本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析，具體為一種基于多元數(shù)據(jù)分析的企業(yè)咨詢服務(wù)訂單處理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、企業(yè)咨詢服務(wù)是為企業(yè)提供專業(yè)建議和解決方案，以幫助其提升運(yùn)營效率、優(yōu)化管理流程、實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略目標(biāo)的服務(wù)。企業(yè)咨詢服務(wù)通常由專業(yè)的咨詢公司提供，這些公司擁有豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識，能夠?yàn)槠髽I(yè)提供定制化的解決方案，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)持續(xù)發(fā)展。

2、多元數(shù)據(jù)分析是一種統(tǒng)計方法，用于同時分析多個變量之間的關(guān)系和相互作用。多元數(shù)據(jù)分析涉及對多維數(shù)據(jù)集的處理和解釋，旨在揭示數(shù)據(jù)中的模型、趨勢和關(guān)系。多元數(shù)據(jù)分析在各個領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，包括市場營銷、金融、醫(yī)學(xué)、社會科學(xué)、工程等。

3、在企業(yè)咨詢服務(wù)訂單處理過程中，不同數(shù)據(jù)源可能存在數(shù)據(jù)格式和標(biāo)準(zhǔn)不一致，導(dǎo)致數(shù)據(jù)整合和分析困難，影響數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性；數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理工作不完善，這也會導(dǎo)致對分析結(jié)果和決策質(zhì)量造成影響；此外，訂單處理和數(shù)據(jù)分析流程中依靠大量人工操作，無法自動化根據(jù)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)需求動態(tài)調(diào)整資源配置和工作流程。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于多元數(shù)據(jù)分析的企業(yè)咨詢服務(wù)訂單處理系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于多元數(shù)據(jù)分析的企業(yè)咨詢服務(wù)訂單處理系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：訂單模塊、特征模塊、調(diào)度模塊以及用戶模塊；

3、所述訂單模塊用于創(chuàng)建訂單以及對訂單內(nèi)容進(jìn)行分析；所述特征模塊用于根據(jù)訂單分析得到的數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)庫工作人員數(shù)據(jù)選取特征并進(jìn)行處理；所述調(diào)度模塊用于根據(jù)訂單和工作人員信息，構(gòu)建模型對訂單進(jìn)行分配；所述用戶模塊用于用戶對訂單處理狀況進(jìn)行查看及反饋；

4、所述訂單模塊的輸出端與所述特征模塊的輸入端相連接；所述特征模塊的輸出端與所述調(diào)度模塊的輸入端相連接；所述調(diào)度模塊的輸出端與所述用戶模塊的輸入端相連接。

5、所述訂單模塊包括訂單創(chuàng)建單元以及訂單分析單元；

6、所述訂單創(chuàng)建單元用于用戶創(chuàng)建信息；所述訂單分析單元用于對訂單進(jìn)行分析以獲取訂單中的特征數(shù)據(jù)；

7、所述訂單創(chuàng)建單元的輸出端與所述訂單分析單元的輸入端相連接；所述訂單分析單元的輸出端與所述特征模塊的輸入端相連接。

8、所述訂單分析具體為：對訂單特征及數(shù)據(jù)進(jìn)行采集以及使用自然語言理解模型對訂單內(nèi)容進(jìn)行分析，得到訂單特征：[p1，p2，…，pr]；

9、其中，r為訂單特征數(shù)量；pr表示第r個訂單特征。

10、所述特征模塊包括數(shù)據(jù)庫單元、特征選擇單元以及特征處理單元；

11、所述數(shù)據(jù)庫單元用于存取工作人員特征數(shù)據(jù)；所述特征選取單元用于選取訂單和工作人員特征數(shù)據(jù)；所述特征處理單元用于對選取的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行填充、替換、刪除以及對非數(shù)值數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼處理；

12、所述數(shù)據(jù)庫單元的輸出端與所述數(shù)據(jù)選取單元的輸入端相連接；所述特征選取單元的輸出端與所述特征處理單元的輸入端相連接；所述特征處理單元的輸出端與所述調(diào)度模塊的輸入端相連接。

13、所述工作人員特征為：[q1，q2，…，qs]；其中，s為訂單特征數(shù)量；qr表示第s個訂單特征；

14、所述特征選擇具體方式為：

15、以用戶滿意度為目標(biāo)變量，工作人員特征為特征變量，使用lasso回歸算法進(jìn)行特征選擇，選取對用戶滿意度最有影響的前n項(xiàng)工作人員特征：[y1，y2，…，yn]；

