【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

 

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