[发明专利]执法人员调度方法、系统、计算机装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于民生诉求大数据分析的执法人员调度方法、系统、计算机装置及存储介质。调度方法包括获取民生诉求数据，所述民生诉求数据包括民生诉求的事件种类和发生时间；根据所述民生诉求数据，预测民生诉求的发展趋势；根据所述民生诉求的发展趋势，确定对应执法人员的参考值；根据所述执法人员的参考值，对执法人员进行调度和分配。等步骤。本发明通过对获取到的民生诉求数据进行分析得到其民生诉求发展趋势，根据发展趋势计算出处理所述民生诉求所需执法人员的数量从而优化人员调度，更好的解决和服务民生的诉求。本发明广泛应用于大数据分析领域。

技术领域

本发明涉及大数据分析领域，尤其是一种基于民生诉求大数据分析的执法人员调度方法、系统、计算机装置及存储介质。

背景技术

随着大数据技术的发展，国家提倡和大力发展政务服务数字化和智能化，合理运用大数据分析技术，从多维度、深层次挖掘民生诉求数据能够有效的为服务型政府施政提供必要的数据支持。目前对民生诉求事件处理的执法人员的分配和调度比较死板，不能灵活、合理的对民生诉求事件进行针对性的分配执法人员数量，导致浪费执法人员的资源。

发明内容

针对上述至少一个技术问题，本发明的目的在于提供一种基于民生诉求大数据分析的执法人员调度方法。

一方面，本发明实施例包括一种基于民生诉求大数据分析的执法人员调度方法，包括：

获取民生诉求数据，所述民生诉求数据包括民生诉求的事件种类和发生时间；

根据所述民生诉求数据，预测民生诉求的发展趋势；

根据所述民生诉求的发展趋势，确定对应执法人员的参考值；

根据所述执法人员的参考值，对执法人员进行调度和分配。

进一步地，还包括：

按照所属的事件种类对所述民生诉求数据进行分类；

将分类后的民生诉求数据转化为时间序列。

进一步地，所述预测民生诉求的发展趋势这一步骤包括：

对所述时间序列进行处理后得到长期变化趋势；

采用时间序列预测算法对所述长期变化趋势进行时序预测得到民生诉求的发展趋势。

进一步地，所述对所述时间序列进行处理后得到长期变化趋势这一步骤包括：

对所述时间序列的正常范围进行定义；

提取出偏离所述正常范围的离群点，所述离群点组成的时序序列即为偶发事件序列；

对去除偶发事件序列的时间序列进行滤波处理得到所述长期变化趋势。

进一步地，所述对所述时间序列的正常范围进行定义这一步骤包括：

根据所述时间序列定义Q_U为上界，Q_L为下界，区间[Q_L-1.5*(Q_U-Q_L),Q_U+1.5*(Q_U-Q_L)]的范围为正常范围。

进一步地，所述根据所述民生诉求的发展趋势，确定对应执法人员的参考值这一步骤包括：

根据执法人员对不同事件种类的处理情况，对所述民生诉求事件的种类设置对应权重；

加权计算所有所述民生诉求的发展趋势的数据，得到对应执法人员的参考值。

进一步地，还包括：根据执法人员的工作属性，设置进行加权计算的数据的时间范围。