本發(fā)明涉及電力行業(yè)，尤其涉及一種業(yè)擴執(zhí)行效率的分析方法及裝置。

背景技術(shù)：

業(yè)擴(全稱：業(yè)擴報裝)是電力營銷中的業(yè)務(wù)術(shù)語，主要是供電企業(yè)接受客戶新增用電申請，為客戶辦理相關(guān)供電服務(wù)，以滿足客戶擴充用電的需求，其中，業(yè)擴業(yè)務(wù)主要包括用電客戶新裝、增容電容等。并且業(yè)擴業(yè)務(wù)執(zhí)行時，為了保證業(yè)擴業(yè)務(wù)可以高效的完成，對業(yè)擴效率的監(jiān)察是必不可少的。

然而，現(xiàn)有技術(shù)中，對業(yè)擴執(zhí)行效率監(jiān)察時通常采用的方法包括：專家分析法和回歸分析方法。對于專家分析法，主要依靠專家的知識和經(jīng)驗進行判斷，評判的主觀性較強，客觀性不足；對于回歸分析方法，要求數(shù)據(jù)必須是連續(xù)的，即無法對離散的數(shù)據(jù)進行分析。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明實施例提供了一種業(yè)擴執(zhí)行效率的分析方法及裝置，解決了現(xiàn)有技術(shù)中采用專家分析法，評判的主觀性較強，客觀性不足以及采用回歸分析方法，無法對離散的數(shù)據(jù)進行分析的問題。

本實施例提供的一種業(yè)擴執(zhí)行效率的分析方法，可以包括：

采用多因素方差分析法，對影響預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單的不同環(huán)節(jié)耗時的多個因素進行分析，獲得影響顯著的因素；

依據(jù)多重比較檢驗方法，將所述影響顯著的因素在不同的水平下對不同環(huán)節(jié)耗時的影響程度進行分析，獲得影響顯著的因素的極端水平，并將所述影響顯著的因素的極端水平對應(yīng)的工單定義為異常工單；其中，所述極端水平為對相應(yīng)的環(huán)節(jié)耗時影響顯著的水平；

依據(jù)所述異常工單，從所述預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單中獲取正常工單；其中，所述正常工單為述預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單中除所述異常工單之外的其它工單；

依據(jù)所述正常工單，計算不同類型的工單各個執(zhí)行環(huán)節(jié)的最優(yōu)時限；

依據(jù)所述最優(yōu)時限，從預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單中識別出長耗時工單和正常耗時工單，并識別正在執(zhí)行的工單是否為長耗時工單；

若正在執(zhí)行的工單為長耗時工單，則報警；

若正在執(zhí)行的工單不是長耗時工單，判斷該工單執(zhí)行的下一環(huán)節(jié)是否滿足異常工單的條件，若滿足，則對該工單進行相應(yīng)的預(yù)警。

可選的，所述依據(jù)所述正常工單，計算工單在執(zhí)行環(huán)節(jié)的最優(yōu)時限，包括：

獲取所述正常工單中預(yù)設(shè)的每個類型中各個環(huán)節(jié)的耗時數(shù)據(jù)；

采用正態(tài)分布法對滿足正態(tài)分布的耗時數(shù)據(jù)進行分析，并獲取滿足所述正態(tài)分布的耗時數(shù)據(jù)對應(yīng)的正常工單各個環(huán)節(jié)的最優(yōu)時限；

采用箱形圖法對不滿足正態(tài)分布的耗時數(shù)據(jù)進行分析，并獲取不滿足所述正態(tài)分布的耗時數(shù)據(jù)對應(yīng)的正常工單各個環(huán)節(jié)的最優(yōu)時限。

可選的，識別正在執(zhí)行的工單是否為長耗時工單，包括：

獲取所述正在執(zhí)行的工單已完成環(huán)節(jié)的耗時；

判斷所述已完成環(huán)節(jié)的耗時是否超過該環(huán)節(jié)對應(yīng)的最優(yōu)時限；

若超過了最優(yōu)時限，則所述正在執(zhí)行的工單為長耗時工單。

可選的，還包括：

從所述預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單中，提取出預(yù)設(shè)的多個業(yè)擴指標數(shù)據(jù)；

采用聚類算法對提取出的所述多個業(yè)擴指標數(shù)據(jù)進行分析，獲得相似供電單位的集合；

對提取出的所述多個業(yè)擴指標數(shù)據(jù)從預(yù)設(shè)的不同維度進行統(tǒng)計分析；

依據(jù)所述相似的供電單位的集合及不同維度進行統(tǒng)計分析的結(jié)果，獲取相關(guān)的預(yù)測分析結(jié)果。

可選的，還包括：

依據(jù)對工單是否為長耗時工單的識別結(jié)果和獲得的所述相關(guān)的預(yù)測分析結(jié)果，確定工單的執(zhí)行策略。

本發(fā)明實施例還提供了一種業(yè)擴執(zhí)行效率的分析裝置，所述裝置可以包括：

第一分析單元，用于采用多因素方差分析法，對影響預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單的不同環(huán)節(jié)耗時的多個因素進行分析，獲得影響顯著的因素；