16、對于每一個工作人員特征，計算其與每一個訂單特征的相關(guān)性：對于數(shù)值特征之間的相關(guān)性，使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)計算；對于類別特征與數(shù)值特征之間的相關(guān)性，使用點(diǎn)雙列相關(guān)系數(shù)計算；對于類別特征之間的相關(guān)性，使用卡方檢驗(yàn)計算；得到對應(yīng)于工作人員特征的n項(xiàng)訂單特征：[x1，x2，…，xn]；

17、其中，n為特征個數(shù)；

18、所述特征處理具體方式為：

19、異常值識別：設(shè)置z-score的閾值為±a，計算每個特征數(shù)據(jù)點(diǎn)的z-score，超出設(shè)定閾值的特征數(shù)據(jù)點(diǎn)為異常值；z-score計算公式為：

20、

21、即當(dāng)z<-a或z>+a時，該特征數(shù)據(jù)為異常值；其中，x為特征數(shù)據(jù)點(diǎn)，μ為均值，σ為標(biāo)準(zhǔn)差；

22、異常值處理：使用該類特征數(shù)據(jù)的均值進(jìn)行替換；

23、缺失值處理：使用該類特征數(shù)據(jù)的均值進(jìn)行填充；

24、重復(fù)數(shù)據(jù)處理：刪除重復(fù)的特征數(shù)據(jù)記錄；

25、對類別特征使用獨(dú)熱編碼，將其轉(zhuǎn)化為數(shù)值特征。

26、所述調(diào)度模塊包括匹配模型單元、時間優(yōu)化單元以及分配調(diào)度單元；

27、所述匹配模型單元用于根據(jù)訂單和工作人員特征數(shù)據(jù)，構(gòu)建匹配模型，確保訂單與工作人員的匹配程度最大化；所述時間優(yōu)化單元用于根據(jù)訂單和工作人員特征數(shù)據(jù)，構(gòu)建時間優(yōu)化模型，確保訂單處理時間最優(yōu)化；所述分配調(diào)度單元用于根據(jù)匹配以及時間優(yōu)化模型結(jié)果對訂單進(jìn)行分配；

28、所述匹配模型單元的輸出端與所述時間優(yōu)化單元的輸入端相連接；所述時間優(yōu)化單元的輸出端與所述分配調(diào)度單元的輸入端相連接；所述分配調(diào)度單元的輸出端與所述用戶模塊的輸入端相連接。

29、所述匹配模型構(gòu)建方法為：

30、訂單特征數(shù)據(jù)向量表示為：x＝[x1，x2，…，xn]；

31、工作人員特征數(shù)據(jù)向量表示為：y＝[y1，y2，…，yn]；

32、計算向量x與向量y之間的歐氏距離：

33、

34、根據(jù)匹配算法的結(jié)果，給每個匹配一個評分；評分越高，表示匹配程度越高；評分根據(jù)距離的倒數(shù)計算：

35、

36、其中，x1，x2，…，xn為特征x1，x2，…，xn對應(yīng)的特征數(shù)據(jù)；y1，y2，…，yn為特征y1，y2，…，yn對應(yīng)的特征數(shù)據(jù)；i∈{1，2，…，n}。

37、所述時間優(yōu)化模型構(gòu)建方法為：

38、最小化總處理時間：

39、工作人員時間約束：每個工作人員的工作時間不超過其可用時間：

40、

41、訂單處理時間約束：每個訂單的處理時間不超過截止時間：

42、ti≤di

43、訂單分配約束：每個訂單必須被分配給一個且僅一個工作人員：

44、

45、其中，m為工作人員總數(shù)；xij是二進(jìn)制變量，表示訂單i是否分配給工作人員j，1表示分配，0表示不分配；ti是訂單i的處理時間；tj表示工作人員j的可用工作時間；di是訂單i的截止時間；j∈{1，2，…，m}；

46、當(dāng)無法滿足時間優(yōu)化，即不滿足約束時，根據(jù)匹配模型結(jié)果對訂單進(jìn)行分配。

47、所述用戶模塊包括展示單元以及反饋單元；

48、所述展示單元用于展示訂單分配及處理的方式；所述反饋單元用于用戶根據(jù)訂單處理情況反饋滿意程度；

49、所述展示單元的輸出端與所述反饋單元的輸入端相連接。

50、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明所達(dá)到的有益效果是：本發(fā)明提出一種訂單匹配方法，通過計算訂單與工作人員特征之間的歐氏距離，確保每個訂單分配給最合適的工作人員，提高匹配的準(zhǔn)確性和服務(wù)質(zhì)量；本發(fā)明提出一種訂單時間優(yōu)化方法，通過優(yōu)化算法，可以均衡分配工作人員的工作負(fù)載，避免某些工作人員過度忙碌或閑置，提高工作效率和員工滿意度；本發(fā)明減少了人工干預(yù)和人為錯誤，提高了整體效率和準(zhǔn)確性。