摘要：大家好，我是古老师，专注于PMC（生产计划与控制）领域的教学。今天我们要介绍的是PMC系列中的第20个表格模型——多条件订单统计分析模型。此模型适用于需要在生产计划中对包含多种条件的订单进行统计分析的场景。

全文约1100字

大家好，我是古老师，专注于PMC（生产计划与控制）领域的教学。今天我们要介绍的是PMC系列中的第20个表格模型——多条件订单统计分析模型。此模型适用于需要在生产计划中对包含多种条件的订单进行统计分析的场景。

在昨天的案例分享中，我们探讨了计算订单完成率的两种方法。第一种方法是将已完成的订单数量除以订单总数量，这种方法侧重于考量订单完成的产品数量。第二种方法则是计算完成订单的数量占总订单数量的比例，这种方法更关注订单的数量而非产品数量。需要注意的是，昨天的案例仅基于单条件假设，然而实际工作中的数据往往更为复杂，例如需要根据不同的客户来统计订单完成率。因此，今天我们即将分享的多条件统计分析模型就显得尤为重要了。

在昨天的数据基础上，我们在A到E列的数据标题分别是“客户”、“工单”、“工单数量”、“完成数量”和“未完成量”，下方对应相应的信息。现在需要对各个客户的完成率进行统计。

首先，我们需要汇总每个客户对应的工单完成状态，然后通过已完成数量与工单数量的比值来计算完成率。可以使用聚合函数一键汇总求和，得到总工单数量和已完成数量后，再进行完成率的计算。

我们可以使用动态数组公式进行一键运算：

=LET(A,GROUPBY(A2:A10000,C2:D10000,SUM,,0),DROP(HSTACK(A,INDEX(A,,3)/CHOOSECOLS(A,2)),-1))

公式解释：

GROUPBY(A2:A10000, C2:D10000, SUM,, 0)：根据“客户”列（A列）对数据进行分组，并对“工单数量”（C列）和“完成数量”（D列）进行汇总求和。

HSTACK(A, INDEX(A,,3)/CHOOSECOLS(A,2))：将汇总后的结果与计算出的完成率水平堆叠在一起。这里INDEX(A,,3)提取的是“完成数量”的汇总结果，CHOOSECOLS(A,2)提取的是“工单数量”的汇总结果，两者相除得到完成率。

DROP(..., -1)：移除最后一行，该行可能包含多余的汇总数据或错误值。

对于各个客户的订单张数的完成率统计，这里的方法不使用聚合函数，而是使用统计函数和去重函数来实现。具体步骤如下：

l 去重客户：首先使用去重函数对客户进行去重。

l 多条件统计：然后使用统计函数对每个客户对应的订单进行多条件统计（总订单张数与完成订单张数），得到具体的数据。

l 计算完成率：最后用这些具体的数据计算出完成率。

在G1:J1，录入标题后，{"客户","工单张数","完成张数","完成率"}，分别在以下单元格录入动态数组公式：

G2=DROP(UNIQUE(A2:A10000),-1)

UNIQUE提取A列中所有唯一的客户名称。DROP(..., -1): 移除最后一行，通常是为了去除可能的错误值或多余的汇总行。

H2=COUNTIFS(A2:A10000,G2#)

统计A列对应每个客户对应的订单数量。

I2=COUNTIFS(A2:A10000,G2#,E2:E10000,0)

统计每个客户在未完成量列（E列）中等于0的记录数，计算完成订单张数。

J2=I2#/H2#

计算每个客户的完成率，通过将完成订单张数（I2#）除以总订单张数（H2#）。

至此，多条件统计分析模型已构建完毕。通过设计动态数组公式，并在公式中预设了足够的数据范围（A2:A10000），即使后续数据有所增加或变动，系统也能自动重新计算订单的数量完成率和张数完成率。这一方法显著提升了PMC生产计划的工作效率。

来源：古哥计划