第二分析單元，用于依據(jù)多重比較檢驗方法，將所述影響顯著的因素在不同的水平下對不同環(huán)節(jié)耗時的影響程度進行分析，獲得影響顯著的因素的極端水平，并將所述影響顯著的因素的極端水平對應(yīng)的工單定義為異常工單；其中，所述極端水平為對相應(yīng)的環(huán)節(jié)耗時影響顯著的水平；

獲取單元，用于依據(jù)所述異常工單，從所述預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單中獲取正常工單；其中，所述正常工單為述預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單中除所述異常工單之外的其它工單；

計算單元，用于依據(jù)所述正常工單，計算不同類型的工單各個執(zhí)行環(huán)節(jié)的最優(yōu)時限；

識別單元，用于依據(jù)所述最優(yōu)時限，從預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單中識別出長耗時工單和正常耗時工單，并識別正在執(zhí)行的工單是否為長耗時工單；

報警單元，用于若正在執(zhí)行的工單為長耗時工單，則報警；

預(yù)警單元，用于若正在執(zhí)行的工單不是長耗時工單，判斷該工單執(zhí)行的下一環(huán)節(jié)是否滿足異常工單的條件，若滿足，則對該工單進行相應(yīng)的預(yù)警。

可選的，所述計算單元包括：

第一獲取子單元，用于獲取所述正常工單中預(yù)設(shè)的每個類型中各個環(huán)節(jié)的耗時數(shù)據(jù)；

第一分析并獲取子單元，用于采用正態(tài)分布法對滿足正態(tài)分布的耗時數(shù)據(jù)進行分析，并獲取滿足所述正態(tài)分布的耗時數(shù)據(jù)對應(yīng)的正常工單各個環(huán)節(jié)的最優(yōu)時限；

第二分析并獲取子單元采用箱形圖法對不滿足正態(tài)分布的耗時數(shù)據(jù)進行分析，并獲取不滿足所述正態(tài)分布的耗時數(shù)據(jù)對應(yīng)的正常工單各個環(huán)節(jié)的最優(yōu)時限。

可選的，所述識別單元，包括：

第二獲取子單元，用于獲取所述正在執(zhí)行的工單已完成環(huán)節(jié)的耗時；

判斷子單元，用于判斷所述已完成環(huán)節(jié)的耗時是否超過該環(huán)節(jié)對應(yīng)的最優(yōu)時限；

確定子單元，用于若超過了最優(yōu)時限，則所述正在執(zhí)行的工單為長耗時工單。

可選的，還包括：

提取單元，用于從所述預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單中，提取出預(yù)設(shè)的多個業(yè)擴指標數(shù)據(jù)；

第三分析單元，用于采用聚類算法對提取出的所述多個業(yè)擴指標數(shù)據(jù)進行分析，獲得相似供電單位的集合；

第四分析單元，用于對提取出的所述多個業(yè)擴指標數(shù)據(jù)從預(yù)設(shè)的不同維度進行統(tǒng)計分析；

預(yù)測單元，用于依據(jù)所述相似的供電單位的集合及不同維度進行統(tǒng)計分析的結(jié)果，獲取相關(guān)的預(yù)測分析結(jié)果。

可選的，還包括：

確定單元，用于依據(jù)對工單是否為長耗時工單的識別結(jié)果和獲得的所述相關(guān)的預(yù)測分析結(jié)果，確定工單的執(zhí)行策略。

本實施例中提供的方法和裝置，采用多因素方差分析法，對影響預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單的不同環(huán)節(jié)耗時的多個因素進行分析，獲得影響顯著的因素；并依據(jù)多重比較檢驗方法，將所述影響顯著的因素在不同的水平下對不同環(huán)節(jié)耗時的影響程度進行分析，獲得影響顯著的因素的極端水平。通過得到的極端水平就可以識別出預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單中正常工單和異常工單。依據(jù)正常工單，計算出工單執(zhí)行環(huán)節(jié)的最優(yōu)時限，識別出預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單和正在執(zhí)行的工單中的長耗時工單和正常耗時工單，并對正在執(zhí)行的工單中的長耗時工單進行報警；若不是長耗時工單，判斷該工單執(zhí)行的下一環(huán)節(jié)是否滿足異常工單的條件，若滿足，則對該工單進行相應(yīng)的預(yù)警。因此，通過多因素方法分析方法，不僅可以對各種類型的數(shù)據(jù)進行處理，而且可以對離散的數(shù)據(jù)進行有效的分析，除此之外，利用正態(tài)分布法和箱形圖法，基于正常工單歷史數(shù)據(jù)來確定各類型工單每個環(huán)節(jié)的最優(yōu)時限，避免了專家經(jīng)驗法客觀性不足的問題。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)提供的附圖獲得其他的附圖。

