周一下午，客服把近期询盘的 200 个号码送去筛活跃；周三，新同事补查了一份半年没动过的订单名单。把两份结果拼起来后，周三那批看上去更不活跃。这个结论缺了两个前提。两张表观察于不同时间，号码也来自不同的人群。即使检测完全正常，也很难说差异来自哪一项。
先在表中保留三列自己维护的信息。批次名、执行时间、号码来源。它们回答「这行是哪次查的」和「这个号码为什么在这里」。爱普筛 Zalo 筛活跃列出的活跃时间和活跃天数是任务字段，应分别保留原值。[1]
一天的差值到底代表什么？
假设两张工作簿里都有「3 天」。若任务已明确这个数字是相对各自检测时刻的天数，周一和周三的 3 天对应不同日期。若字段表示另一个区间内的计数，直接用检测时间减 3 就没有依据。看到具体时间戳也先确认时区和字段含义。拿不准时，先按批次展示原值，把字段定义查清后再转换。
这里可以做一次小演练。周一 15 点和周三 15 点分别查到同一个号码。两个批次显示的绝对活跃时间相同，日期和时区也已确认。这时可以说「两次记录中的活跃时间相同」。若周三的相对天数更大，在相对口径已确认的前提下，可能只是从同一时间又过了两天。反过来，只有看到一个可解释的新时间值，才有依据标记「返回的活跃时间发生变化」。客户是否看过报价，要看实际对话。
周报该用哪一种比较？
- 想看两批各自的可用情况。 按执行日期汇总，每批都列出返回可读活跃值的号码数、缺失数和提交数。把「缺值」保留在分母或单列展示，并写清计算口径。
- 想看同一批号码两次观察有没有变化。 取两份表都有的完整号码，逐行对照。没有匹配到两次的行标成「单次观察」，避免把补入的新号码当作变化。
- 想在同一天给两批排同一张队列。 若无法确认两份数据能转换到同一口径，就先分开排。确实需要横向比较时，把两组用于当前决定的号码一起重跑，明确这张表对应哪个观察日期。
回到周一和周三的例子，周报可以写「新询盘于周一检测，历史订单于周三检测，分别汇总」。如果团队要知道的是「相同来源的号码有没有变」，下一次用同一来源的固定子集再比。报表有了这个区分，活跃筛选结果就能用来安排工作，也能解释给没跑过任务的同事听。
资料
- 爱普筛 Zalo 筛活跃 · 列出活跃时间、活跃天数等任务字段。
