每月统计退单数和总订单数，结合前三个月的数据，计算历史退单率均值和标准差，并以Z-Score方法判定当月儿童牙齿早期矫治服务线上退单率是否超出正常波动范围。当|Z|＞2时，即识别出异常高或低的退单波动，提示口腔门诊及时排查原因，如服务变动、机构问题或活动影响。通过退单率分析预警退单率异常，帮助其精准锁定风险环节，优化服务流程。该数据亦可为行业内其他口腔医疗机构提供风险监控的参考。
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儿童牙齿早期矫治服务有关的销售数据，字段包括：线上平台名称、服务名称、服务套餐名称（共有11类套餐）、门店编号（公司拥有7家门店）、分析月份T、当月退单数、当月订单数、T-1月退单数、T-2月退单数、T-3月退单数、T-1月订单数、T-2月订单数、T-3月订单数；（2）对采集的数据进行清洗；2.计算当月退单率、T-1月退单率、T-2月退单率、T-3月退单率：退单率 = 某月退单数 / 当月订单数；计算历史退单率均值：历史退单率均值 = （T-1月退单数 + T-2月退单数 + T-3月退单数）/ 3；3.通过Z-Score方法识别异常：历史退单率标准差 = √{[(T-1月退单率-历史退单率均值)^2+(T-2月退单率-历史退单率均值)^2+(T-3月退单率-历史退单率均值)^2]/3}；当月Z-Score = (当月退单率 – 历史退单率均值)/历史退单率标准差；4.异常判定：若|Z|＞2,说明当月退单率异常；若|Z|≤2，说明当月退单率正常。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
线上平台名称 |
-- | -- |
服务名称 |
-- | -- |
服务套餐名称 |
-- | -- |
门店编号 |
-- | -- |
分析月份T |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 线上平台名称 | 美团 |
| 服务名称 | 儿童牙齿早期矫治服务 |
| 服务套餐名称 | 儿童功能矫治器|牙凸丨反颌丨口呼吸早期干预矫正肌功能训练 |
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