检验数据合并与统计口径检查

这个场景能帮你做什么

同样叫“不良率”，有的表按件算，有的按批次算；复检和首检混在一起，合并后的数字就可能失真。WorkBuddy 可以先梳理表格差异，再形成保留来源的合并底表，为后续报告准备可信的统计基础。

开始前需要准备什么

提供待合并文件、统计时间范围、字段解释和指标口径。尽量给唯一记录号、产品批次、检验阶段、数量单位及状态定义。重复数据、复测、返工、特采和撤销记录如何处理，也要有明确规则。

具体怎么做

第一步：先看每张表在记录什么。 让 WorkBuddy 列出文件、工作表、行数、时间范围、字段和记录粒度，判断一行是一件、一个批次还是一次缺陷。先确认粒度，再谈合并。

第二步：确认字段与状态对应。 将“批号/生产批次”等可能同义的列列成对应表；名称相似但含义不同的保留分列。合格、待判、复检合格、特采等状态不自动归并，单位换算仅用企业提供的关系。

第三步：合并并保留来源。 要求每条记录带原文件、工作表和行号，原始值另行保留。按批准规则识别重复导出；没有唯一编号时只标疑似重复，不直接删除。无法判定归属的记录进入待确认表。

第四步：做合并前后对账。 比较原始行数、纳入行数、重复排除和待确认行数，以及检验数量合计。计算整体合格率时展示合格件数合计与检验件数合计，不对各表百分比直接取平均。

可以直接交给 WorkBuddy 的完整要求

整理附件检验数据。先列各文件/表的记录粒度、字段、时间范围与数量单位，再提出字段和状态对应，按我确认的口径合并。
每行保留原文件、工作表、行号及原始值。件数、批次数、缺陷次数分开；首检、复检、返工和特采按提供规则处理。空白不补零，疑似重复不自动删，单位不明不换算。
输出合并明细、字段对应、重复与歧义记录、合并前后对账和计算依据。整体比率用合计分子除合计分母，展示公式。口径未确认先输出问题，不编权威指标，不覆盖原始文件。

完成后会得到什么

一份可回查原表的合并明细，以及无法直接统计的异常记录。例如，两份文件看似重复，但一份是首检、一份是复检，应保留不同阶段；无法识别时列待确认，不能删掉其中一份。

以下为简化示例，用于说明处理规则，并非实际运行结果。两份文件记录如下：

来源	记录号	批次	阶段	实际受检数	合格数
表 A 第 2 行	R01	B01	首检	100	97
表 B 第 2 行	R01	B01	首检	100	97
表 B 第 3 行	R02	B01	返工复检	3	3
表 B 第 4 行	R03	B02	首检	10	8

本例已确认 R01 的第二行是同次首检的重复导出，规则要求按记录号去重、首检与复检分开统计。输出应保留 R01 的两个来源位置，但只计一次数量；R02 单列复检，不能把 3 件复检合格加进首检分子。

处理后，3 条独立记录全部保留，首检实际受检数为 110、合格数为 105，合格率为 105 ÷ 110 ≈ 95.45%；复检另列实际受检 3、合格 3。行数对账为原始 4 行 = 保留 3 行 + 重复排除 1 行，首检合格率也不能用 97% 与 80% 的简单平均值 88.5%。若未确认 R01 为同次检验的重复导出，应先列疑似重复，不直接套用上述去重结果。

结果应该怎么检查

先核行数对账是否闭合，再核数量合计；检查所有被排除记录的理由。抽查同名字段是否真的同义，核分子分母、单位和检验阶段是否一致，确认特采和待判未被隐藏进合格数。

遇到这些情况怎么处理

没有记录号时保留疑似重复清单；一张表记批次、另一张记件数时分层统计；状态定义冲突先请质量人员确认。零分母不计算比率，日期缺失不默认归入当前月，原始错误经确认后另列更正值。

哪些由工具处理，哪些必须人工决定

工具整理结构、执行明确规则和对账。质量人员确认字段含义、去重、状态及统计范围，数据责任人批准更正。整理结果用于后续分析前仍需复核。