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數(shù)據(jù)治理分析平臺(tái)匯聚多渠道熱線數(shù)據(jù)源網(wǎng)格數(shù)據(jù)、傳統(tǒng)媒體、信訪數(shù)據(jù)、領(lǐng)導(dǎo)信箱、網(wǎng)格輿情、社情民調(diào)、互聯(lián)網(wǎng)+督察、人民網(wǎng)留言，對(duì)數(shù)據(jù)清洗加工，應(yīng)用AL大數(shù)據(jù)分析模型實(shí)現(xiàn)熱線挖掘、智能預(yù)警、趨勢(shì)預(yù)判。進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、規(guī)范加工、算法模型應(yīng)用。
數(shù)據(jù)規(guī)范加工是統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、完善數(shù)據(jù)元素的基本功能，利用NLP自然語(yǔ)音處理和大模型應(yīng)用技術(shù)，為系統(tǒng)內(nèi)置開發(fā)了豐富的數(shù)據(jù)規(guī)范算法，圍繞人、時(shí)、地、事、涉事主體、業(yè)務(wù)標(biāo)簽等實(shí)現(xiàn)了從訴求內(nèi)容中自動(dòng)提取人名信息、時(shí)間信息、標(biāo)準(zhǔn)地理信息（省、市、區(qū)、街鎮(zhèn)和經(jīng)緯度信息）、涉事主體信息、訴求要素標(biāo)題信息等。
以規(guī)范加工后的高質(zhì)量數(shù)據(jù)元素為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)、開發(fā)多維度的數(shù)據(jù)分析模型，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析，包含了關(guān)聯(lián)分析模型、智能分類模型、篩選算法模型、相似工單研判模型、業(yè)務(wù)歸口模型、聚類分析模型、熱點(diǎn)分析模型、新點(diǎn)分析模型、苗頭性問題模型、堵點(diǎn)分析模型、區(qū)域頑疾分析模型、高頻高發(fā)分析模型。根據(jù)數(shù)據(jù)分析需求，利用業(yè)務(wù)標(biāo)簽篩選專項(xiàng)數(shù)據(jù)記錄，按數(shù)據(jù)分析模型運(yùn)算應(yīng)用，交叉分析具體的熱點(diǎn)、新詞、苗頭性、治理頑疾或高發(fā)頻發(fā)等問題。
通過與生產(chǎn)系統(tǒng)對(duì)接自動(dòng)獲取全市12345熱線平臺(tái)所沉積的數(shù)據(jù)信息。主要包括來電數(shù)據(jù)、通話錄音、工單數(shù)據(jù)、知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù)和群眾信息。
1）數(shù)據(jù)源探究-12345數(shù)據(jù)體系及問題分析
2）數(shù)據(jù)治理流程邏輯
3）12345數(shù)據(jù)源支撐體系--結(jié)構(gòu)化&非結(jié)構(gòu)化
4）數(shù)據(jù)治理方法論
系統(tǒng)對(duì)采集的12345訴求數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗加工和規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)處理，根據(jù)清洗模型清洗過濾掉無(wú)效數(shù)據(jù)，根據(jù)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)模型提取要素豐富數(shù)據(jù)元素和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)元素。
1）數(shù)據(jù)規(guī)范化--分類標(biāo)準(zhǔn)與標(biāo)簽體系建設(shè)
2）熱線行業(yè)創(chuàng)新的地方標(biāo)準(zhǔn)
支持關(guān)聯(lián)分析模型、智能分類模型、篩選算法模型、相似工單研判模型、業(yè)務(wù)歸口模型、聚類分析模型、熱點(diǎn)分析模型、新點(diǎn)分析模型、苗頭性問題模型、堵點(diǎn)分析模型、區(qū)域頑疾分析模型、高頻高發(fā)分析模型等算法開發(fā)及應(yīng)用。