圖1示出了本發(fā)明實施例一種業(yè)擴執(zhí)行效率的分析方法的流程示意圖；

圖2示出了本發(fā)明實施例一種業(yè)擴執(zhí)行效率的分析方法的流程示意圖；

圖3示出了本發(fā)明實施例一種業(yè)擴執(zhí)行效率的分析裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

圖4示出了本發(fā)明實施例一種業(yè)擴執(zhí)行效率的分析裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

示例性方法

參考圖1，示出了本發(fā)明實施例一種業(yè)擴執(zhí)行效率的分析方法，在本實施例中，所述方法可以包括：

S101：采用多因素方差分析法，對影響預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單的不同環(huán)節(jié)耗時的多個因素進行分析，獲得影響顯著的因素。

本實施例中，采用的多因素方差分析法可以是從觀測變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對觀測變量有顯著影響的變量。該方法不僅可以分析多個因素對觀測變量的獨立影響，而且能夠分析多個控制因素交互作用是否對觀測變量的分布產(chǎn)生顯著影響，進而最終找到利于觀測變量的最優(yōu)組合。此外，利用多因素方差分析法還能夠?qū)Ω骺刂谱兞坎煌较掠^測變量的均值是否存在顯著差異進行比較。

本實施例中，業(yè)擴工單在執(zhí)行的過程中可以包括多個環(huán)節(jié)，每個環(huán)節(jié)的耗時會受到不同因素的影響，例如：在對新用戶安裝電表時，對環(huán)節(jié)耗時產(chǎn)生影響的因素可以包括：作業(yè)環(huán)境、天氣、供電單位、供電類型、環(huán)節(jié)名稱、用電地址、輔助設(shè)備等。在本實施例中，對于可能會對業(yè)擴工單環(huán)節(jié)耗時產(chǎn)生影響的因素可以是業(yè)務(wù)人員或者業(yè)務(wù)專家依據(jù)多年的經(jīng)驗及其他的方法整理出來的，即在S101中，這些因素可以是已知的，但是由于整理出的這些因素是否會對業(yè)擴工單的環(huán)節(jié)耗時產(chǎn)生影響、或者能夠產(chǎn)生多大程度的影響無法確定，因此可以通過S101中提到的多因素方差分析法進行分析得到。

本實施例中，需要說明的是，影響顯著的因素可以是對環(huán)節(jié)耗時影響程度大的，進一步的可以理解為，影響顯著的因素可以是對延長環(huán)節(jié)耗時影響程度大的因素。而具體哪些因素是影響顯著的因素，可以是通過多因素方差分析法分析后得到的。

S102：依據(jù)多重比較檢驗方法，將所述影響顯著的因素在不同的水平下對不同環(huán)節(jié)耗時的影響程度進行分析，獲得影響顯著的因素的極端水平，并將所述影響顯著的因素的極端水平對應(yīng)的工單定義為異常工單；其中，所述極端水平為對不同環(huán)節(jié)耗時影響顯著的水平。

本實施例中，對環(huán)節(jié)耗時可以產(chǎn)生影響的因素在不同水平下，對環(huán)節(jié)耗時產(chǎn)生影響的程度可能不同，例如：在戶外作業(yè)時，環(huán)境溫度可以是一個因素，而不同的環(huán)境溫度可以表示不同的水平，在15℃～20℃的水平下，可能對環(huán)節(jié)耗時產(chǎn)生的影響較低，在35℃～40℃的水平下，可能對環(huán)節(jié)耗時產(chǎn)生的影響較大。

本實施例中，S101中已經(jīng)得到對環(huán)節(jié)耗時影響顯著的因素，這些對環(huán)節(jié)耗時影響顯著的因素，又可以包括不同的水平，在不同的水平下對環(huán)節(jié)耗時產(chǎn)生的影響可能也不同，因此可以依據(jù)多重比較檢驗的方法，將所述影響顯著的因素在不同的水平下對不同環(huán)節(jié)耗時的影響程度進行分析，從而得到對環(huán)節(jié)耗時影響顯著的水平，并將對環(huán)節(jié)耗時影響顯著的水平表示為極端水平。

本實施例中，多重比較檢驗方法是為了計算出對事件發(fā)生有影響的這些因素，具體是如何影響這件事情發(fā)生的，影響的程度如何。舉例說明：假設(shè)有人提出了a，b，c，d四個因素，這四個因素均有可能對業(yè)擴工單的耗時產(chǎn)生影響，通過多因素方差分析法判斷出a和d為對耗時影響顯著的因素，更進一步，我們想知道a和d到底是怎么影響業(yè)擴工單的耗時的，那么就要用多重比較檢驗方法來判斷了。多重比較檢驗方法能夠判斷出a和d在不同的水平下，對耗時的影響程度。

