[发明专利]一种电力客户服务中心呼入话务量的预测方法在审
申请号: | 201610349752.8 | 申请日: | 2016-05-24 |
公开(公告)号: | CN106713677A | 公开(公告)日: | 2017-05-24 |
发明(设计)人: | 杨维;马永波;申蕾;穆松鹤;朱克;唐振营;樊爱军;刘剑锋;马红波;覃华勤;王莹煜;胡博;田浩杰;谷万江;金宇坤;刘君;刘巍 | 申请(专利权)人: | 国家电网公司客户服务中心;北京科东电力控制系统有限责任公司;国网辽宁省电力有限公司;国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司;国家电网公司 |
主分类号: | H04M3/36 | 分类号: | H04M3/36 |
代理公司: | 北京中济纬天专利代理有限公司11429 | 代理人: | 张晓霞 |
地址: | 300140 天津市东丽*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 电力 客户 服务中心 呼入 话务量 预测 方法 | ||
1.一种电力客户服务中心呼入话务量的预测方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤一分析话务服务内容信息,统计话务服务类别,归纳客户服务中心受理的主要问题;
步骤二基于3-5年的历史数据,确定数据中噪点,分析影响话务量突增突减的因素,确认关键影响因素以及因素的影响值;
步骤三按照时间周期分析呼入话务量的变化趋势,提取话务量周期性规律,建立话务量的预测模型。
2.根据权利要求1所述的电力客户服务中心呼入话务量的预测方法,其特征在于:在步骤一中,对原始话务服务内容信息进行文本抽取,生成话务文本信息,在分词候选词典的基础上对文本信息进行分词,建立业务标签云,对话务业务受理问题进行分类,归纳出话务业务的主次级别,结合人工经验总结现有话务影响因素,统计话务服务类别。
3.根据权利要求1所述的电力客户服务中心呼入话务量的预测方法,其特征在于:在步骤二中,所述分析话务量的变化趋势,基于历史数据,以可视化统计的方法分别分析话务量年总体、话务量月总体、话务量月内日、话务量一周内日以及单日每小时的波动趋势,
话务量预测以月份话务量数据为准,噪声影响值作用于月内日数据;
分析所述单日每小时的波动趋势,将话务量高于均值1.5倍的小时数据确定为噪点,利用人工排查的方法,初步推断出有可能的某些原因,再逐条查证原因,确定关键影响因素并获得因素影响值。
4.根据权利要求1所述的电力客户服务中心呼入话务量的预测方法,其特征在于:在步骤三中,其中,一周内日以及单日每小时的话务量数据判断话务业务量分布,去除噪点,所述建立话务量预测的时间序列分解加法模型。
5.根据权利要求4所述的电力客户服务中心呼入话务量的预测方法,其特征在于,在步骤三中,去除噪点的步骤:将在步骤二中确定的噪点数据替换为噪点时段在相邻两天数据中的均值数据。
6.根据权利要求4所述的电力客户服务中心呼入话务量的预测方法,其特征在于:在步骤三中,计算时段内话务量的均值,分解出周期性因子,构建时刻k的话务量的时间序列分解加法模型
其中,为小时均值,即每天每个小时的话务量均值,一共有24个;Sk(weekday)为星期性调整因子,一共有7个;Ik为残差项,属于时间序列分解中拟合正常噪声水平项。
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