數據專家揭秘：政企服務熱線都是如何利用大數據分析的？
2022-05-05 16:18:00
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隨著社會信息化程度的不斷提高，通過12345等熱線方式實現信息的有效互通和居民訴求的及時上傳，在服務社會經濟發展方面發揮了重要的作用。尤其是自疫情防控進入常態化以來，各地的政務服務熱線在聯系廣大群眾和相關部門，維護社會穩定方面發揮了重要作用。
一個個來電背后，熱線系統工作人員需要處理的事情卻很多，工作量非常巨大。比如我們Tempo大數據分析平臺曾經服務過的某政企服務熱線，在業務高峰期所需要面對的工作情況是這樣的：
該政企熱線服務于各咨詢投訴舉報類熱線內容的收集、整理及分析，涵蓋醫療、教育、就業、住房等大熱服務領域。目前已累計收集百萬條以上工單，平均日工單量高達數千以上。
人工分析工作量巨大，經過測算，人工對5000條數據進行分析需要2人1周時間，而數據規模上升到數百萬情況，根本無法通過人工方式進行分析。且文本數據的處理還涉及到不同人員的處理標準信度問題，對相關處理人員的能力素質提出了較高的要求；
目前的數據分析僅停留在統計層面，當前政企平臺僅能根據工單主題，對工單進行大體分類，但是無法自動對某個主題下工單進行更加深入的分析，由于缺少有效數據分析手段，該政企缺少有效工具提升當前數據分析的效率及質量，無法及時向領導提供其想及時了解的內容。
通過這個例子我們可以看出，隨著社會經濟的發展和營商環境的優化，現在政企平臺的熱線需要承載和處理的信息量已經不是一線話務員僅靠人工處理就可以輕松應對的程度了。熱線平臺應當通過大數據手段，對整個平臺中的工單數據進行內容分析，對數據進行細致分類和價值挖掘，才能讓熱線平臺發揮最大的價值。而要想實現這樣的最終目標，在搭建大數據分析系統時，我們應該將關注點放到以下三個問題上：
1.如何解放大量人工分析工作，使數據統計分析更高效、更直觀。
2.如何實現更細致的數據分析，在工單主題的分類之下能夠更細致更精確的分析各熱線反饋問題，更簡單和精準的進行數據整理工作。
3.增加更全面的數據分析手段，將熱線文本內容做針對性文本分析，有效提升政企辦事效率。
如何降低人工分析量？
這是3個問題中相對最好解決的問題，我們可以通過引入目前市面上一些較為成熟的以拖拽式操作降低操作門檻的大數據分析工具，比如我們的Tempo BI。通過Tempo BI中的同步數據功能，我們就可以讓工具代替人工完成繁瑣復雜的數據處理工作。
將數據接入TempoBI的數據庫中，BI可同時處理上萬條數據，快速處理數據的同時還可以同步數據更新，及時更新數據分析內容。用戶將數據管理庫中的數據源文件添加進TempoBI中，BI在進行數據分析時可做到快速分析、快速出圖，同時配置同步數據功能，無需用戶反復手動更新數據。
如何根據文本內容對工單做精致分類？
對于大部分用戶而言，熱線電話數據分析切實痛點是數據多為文本數據，涉及領域廣，難以對數據進行細致分類，無法做到針對精確地某一細類處理相關問題。在Tempo BI中，我們就可將數據種類做精確劃分。
例如按照主題可將文本數據分為地鐵出行、噪音投訴、教育意見等不同類型。
也可以根據熱點進行分析，使用線型圖將各熱點問題的熱度分布清晰直觀的表現出來。
通過時間序列線圖對不同投訴內容的分布時間進行分析，便于后續進行專項整治。
如何對文本內容做數據分析？
解決了基本的數據處理，梳理了分析思路之后，如何將分析成果有價值、有側重點地進行高效展示呢？這里就涉及到一個數據分析場景和看板設計的問題。
這里用一個地鐵出行投訴工單數據分析看板作為案例。在本案例中，該用戶首先在地鐵出行的看板設計中，使用餅圖將地鐵出行中各訴求問題分布情況展示，其次將各線路的訴求問題分布使用柱形圖清晰的表現出來，左下方添加列表對數據類型進行充分展示，看板中央為該地區的區域立體地圖，再添加時序圖表現各訴求問題在各時間段的投訴情況。之后添加熱點問題熱度分布線圖和各行政區訴求內容分布柱形圖，最后使用詞云圖直觀的展示地鐵出行相關訴求的核心問題。
另一方面，該用戶還對熱線投訴內容作了綜合分析看板，首先是使用能夠顯示各類別問題占比情況的餅圖，之后對投訴小區Top10作了柱形圖的展示，看板中央為該該地區的區域立體地圖，下方為兩個時序圖，分別展示各投訴類別在24小時內各時間段以及每一天的變化情況。最右側為每條數據的詳細文本內容表。
總的來說，通過借助大數據分析工具，可以解放大量的人工工作時間，使政務數據分析更加高效、便捷。同時按照不同的政務問題類別做針對性的分析，使解析結果更具條理性和邏輯性。最后通過Tempo BI中的多種圖形組件進行數據分析工作，大大豐富了政企熱線工作數據分析內容。在社會治理方面：可以提高社會治理中所遇到的堵點和難點的發現效率；對于部門內部管理提升來講，也可作為內部績效評價依據，及時考核責任部門的民生問題整改情況；決策領導層可及時獲取民生問題反饋，輔助其進行決策；業務人員也可提升數據分析工作效率，可以及時向決策領導反饋所需內容。
當然，相同的文本數據分析思路也可以用在多個領域中企業的評論文本信息分析處理項目，可以通過文本數據的分析更好的了解企業發展面臨的問題，及時對問題做歸類及分析工作，針對各類別問題進行專項處理。
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