本實施例中，上文中提到采用多因素方差分析法，也可以應(yīng)用于所述影響顯著的因素在不同的水平下對不同環(huán)節(jié)耗時的影響程度進行分析時，具體的，可以將影響顯著的因素在不同水平下的觀測值看作來自不同總體的樣本，并依次檢驗這些總體的均值是否與某個指定的檢驗值存在顯著差異。

S103：依據(jù)所述異常工單，從所述預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單中獲取正常工單；其中所述正常工單為所述預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單中除所述異常工單之外的其它工單。

本實施例中，在以下的步驟中會依據(jù)歷史業(yè)擴工單計算不同類型工單中不同的環(huán)節(jié)的最優(yōu)時限，但是若歷史業(yè)擴工單中包括極端情況及異常工單，會對計算出的最優(yōu)時限產(chǎn)生影響。因次，可以從預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單中剔除異常工單，從而得到正常工單。

S104：依據(jù)所述正常工單，計算不同類型的工單各個執(zhí)行環(huán)節(jié)的最優(yōu)時限。

本實施例中，預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單中包括多種類型的工單，每種類型的工單包括不同的執(zhí)行環(huán)節(jié)，其中，工單的類型可以包括：高壓新裝、低壓非居民新裝、低壓居民新裝、高壓增容、低壓非居民增容、低壓居民增容。

對于工單執(zhí)行時的任何一個環(huán)節(jié)都可以在一個合理的時間內(nèi)完成，其中，最優(yōu)時限即為完成工單一個環(huán)節(jié)的合理時間。但，這里所說的合理時間不一定是最短的時間。若在工單環(huán)節(jié)執(zhí)行時超過了該環(huán)節(jié)的最優(yōu)時限，即該工單環(huán)節(jié)執(zhí)行時超過過了合理的時間范圍，則該工單為長耗時工單。其中，S104具體可以包括：

獲取所述正常工單中預(yù)設(shè)的每個類型中各個環(huán)節(jié)的耗時數(shù)據(jù)；

采用正態(tài)分布對滿足正態(tài)分布的耗時數(shù)據(jù)進行分析，并獲取滿足所述正態(tài)分布的耗時數(shù)據(jù)對應(yīng)的正常工單各個環(huán)節(jié)的最優(yōu)時限；

采用箱形圖法對不滿足正態(tài)分布的耗時數(shù)據(jù)進行分析，并獲取不滿足所述正態(tài)分布的耗時數(shù)據(jù)對應(yīng)的正常工單各個環(huán)節(jié)的最優(yōu)時限。

本實施例中，每種類型的工單都由多個環(huán)節(jié)構(gòu)成，不同的工單類型，可能具有不同的環(huán)節(jié)，可以依據(jù)獲取到的工單的耗時數(shù)據(jù)，通過正態(tài)分布法或者箱形法計算每個環(huán)節(jié)的最優(yōu)時限。

S105：依據(jù)所述最優(yōu)時限，從預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單中識別出長耗時工單和正常耗時工單，并識別出正在執(zhí)行的工單是否為長耗時工單；

S106：若正在執(zhí)行的工單為長耗時工單，則報警；

S107：若正在執(zhí)行的工單不是長耗時工單，判斷該工單執(zhí)行的下一環(huán)節(jié)是否滿足異常工單的條件，若滿足，則對該工單進行相應(yīng)的預(yù)警。

其中，S105中對預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單中識別長耗時工單和正常耗時工單，具體可以包括：獲取所述正常工單每個環(huán)節(jié)的耗時數(shù)據(jù)，判斷所述耗時數(shù)據(jù)是否超過了該環(huán)節(jié)相對應(yīng)的最優(yōu)時限，若該環(huán)節(jié)的耗時數(shù)據(jù)超過了該環(huán)節(jié)對應(yīng)的最優(yōu)時限，則表示該工單為長耗時工單，若該環(huán)節(jié)的耗時數(shù)據(jù)未超過該環(huán)節(jié)對應(yīng)的最優(yōu)時限，則表示該工單為正常耗時工單。

除此之外，S105中識別正在執(zhí)行的工單是否為長耗時工單，具體可以包括：

獲取所述正在執(zhí)行的工單已完成環(huán)節(jié)的耗時；

判斷所述已完成環(huán)節(jié)的耗時是否超過該環(huán)節(jié)對應(yīng)的最優(yōu)時限；

若超過了最優(yōu)時限，則所述正在執(zhí)行的工單為長耗時工單。

本實施例中，對于正在執(zhí)行的工單，若該工單是長耗時工單，則進行報警，報警的目的是提醒相關(guān)技術(shù)人員，該工單在執(zhí)行的過程中耗時較長，相關(guān)技術(shù)人員可以對報警的工單進行查看，查看問題的所在，進而更快的執(zhí)行工單，為用戶提供更好的服務(wù)。

