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   3.价值量：利润率提升5%以上。

   4.真实的数据分析结果如下

    K=1.5 ,  异常核查数=  3885条，  异常率=3885/7111 =54.6%
    K=2 ,  异常核查数=  3270条，  异常率=3270/7111 =45.9%---------建议这个就可以了,K值可以配置,方便后面调整
    K=2.5 ,  异常核查数=  2931条，  异常率=2931/7111 =41%
    K=3 ,  异常核查数=  2590条，  异常率=2590/7111 =36.4%

   1.必须是【客户订单】+【单品单件】包裹称重完成后，运费计算服务执行时，算法如下

     ①总公式：产品包裹重=称重值相加  /  N次称重 

       A.若SKU称重次数 ≤ 3 次，则加权后的包裹重= 包裹A+B+C /  SKU称重次数  （小于等于3次称重数据的，不需要使用四分位算法）

       B.若4次 ≤ SKU称重次数 ≤ 15次（近15次，超过15也取15次），则加权后包裹重=包裹A+B+C .... / SKU称重次数  ,  必须使用【四分位算法】K值默认取2（可进行修改参数），该算法自动选出异常的包裹值进行排除，正常包裹重值才进行加权计算，然后累加后 除以 N次称重

     ③若同一个包裹号有打回称重或重复称重时，会产生重复的的称重数据，只取最新更新的一条数据纳入计算。（可考虑去重复或者直接替换更新的方式处理）

     ④增量加权计算服务，每天执行一次且有包裹重量更新的产品才增加到产品库中。（晚上凌晨2~5点之间执行即可）

     ⑤最终的计算结果保留整数，且加权后插入产品的日志类型 需修改为“称重日志”。

    2.测试案例的场景说明（禅道需求中含大量的测试案例）   

     ①若2个包裹重  D01-20g,D02-30g  则结果= 20+30 / 2=  25g

     ②若3个包裹重  同上

     ③若4个及以上包裹重 D01-172g,D02-182,D03-184g,D04-184g,D05-184g  则因为称重次数超过4次， 故使用四分位算法后，正常包裹重182,184,184,184，异常包裹重：172，则结果=182+184+184+184 /4=184 (实际的结果为183.5，保留整数)

     注：http://10.158.158.22:8080/wgtest.aspx  四分位算法测试工具，附件有大量的测试案例

   3. 产品库-》基础信息，包裹重字段的问号提示语修改如下

      ①公式：产品包裹重=称重值相加  /  N次称重 
      ②若SKU发货次数 ≤ 3 次，则产品包裹重=称重值相加 / 条数 
      ③若4次 ≤ SKU称重次数 ≤ 15次（近15次，超过15也取15次），则加权后包裹重=包裹A+B+C .... / SKU称重次数 ,则用异常包裹排除算法。
      ④案例说明（异常包裹排除法）
         A.若2个包裹重  D01-20g,D02-30g  则结果= 20+30 / 2=  25g
         B.若3个包裹重  同上
         C.若4个及以上包裹重 D01-172g,D02-182,D03-184g,D04-184g,D05-184g  则算法执行后得出，正常包裹重182,184,184,184，异常包裹重：172，则包裹重=182+184+184+184 /4=184 (结果为183.5，保留整数).

   4. 特殊要求：

       ①开发组长必须要构建好如何观察异常数据的机制 和出了问题后如何恢复或者修改正确的数据，才更新到产品库。

       ②开发人员必须要自测并且附带截图，否则测试人员可以拒绝测试。

    5.详细执行流程如下图

特殊癖好：开发人员要做好自测，必须要有截图自测，否则测试可以拒绝。

                 测试人员做好监督，上线后不允许出现异常，否则要请我和开发组长喝饮料。