[发明专利]基于控制图的投诉预警阈值获取方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种基于控制图的投诉预警阈值获取方法及装置，所述方法包括：根据预设历史时间段中每个子时间段内的第一投诉数量构建Rs控制图，根据所述Rs控制图获取所述第一投诉数量中的第一异常值，使用所述第一异常值对所述第一投诉数量进行优化获取第二投诉数量；根据所述第二投诉数量构建X控制图，根据所述X控制图获取一个或多个第一预警阈值和所述第二投诉数量中的第二异常值，使用所述第二异常值对所述第二投诉数量进行优化获取第三投诉数量；将所述第三投诉数量的平均值和任一所述第一预警阈值中的最小值作为第二预警阈值。本发明实施例提供了预警的准确性，方法简单，计算速度快。

技术领域

本发明实施例属于阈值优化技术领域，更具体地，涉及一种基于控制图的投诉预警阈值获取方法及装置。

背景技术

投诉预警是指当投诉数量超过阈值时进行预警，以通过投诉提前发现问题。目前预警阈值一般使用经验赋值法获取。

通常投诉分为手机上网、网络覆盖、通话质量、消息类、家庭宽带和集客六类投诉。经验赋值法预先设置每类投诉的预警阈值，然后根据实际预警情况和故障发生率判断预警阈值的偏离值，最后通过预警的准确率评价当前预警阈值的准确率。假设在某个周期内某类投诉的当前预警阈值为X，该周期内当天涉及该类投诉所有故障投诉数量的平均值为该周期内该类投诉的预警次数为A，该周期内该类投诉的预警中由于故障引起预警的次数为B，该类投诉的当前预警阈值的准确度为C，则C＝B/A。若则逐步增大X向靠拢，并观察C是否提高；若则逐步减小X向靠拢，并观察C是否提高。以此类推，逐步提高预警阈值的准确度。表1为各专项的预警状况。

表1各专项的预警状况

经验赋值法首先需要根据日常经验设置各类投诉的初始预警阈值，具有一定的主观性，然后根据实际的投诉数量对初始预警阈值不断进行调整，并观察预警阈值的准确度是否提高。需要对预警阈值进行很多次的调整，获取每次调整后的预警次数和预警出现故障的次数，并计算预警阈值准确度，才能获取到准确度较高的预警阈值，预警阈值获取过程复杂，效率低。

发明内容

为克服上述现有的投诉预警阈值获取方法过程负责，效率低的问题或者至少部分地解决上述问题，本发明实施例提供一种基于控制图的投诉预警阈值获取方法及装置。

根据本发明实施例的第一方面，提供一种基于控制图的投诉预警阈值获取方法，包括：

根据预设历史时间段中每个子时间段内的第一投诉数量构建Rs控制图，根据所述Rs控制图获取所述第一投诉数量中的第一异常值，使用所述第一异常值对所述第一投诉数量进行优化获取第二投诉数量；根据所述第二投诉数量构建X控制图，根据所述X控制图获取一个或多个第一预警阈值和所述第二投诉数量中的第二异常值，使用所述第二异常值对所述第二投诉数量进行优化获取第三投诉数量；将所述第三投诉数量的平均值和任一所述第一预警阈值中的最小值作为第二预警阈值。本发明实施例提供了预警的准确性，方法简单，计算速度快。

根据本发明实施例第二方面提供一种基于控制图的投诉预警阈值获取装置，包括：

第一优化模块，用于根据预设历史时间段中每个子时间段内的第一投诉数量构建Rs控制图，根据所述Rs控制图获取所述第一投诉数量中的第一异常值，使用所述第一异常值对所述第一投诉数量进行优化获取第二投诉数量；

第二优化模块，用于根据所述第二投诉数量构建X控制图，根据所述X控制图获取一个或多个第一预警阈值和所述第二投诉数量中的第二异常值，使用所述第二异常值对所述第二投诉数量进行优化获取第三投诉数量；

比较模块，用于将所述第三投诉数量的平均值和任一所述第一预警阈值中的最小值作为第二预警阈值。

根据本发明实施例的第三个方面，还提供一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及