其中，報警的形式可以有多種，在本實施例中不做限定，例如可以包括：語音、文字或者特定的聲音等。

若正在執(zhí)行的工單中已執(zhí)行的環(huán)節(jié)未超過相對應(yīng)的最優(yōu)時限，還可以判斷該工單執(zhí)行的下一環(huán)節(jié)是否滿足異常工單的條件，具體的，異常工單即S102中提到的顯著因素的極端水平對應(yīng)的工單，即判斷該工單執(zhí)行的下一環(huán)節(jié)是否包括S102中得到的極端水平，若包括S102中提到的極端水平，則對該工單的執(zhí)行進行相應(yīng)的預(yù)警，具體的還可以依據(jù)實際的情況進行分級預(yù)警。

本實施例中，采用多因素方差分析法，對影響預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單的不同環(huán)節(jié)耗時的多個因素進行分析，獲得影響顯著的因素；并依據(jù)多重比較檢驗方法，將所述影響顯著的因素在不同的水平下對不同環(huán)節(jié)耗時的影響程度進行分析，獲得影響顯著的因素的極端水平。通過得到的極端水平就可以識別出預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單中正常工單和異常工單。依據(jù)正常工單，計算出工單執(zhí)行環(huán)節(jié)的最優(yōu)時限，識別出預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單和正在執(zhí)行的工單中的長耗時工單和正常耗時工單，并對正在執(zhí)行的工單中的長耗時工單進行報警；若不是長耗時工單，判斷該工單執(zhí)行的下一環(huán)節(jié)是否滿足異常工單的條件，若滿足，則對該工單進行相應(yīng)的預(yù)警。因此，通過多因素方法分析方法，不僅可以對各種類型的數(shù)據(jù)進行處理，而且可以對離散的數(shù)據(jù)進行有效的分析，除此之外，利用正態(tài)分布法和箱形圖法，基于正常工單歷史數(shù)據(jù)來確定各類型工單每個環(huán)節(jié)的最優(yōu)時限，避免了專家經(jīng)驗法客觀性不足的問題。

參考圖2，示出了本發(fā)明實施例一種業(yè)擴執(zhí)行效率的分析方法，在本實施例中，所述方法可以包括：

S201：從所述預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單中，提取出預(yù)設(shè)的多個業(yè)擴指標數(shù)據(jù)；

本實施例中，提取出的預(yù)設(shè)的多個業(yè)擴指標數(shù)據(jù)可以包括：供電單位、供電類型、供電耗時、區(qū)域(城市、農(nóng)村和偏遠地區(qū))等。

本實施例中，執(zhí)行S201的方法可以包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)篩選等。其中數(shù)據(jù)清洗可以去除掉數(shù)據(jù)中的噪聲、剔除異常值、補全缺失數(shù)據(jù)等，然后從清洗過的數(shù)據(jù)中進行篩選，提取出相關(guān)的業(yè)擴指標數(shù)據(jù)。

S202：采用聚類算法對提取出的所述多個業(yè)擴指標數(shù)據(jù)進行分析，獲得相似供電單位的集合。

本實施例中，S202中采用的聚類算法可以包括多種，在這里不做限定，例如可以包括：EM聚類算法、模糊聚類算法、k-means、層次聚類等，其中，聚類的結(jié)果就是將一堆物體中具有相似特征的物體放到一起。

舉例說明：對所有供電單位依據(jù)他們完成低壓居民工單的耗時情況聚類。假設(shè)最后聚出來3類：第一類中的供電單位完成低壓居民工單的耗時普遍較低，在3分鐘之內(nèi)；第二類中的供電單位完成低壓居民工單的耗時在8分鐘左右(假設(shè)第二類是事實上耗時合理的類)；第三類中的供電單位完成低壓居民工單的耗時偏長，在15至30分鐘之內(nèi)。那么，以后某個供電單位受理了一個新的低壓居民工單，首先看看該供電單位屬于哪個類(假設(shè)該單位屬于第三類——耗時偏長的)，為了縮短完成工單的耗時并提升用戶的滿意度和體驗，可以在完成新工單時分配更多的資源。

其中EM聚類算法即最大期望算法，是一種迭代算法，用于含有隱變量的概率參數(shù)模型的最大似然估計或極大后驗概率估計。EM算法在依賴于不可觀察的隱變量的概率模型中被用于尋找概率模型參數(shù)的最大似然估計，在EM聚類算法中，隱變量就是數(shù)據(jù)項所屬的類。

具體的，EM算法經(jīng)過兩個步驟交替進行計算：

第一步，E階段：最大期望判別所屬分布

第二步，M階段：極大似然估計概率參數(shù)

S203：對提取出的所述多個業(yè)擴指標數(shù)據(jù)從預(yù)設(shè)的不同維度進行統(tǒng)計分析。

本實施例中，不同的維度可以包括：環(huán)節(jié)耗時、工單類型、工單完成率、不同單位同類型等。

本實施例中，需要說明的是，S202和S203不限制步驟的先后順序，S202和S203可以是同時進行的，也可以先執(zhí)行S202再執(zhí)行S203，還可以是先執(zhí)行S203再執(zhí)行S202。

