本数据主要应用于口腔医疗机构对补牙诊疗流程的精细化管理与医疗服务效率提升。基于异常判别机制，可及时识别服务时长的异常波动，实现对超长或异常短补牙服务的预警，帮助诊所快速定位服务流程瓶颈、医生操作差异或排班结构不合理等问题，精准追溯服务效率偏离的原因，科学优化诊疗流程、医生培训及排班策略；本数据亦可为行业内其他口腔医疗机构的服务流程效率的改进提供参考。
1.数据采集和预处理：（1）从公司口腔连锁门诊管理系统采集补牙服务有关的服务时长数据，字段包括：分析时间、服务名称、服务套餐名称、门店编号（公司拥有7家门店）、订单编号、本单服务时长、过去7次服务时长（不含本次）；（2）对采集的数据进行清洗；2.计算四分位距IQR：（1）使用QUARTILE.INC函数计算过去7次服务时长（不含本次）的第一四分位数Q1、第三四分位数Q3；（2）计算四分位距IQR：IQR=Q3-Q1；3.异常判定：（1）计算判定上限：判定上限=Q3+0.4*IQR；（2）计算判定下限：判定下限=Q1-0.4*IQR；（3）若本单服务时长＜判定下限或本单服务时长＞判定上限，则判定为异常；若本单服务时长位于[判定下限，判定上限]区间内则判定为正常。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
分析时间 |
-- | -- |
服务名称 |
-- | -- |
服务套餐名称 |
-- | -- |
门店编号 |
-- | -- |
订单编号 |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 分析时间 | 2025年6月5日 |
| 服务名称 | 补牙服务 |
| 服务套餐名称 | 【SMZ350】美国进口纳米树脂补牙 |
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