那模糊匹配准确吗？

模糊匹配准确率较低（通常60-80%），需人工复核。

风险场景：

• 同一时间有多个相同金额的订单/退款 → 匹配错位
• 退款金额与订单金额不完全相同（部分退款） → 无法匹配
• 时间窗口内有多条记录 → 匹配顺序错误

准确性提升方法：

1. 增加匹配条件（组合使用）

   # 金额+时间+商品ID三级匹配
   merged = pd.merge_asof(
       df_refund.sort_values('时间'),
       df_orders.sort_values('时间'),
       on='时间', by=['金额', '商品ID'],
       tolerance='3min'
   )
   

2. 设置置信度标记

   merged['置信度'] = '高' if 条件 else '中/低'
   # 条件：时间差<1min + 金额绝对匹配
   

3. 必做人工抽查：随机抽取20%结果核对原系统，发现不匹配率>10%则改用其他方法

建议：将模糊匹配作为辅助工具，最终以平台API返回的parent_order_id或人工确认为准。