S204：依據(jù)所述相似的供電單位的集合及不同維度進行統(tǒng)計分析的結(jié)果，獲取相關(guān)的預(yù)測分析結(jié)果。

本實施例中，相關(guān)的預(yù)測分析結(jié)果具體可以包括對工單環(huán)節(jié)耗時的趨勢分析、工單執(zhí)行時資源消耗趨勢的分析等。

舉例說明：假設(shè)根據(jù)預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴數(shù)據(jù)，分析工單耗時的變化，比如可以根據(jù)過去3年低壓居民新裝數(shù)據(jù)，分析過去3年低壓居民新裝的A環(huán)節(jié)耗時的變化趨勢，其中變化趨勢可以包括：增加、減少、波動、周期性變化、基本保持不變等。

本實施例中，通過S201～S204的步驟，可以加強對業(yè)務(wù)辦理進度的掌控、確保業(yè)擴工作如期有序的開展，進而來輔助工單的有效監(jiān)管以及為業(yè)擴效率的提升提供決策支持。

本實施例中，可以通過對S101～S107的步驟中對工單是否為長耗時工單的識別結(jié)果以及通過S201～S204的步驟中獲得的所述相關(guān)的預(yù)測分析結(jié)果，確定工單的執(zhí)行策略，進而優(yōu)化工單執(zhí)行的方案。

示例性設(shè)備

參考圖3～圖4，示出了本發(fā)明實施例一種業(yè)擴執(zhí)行效率的分析裝置，在本實施例中，所述裝置可以包括：

第一分析單元301，用于采用多因素方差分析法，對影響預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單的不同環(huán)節(jié)耗時的多個因素進行分析，獲得影響顯著的因素；

第二分析單元302，用于依據(jù)多重比較檢驗方法，將所述影響顯著的因素在不同的水平下對不同環(huán)節(jié)耗時的影響程度進行分析，獲得影響顯著的因素的極端水平，并將所述影響顯著的因素的極端水平對應(yīng)的工單定義為異常工單；其中，所述極端水平為對相應(yīng)的環(huán)節(jié)耗時影響顯著的水平；

獲取單元303，用于依據(jù)所述異常工單，從所述預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單中獲取正常工單；其中，所述正常工單為述預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單中除所述異常工單之外的其它工單；

計算單元304，用于依據(jù)所述正常工單，計算不同類型的工單各個執(zhí)行環(huán)節(jié)的最優(yōu)時限；

識別單元305，用于依據(jù)所述最優(yōu)時限，從預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單中識別出長耗時工單和正常耗時工單，并識別正在執(zhí)行的工單是否為長耗時工單；

報警單元306，用于若正在執(zhí)行的工單為長耗時工單，則報警；

預(yù)警單元307，用于若正在執(zhí)行的工單不是長耗時工單，判斷該工單執(zhí)行的下一環(huán)節(jié)是否滿足異常工單的條件，若滿足，則對該工單進行相應(yīng)的預(yù)警。

可選的，所述計算單元包括：

第一獲取子單元，用于獲取所述正常工單中預(yù)設(shè)的每個類型中各個環(huán)節(jié)的耗時數(shù)據(jù)；

第一分析并獲取子單元，用于采用正態(tài)分布法對滿足正態(tài)分布的耗時數(shù)據(jù)進行分析，并獲取滿足所述正態(tài)分布的耗時數(shù)據(jù)對應(yīng)的正常工單各個環(huán)節(jié)的最優(yōu)時限；

第二分析并獲取子單元采用箱形圖法對不滿足正態(tài)分布的耗時數(shù)據(jù)進行分析，并獲取不滿足所述正態(tài)分布的耗時數(shù)據(jù)對應(yīng)的正常工單各個環(huán)節(jié)的最優(yōu)時限。

可選的，所述識別單元，包括：

第二獲取子單元，用于獲取所述正在執(zhí)行的工單已完成環(huán)節(jié)的耗時；

判斷子單元，用于判斷所述已完成環(huán)節(jié)的耗時是否超過該環(huán)節(jié)對應(yīng)的最優(yōu)時限；

確定子單元，用于若超過了最優(yōu)時限，則所述正在執(zhí)行的工單為長耗時工單。

可選的，還包括：

提取單元401，用于從所述預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單中，提取出預(yù)設(shè)的多個業(yè)擴指標數(shù)據(jù)；

第三分析單元402，用于采用聚類算法對提取出的所述多個業(yè)擴指標數(shù)據(jù)進行分析，獲得相似供電單位的集合；

第四分析單元403，用于對提取出的所述多個業(yè)擴指標數(shù)據(jù)從預(yù)設(shè)的不同維度進行統(tǒng)計分析；

預(yù)測單元404，用于依據(jù)所述相似的供電單位的集合及不同維度進行統(tǒng)計分析的結(jié)果，獲取相關(guān)的預(yù)測分析結(jié)果。

