№ 4 (01.10.2020 - 31.12.2020)
Содержание номера
Фамилии (докладчики из России и СНГ):
а - б - в - г - д - е - ж - з - и - к - л - м - н - о - п - р - с - т - у - ф - х - ц - ч - ш - щ - э - ю - я
Фамилии (иностранные докладчики):
A - B - C - D - E - F - G - H - I - J - K - L - M - N - O - P - Q - R - S - T - U - V - W - X - Y - Z
- Ерисов В.Д., Суворов В.С., Царькова Н.И. / Erisov V.D., Suvorov S.V., Tsarkova N.I.
-
Автоматическая классификация обращений на основе анализа больших данных / Automatic classification of appeals Based on big data analysis
Аннотация: В данной статье рассматривается применение технологий анализа Big Data к имеющимся данным по внутренним заявкам и запросам сотрудников компании. Целью исследования является автоматизация и оптимизация процесса обработки и распределения поступающих от сотрудников обращений для повышения скорости, и качества исполнения внутриорганизационных обязанностей структурными подразделениями компании. В качестве основных инструментов и платформ для анализа данных и проектировки программного обеспечения используются: Python, IDLE, Jupyter Notebook. В результате исследования был произведен анализ большого массива данных, их очистка и дальнейшее выделение ключевых слов и проблемных тем обращений. Помимо этого, используя высокоуровневый язык программирования Python и с применением операторов ветвления, было спроектировано программное обеспечение, которое производит автоматическую классификацию обращений сотрудников внутри компании.
Ключевые слова: Python, большие данные; программное обеспечение; анализ данных; автоматическое распределение обращений; структурные подразделения; классификация
Annontation: This article discusses the application of Big Data analysis technologies to the available data on internal requests and requests of company employees. The purpose of the research is to automate and optimize the process of processing and distributing requests received from employees in order to improve the speed, accuracy and quality of performance of internal organizational duties by the company's structural divisions. The main tools and platforms for data analysis and software design are: Python, IDLE, and Jupyter Notebook. As a result of the research, a large array of data was analyzed, cleaned up, and further highlighted keywords and problematic topics of requests. In addition, using the high-level Python programming language and using branching operators, software was designed that automatically classifies employee requests within the company.
Keywords: Python, big data; software; data analysis; automatic distribution of requests; structural divisions; classification
Текст статьи
Подробнее
Скрыть
1
Все страницы
|