# 24H换单率计算逻辑最终修正 - v5.0

**更新日期**: 2026-05-16  
**版本**: v5.0 - 24H换单率完整定义  
**状态**: ✅ 编译通过

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## 核心修正：24H换单率的正确含义

### 用户提供的场景说明

```
场景1：冻结标签率 = 79% （< 80%，低标签率）
├─ 100个应该完成的订单
├─ 规则：完成即达标
├─ 24H完成数：80个
└─ 局部24H换单率 = 80 / 100 = 80%

场景2：冻结标签率 = 80% （>= 80%，高标签率）
├─ 100个应该完成的订单
├─ 规则：按16点前后分段+考核时间
├─ 考核通过数：75个（16点前通过 + 16点后通过）
└─ 局部24H换单率 = 75 / 100 = 75%

汇总：
├─ 低标签率：80个完成 + 100个应该完成 = 80%
├─ 高标签率：75个考核通过 + 100个应该完成 = 75%
└─ 整体24H换单率 = (80 + 75) / (100 + 100) = 155 / 200 = 77.5%
```

### 关键洞察

**24H换单率应该按照"标签率维度"分别计算，然后汇总**：

| 标签率维度 | 应该完成数 | 完成/通过数 | 计算 | 含义 |
|----------|---------|----------|------|------|
| 低标签率（<80%）| 100 | 24H完成=80 | 80/100 | 完成即达标的24小时完成情况 |
| 高标签率（≥80%）| 100 | 考核通过=75 | 75/100 | 按规则考核通过的情况 |
| **整体** | **200** | **155** | **155/200** | **整体24小时的履约达成率** |

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## SQL 实现修改

### 新增 CTE 1: DailyLowLabelRate24HCompleted

```sql
DailyLowLabelRate24HCompleted AS (
    SELECT 
        ar.到货日期 AS 日期,
        COUNT(DISTINCT ar.NeutralWaybillNumber) AS 低标签率24H完成数
    FROM ArrivalRequests ar
    INNER JOIN OverallScanStatus oss ON ar.NeutralWaybillNumber = oss.NeutralWaybillNumber
    WHERE 
        oss.曾成功 = 1 
        AND oss.首次成功时间 IS NOT NULL
        -- 低标签率订单：考核时间为NULL（完成即达标）
        AND ar.考核时间 IS NULL
    GROUP BY ar.到货日期
)
```

**说明**：
- 统计冻结标签率 < 80% 的订单在24H内完成的数量
- 这些订单的规则是"完成即达标"，所以只需统计"曾成功"的

### 新增 CTE 2: DailyHighLabelRateAssessed

```sql
DailyHighLabelRateAssessed AS (
    SELECT 
        日期,
        SUM(16点前考核通过包裹数) + SUM(16点后考核通过包裹数) AS 高标签率考核通过数
    FROM (
        SELECT 日期, 16点前考核通过包裹数, 0 AS 16点后考核通过包裹数 FROM DailyBeforeNoonPassed
        UNION ALL
        SELECT 日期, 0 AS 16点前考核通过包裹数, 16点后考核通过包裹数 FROM DailyAfternoonPassed
    ) t
    GROUP BY 日期
)
```

**说明**：
- 统计冻结标签率 ≥ 80% 的订单中，根据16点前/后分段规则考核通过的数量
- 注意：这里不包括"低标签率考核通过包裹数"（那些本来就是标签率<80%的）

### 修改24H换单率计算

```sql
24H换单率 = (低标签率24H完成数 + 高标签率考核通过数) 
           / (低标签率应该换单数 + 高标签率应该换单数) × 100%
```

**这个公式的构成**：

- **分子**：
  - `低标签率24H完成数`：标签率<80%且24H内完成的订单
  - `高标签率考核通过数`：标签率≥80%且按规则考核通过的订单
  
- **分母**：
  - `低标签率应该换单数`：所有标签率<80%的订单总数
  - `高标签率应该换单数`：所有标签率≥80%的订单总数

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## 数据流示例

### 完整的日报表数据

```
【输入数据】

低标签率维度 (冻结标签率 < 80%):
├─ 低标签率应该换单数: 100
├─ 低标签率24H完成数: 80
├─ 低标签率24H换单率: 80/100 = 80%

高标签率维度 (冻结标签率 >= 80%):
├─ 高标签率应该换单数: 100
├─ 16点前考核通过: 40
├─ 16点后考核通过: 35
├─ 高标签率考核通过数: 40 + 35 = 75
├─ 高标签率24H换单率: 75/100 = 75%

【计算】

整体24H换单率 = (低标签率24H完成数 + 高标签率考核通过数) 
              / (低标签率应该换单数 + 高标签率应该换单数)
              = (80 + 75) / (100 + 100)
              = 155 / 200
              = 77.5%

【输出】

日期: 2026-05-16
低标签率应该换单数: 100
高标签率应该换单数: 100
低标签率24H完成数: 80
高标签率考核通过数: 75
16点前考核通过包裹数: 40
16点后考核通过包裹数: 35
24H换单率: 77.5%
```

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## 关键字段说明

### 新增字段

| 字段 | 含义 | 来源 | 说明 |
|------|------|------|------|
| 低标签率24H完成数 | 标签率<80%的24H完成订单数 | DailyLowLabelRate24HCompleted | 完成即达标的24小时完成情况 |
| 高标签率考核通过数 | 标签率≥80%的考核通过订单数 | DailyHighLabelRateAssessed | 16点前考核通过 + 16点后考核通过 |

### 24H换单率计算逻辑

```
24H换单率用途：衡量24小时内的整体履约达成率

分子 = 低标签率24H完成 + 高标签率考核通过
      = 所有在24H内满足规则的订单

分母 = 低标签率应该换单 + 高标签率应该换单
      = 所有应该完成的订单总数

结果 = 分子 / 分母
      = 整体24小时的履约达成情况
```

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## 完整的指标体系（最终版）

### 基础统计指标（11个）
```
日期、当日新增换单数、当日换单失败、当日换单成功数、当日STOP数、
16点前到仓、16点后到仓、当日完成数、24H内完成数、
当日标签推送数、当日扫描数
```

### 递推计算指标（2个）
```
累计要换的总单数、当天应该换单数
```

### 逻辑相关指标（1个）
```
换单失败未完结订单
```

### 考核维度指标（3个）
```
16点前考核通过、16点后考核通过、低标签率考核通过
```

### 标签率维度指标（2个）
```
高标签率应该换单数、低标签率应该换单数
```

### 衍生计算指标（4个）
```
考核通过总数、当天换单完成率、24H换单率、数据拉取时间
```

### 24H换单率支撑字段（2个）
```
低标签率24H完成数、高标签率考核通过数
```

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## 编译状态

✅ **编译成功**
- 所有新增CTE已定义
- 24H换单率计算公式已修正
- JOIN语句已更新
- 无编译错误

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## 业务意义总结

**24H换单率 = 77.5% 说明**：

在当日的200个应该完成的订单中：
- 100个是标签率低的订单 → 80个在24H内完成 (80%)
- 100个是标签率高的订单 → 75个满足规则并通过考核 (75%)
- 整体：155个完成/通过 → **77.5%的整体履约达成**

这个指标对客户有说服力，因为：
1. 分子是实际完成的订单（不区分标签率）
2. 分母是应该完成的订单总数（统一标准）
3. 结果反映了整个团队的24小时履约能力