可選的，還包括：

確定單元，用于依據(jù)對工單是否為長耗時工單的識別結(jié)果和獲得的所述相關(guān)的預(yù)測分析結(jié)果，確定工單的執(zhí)行策略。

通過本實施例提供的裝置，采用多因素方差分析法，對影響預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單的不同環(huán)節(jié)耗時的多個因素進行分析，獲得影響顯著的因素；并依據(jù)多重比較檢驗方法，將所述影響顯著的因素在不同的水平下對不同環(huán)節(jié)耗時的影響程度進行分析，獲得影響顯著的因素的極端水平。通過得到的極端水平就可以識別出預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單中正常工單和異常工單。依據(jù)正常工單，計算出工單執(zhí)行環(huán)節(jié)的最優(yōu)時限，識別出預(yù)設(shè)的歷史業(yè)擴工單和正在執(zhí)行的工單中的長耗時工單和正常耗時工單，并對正在執(zhí)行的工單中的長耗時工單進行報警；若不是長耗時工單，判斷該工單執(zhí)行的下一環(huán)節(jié)是否滿足異常工單的條件，若滿足，則對該工單進行相應(yīng)的預(yù)警。因此，通過多因素方法分析方法，不僅可以對各種類型的數(shù)據(jù)進行處理，而且可以對離散的數(shù)據(jù)進行有效的分析，除此之外，利用正態(tài)分布法和箱形圖法，基于正常工單歷史數(shù)據(jù)來確定各類型工單每個環(huán)節(jié)的最優(yōu)時限，避免了專家經(jīng)驗法客觀性不足的問題。

本實施例中，對于圖1對應(yīng)的實施例提到的算法進行說明，具體可以包括：

(1)雙因素方差分析法

1)無交互作用的雙因素方差分析

a)建立數(shù)學(xué)模型

首先假設(shè)所有試驗數(shù)據(jù)都來自同一正態(tài)總體。

對試驗A、B兩個因素進行考察，二者試驗地位平等。A因素有a個不同水平A₁,A₂,A₃，…,A_a；B因素有b個不同水平B₁,B₂,B₃，…,B_b。A、B之間無交互作用，對水平的每種組合(A_iB_j)進行一次獨立試驗，共得ab個試驗結(jié)果X_ij(i＝1,2,…,a；j＝1,2,…,b)，試驗結(jié)果所得數(shù)據(jù)如表1。

表1方差分析樣本數(shù)據(jù)

其中

設(shè)X_ij是服從正態(tài)分布X_ij～N(μ_ij,σ²)的總體中抽取的樣本，假定A,B不存在交互作用。

假定

X_ij＝μ_ij+ε_ij (2)

ε_ij～N(0,σ²)(i＝1,2,…,a；j＝1,2,…,b)，其中μ_ij表示A_iB_j條件下的理論期望值,ε_ij表示隨機誤差，且相互獨立。由(1)得

令α_i＝μ_i·-μ，β_j＝μ·_j-μ，稱α_i為因素A_i的第i個水平的效應(yīng)，β_i為因素B_j的第j個水平的效應(yīng)，分別表示因素A、B的各個水平的影響的程度。顯然有關(guān)系式

將μ_ij進行分解

μ_ij＝μ+α_i+β_j+(μ-μ_i-μ_j+μ)

令δ_ij＝μ_ij+μ_i-μ_j+μ稱為A_i和B_j的交互效應(yīng)。而對二因素?zé)o重復(fù)試驗方差分析，假設(shè)任意A_i和B_j之間不存在交互效應(yīng)，即全部δ_ij＝0。這樣μ_ij分解式可寫為μ_ij＝μ+α_i+β_j

綜上所述，可得二因素?zé)o重復(fù)試驗方差的數(shù)學(xué)模型

其中μ，σ²，α，β(i＝1,2,…,a；j＝1,2,…,b)，均為未知參數(shù)。

b)顯著性檢驗

對于二因素?zé)o交互方差數(shù)學(xué)模型(1.5)的檢驗主要是檢驗兩個因素A與B的影響是否顯著。

要判斷因素A的影響是否顯著等價于檢驗假設(shè)

H₀₁:α₁＝α₂＝…＝α_a＝0

要判斷因素B的影響是否顯著等價于檢驗假設(shè)

H₀₂:β₁＝β₂＝…＝β_b＝0

檢驗上述假設(shè)的基本原理是將總離差平方和分解為各因素導(dǎo)致的離差平方和及隨機誤差導(dǎo)致的離差平方和。具體方法如下

設(shè)定

由(6)有

其中SS_A稱為因素A的效應(yīng)平方和,表示因素A的水平變化引起的影響；SS_B稱為因素B的效應(yīng)平方和，表示因素B的水平變化引起的影響；SS_B稱為誤差平方和，表示試驗的隨機誤差影響?？傠x差分解后的公式為

