[发明专利]排班处理方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种排班处理方法，其特征在于，包括：

获取数据采集设备发送的待排班网点的网点数据，其中，所述网点数据包括网点营业数据和历史排班方案；

对所述网点数据进行数据处理，得到所述待排班网点对应的网点特征和排班标签；

将所述网点特征和所述排班标签输入至预设分类模型，其中，所述预设分类模型通过多个网点特征样本和多个排班标签样本训练得到；

根据所述预设分类模型的输出，得到所述待排班网点的排班方案。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述网点数据进行数据处理，得到所述待排班网点对应的网点特征和排班标签，包括：

对所述网点数据进行数据预处理，得到所述待排班网点对应的标准化数据；

对所述标准化数据进行特征提取和标签生成处理，得到所述待排班网点对应的网点特征和排班标签。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述标准化数据进行特征提取和标签生成处理，得到所述待排班网点对应的网点特征和排班标签，包括：

根据所述网点营业数据提取网点营业特征；

根据所述历史排班方案提取历史排班特征和周边网点平均周末排班量；

根据所述网点排班方案和/或所述网点营业数据，确定所述待排班网点的周末排班值；

根据所述周末排班值，生成排班标签。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述网点营业特征包括业务量数据、客流量数据、排队时间数据、重点业务量数据和员工数量数据。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，在所述根据所述预设分类模型的输出，得到所述待排班网点的排班方案之后，还包括：

将所述排班方案发送至显示设备。

6.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，在所述将所述网点特征和所述排班标签输入至预设分类模型之前，还包括：

获取多个网点特征样本和多个排班标签样本；

将所述多个网点特征样本和所述多个排班标签样本输入至分类模型进行训练，得到预设分类模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取多个网点特征样本和多个排班标签样本，包括：

获取多个网点数据样本，其中，所述网点数据包括网点营业数据样本和历史排班方案样本；

对所述网点数据样本进行数据处理，得到多个网点特征样本和多个排班标签样本。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述多个网点特征样本和所述多个排班标签样本输入至分类模型进行训练，得到预设分类模型，包括：

采用5折交叉验证方法，将所述多个网点特征样本和所述多个排班标签样本输入至分类模型，确定最佳超参数；

根据所述最佳超参数，得到预训练分类模型；

将所述多个网点特征样本和所述多个排班标签样本输入至所述预训练分类，得到预设分类模型。

9.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述预设分类模型为支持向量机模型。

10.一种排班处理装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取数据采集设备发送的待排班网点的网点数据，其中，所述网点数据包括网点营业数据和历史排班方案；

数据处理模块，用于对所述网点数据进行数据处理，得到所述待排班网点对应的网点特征和排班标签；

输入模块，用于将所述网点特征和所述排班标签输入至预设分类模型；

确定模块，用于根据所述预设分类模型的输出，得到所述待排班网点的排班方案。

11.根据权利要求10所述的排班处理装置，其特征在于，还包括：

发送模块，用于将所述排班方案发送至显示设备。