成状态 ) t1
JOIN(
        #目的是找到仅一个服务人员就完成的订单,排除异常状态
	SELECT *
	FROM(
		SELECT orderid, COUNT(taskstatus) as only_one_task
		FROM 表
		WHERE orderstatus =订单完成状态
		GROUP BY orderid) t
	WHERE only_one_task = 1) t2
#通过订单id相同关联两个表 ON t1.orderid = t2.orderid #按城市划分 GROUP BY cityname;

  

新的派单排序策略上线了——更换了服务资源的选择顺序,为了验证其效率需要进行数据分析。

这里,我采用的分析思路是假设,分析,验证的方式

假设:新策略会带来更短的移动距离和时间,和更快的做单时间

分析:对比方式。即用以往的订单数据进行分析,但根据具体业务场景需要特别注意几点:城市维度(每个城市的资源排布都不同),订单异常情况(即异常数据如何处理)。

  在处理异常情况上花的时间比较久,最后是采用忽略非正常订单的数据方式进行对比:如一个order对应一个task, order需要完成状态等。

验证:等待数据中,过段时间来汇报

 

转载于:https://www.cnblogs.com/break03/p/11551129.html

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