上式表明總離差的平方和分解為二因素的影響(組間)和隨機誤差影響(組內(nèi))的離差平方和。

在(8)成立時，利用關(guān)于正態(tài)分布平方和分解的Cochran定理?？勺C明H₀₁與H₀₂分別成立時的SS_A，SS_B，SS_E及M_SS的分布規(guī)律。

Cochran定理：X₁,X₂,…,X_n為n個相互獨立的服從標準正態(tài)分布的隨機變量，Q_i(i＝1,2,…,k)是某些X₁,X₂,…,X_n線性組合的平方和，其自由度分SS_A別為d_i(i＝1,2,…,k)。

如果Q₁+Q₂+…+Q_k～x²(n)且d₁+d₂+…+d_k＝n，則Q_i～X²(i＝1,2,…,k)，并且Q₁,Q₂,…,Q_k相互獨立。

在(8)成立的條件下，利用Cochran分解定理，可證明在僅有H₀₁成立時，有

且它們相互獨立，從而有統(tǒng)計量

所以對給定的顯著性水平α,查F分布表,可得臨界值F[a-1,(a-1)(b-1)]，當F_A＞F_a時，拒絕H₀₁，因素A影響顯著；反之，則接受H₀₁，因素A影響不顯著。

同理，可得在僅有H₀₂成立時因素B影響是否顯著的檢驗方法。

綜上所述，可得到二因素?zé)o交互影響試驗方差分析數(shù)學(xué)模型顯著性假設(shè)檢驗的統(tǒng)計分析結(jié)果如表2。

表2無交互影響二因素方差分析統(tǒng)計決斷

表2中的各項指標利用表1中的樣本數(shù)據(jù)計算，可使用下面的簡捷式

SS_A＝Q_A-P

SS_B＝Q_B-P

SS_E＝R-Q_A-Q_B+P (11)

SS_T＝R-P

其中

2)有交互作用的雙因素方差分析

在有交互作用的雙因素試驗中，因素A、B的不同水平的搭配必須作重復(fù)檢驗。我們可以把交互作用當做一個新因素來處理，即通過把每種搭配A_iB_j看作一個總體X_ij來進行試驗數(shù)據(jù)的處理。

基本假設(shè)①X_ij相互獨立，②X_ij～N(μ_ij,σ²)，(方差齊性)

線性統(tǒng)計模型

可以通過檢驗下列假設(shè)是否成立來判斷因素A，B及AxB對試驗的結(jié)果是否有顯著影響。

H₀₁:α₁＝α₂＝…＝α_a＝0

H₀₂:β₁＝β₂＝…＝β_b＝0

H₀₃:(αβ)_ij＝0(i＝1,2,…,b)

仿照單因素方差分析的方法，考察總離差平方和

SS_A為因素A的離差平方和，反映因素A對試驗指標的影響。SS_B稱為因素B的離差平方和，反映因素B對試驗指標的影響。SS_AxB稱為交互作用的離差平方和，反映交互作用AxB對試驗指標的影響。SS_E為誤差平方和，反映試驗誤差對試驗指標的影響規(guī)律。

若“各因素、各水平及其交互作用的影響無統(tǒng)計意義”的假設(shè)成立，則X_ij～N(μ_ij,σ²)

可推得：

則

得到表3的有交互作用的雙因素試驗資料表和表4的有重復(fù)的雙因素試驗方差分析表。

表3有交互作用的雙因素試驗資料表

表4有重復(fù)的雙因素試驗方差分析表

(2)正態(tài)分析法和箱圖法

a)正態(tài)分布

基于正態(tài)分布或近似正態(tài)分布的數(shù)據(jù)使用正態(tài)分步法判斷異常值，數(shù)值分布在(μ-σ,μ+σ)、(μ-2σ,μ+2σ)、(μ-3σ,μ+3σ)中的置信度為分別為0.6826、0.9544、0.9974。可認為，Y的取值幾乎全部集中在(μ-3σ,μ+3σ)區(qū)間內(nèi)，超出這個范圍的可能性僅占不到0.3％，因此將(μ-3σ,μ+3σ)對應(yīng)的時間區(qū)域作為合理時間區(qū)域。

b)箱形圖法

箱形圖法對數(shù)據(jù)沒有限制，不需要事先假定數(shù)據(jù)服從特定的分布形式。在下邊緣與異常值之間和上邊緣與異常值之間為溫和異常值，在異常值之外就屬于極端異常值，下邊緣與上邊緣之間為正常值，且四分位數(shù)具有一定的抗耐性，因此將上四分位數(shù)和下四分位數(shù)所對應(yīng)的時間作為合理時間區(qū)域。

需要說明的是，本說明書中的各個實施例均采用遞進的方式描述，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處，各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可。

對所公開的實施例的上述說明，使本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)或使用本發(fā)明。對這些實施例的多種修改對本領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人員來說將是顯而易見的，本文中所定義的一般原理可以在不脫離本發(fā)明的精神或范圍的情況下，在其它實施例中實現(xiàn)。因此，本發(fā)明將不會被限制于本文所示的這些實施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點相一致的最寬的范圍。