[發明專利]一種結合人工智能的銷售工作積極性分析的方法

在審

• 申請號: 201811060940.4
• 申請日: 2018-09-12
• 公開（公告）號: CN110895731A
• 公開（公告）日: 2020-03-20
• 發明（設計）人: 于洋;李鵬;高經郡;郭振強
• 申請（專利權）人: 北京科杰信息技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06
• 代理公司: 北京智行陽光知識產權代理事務所(普通合伙) 11738
• 代理人: 黃錦陽

1.一種結合人工智能的銷售工作積極性分析的方法，其特征在于，包括以下步驟；

步驟1)：獲得銷售人員的特征數據：需要從詞庫模型中提取文字信息，將文字轉換成可以量化的特征向量，采集銷售人員日常的工作行為，以及有效周期內的業績數據；

步驟2)：監督分類中基礎的算法選型：鑒于此方案無法給出每名銷售的歷史積極性打分，特征向量X和期望E(X)的關系為，D＝E(x-E(x))得到新的特征向量X，D為方差；

步驟3)：樣本集選取：劃分數據集的方式首先選取第一個特征的取值來篩選信息，之后再選取第二個特征的取值來劃分數據集；

步驟4)：進行主成分分析：利用KMO的檢驗值判定原始指標的相關性，球度檢驗判定原始指標是否是單位陣，以此來判定是否適合進行因子分析，通過SPARK MLLIB進行方法的訓練和測試，最終生成模型結果。

2.根據權利要求1所述的一種結合人工智能的銷售工作積極性分析的方法，其特征在于：步驟1)中日常行為包含了銷售的到崗時間、請假次數、離崗時間、有效通話次數、有效通話時長、外出拜訪次數、外出拜訪時間等數據；業績數據包含了銷售的本周期成單率，客戶投訴率，業績完成度等數據；詞庫模型從考勤系統，CRM系統，呼叫系統等系統中進行獲取，為上述的工作行為和業績數據設值一個特征值，通過有限的編碼信息實現有效的文檔分類和檢索。

3.根據權利要求1所述的一種結合人工智能的銷售工作積極性分析的方法，其特征在于：步驟2)中對X進行奇異值分解，選擇前m個奇異值得到A的近似矩陣；或者求X的特征值，將X的特征值進行大到小排列，選擇前m個，有個準則q前特征值的和占總的85％以上就說明，從原圖中能好的繼承，由前m個特征值對應的特征向量構成降維矩陣。

4.根據權利要求1所述的一種結合人工智能的銷售工作積極性分析的方法，其特征在于：步驟3)中取一定量的上周期內的表現積極員工與一定量的消極員工，第一個特征從表現積極員工中取值，第二個特征從消極員工中取值，將兩批員工數據進行采集后，打散為訓練集和測試集。

5.根據權利要求1所述的一種結合人工智能的銷售工作積極性分析的方法，其特征在于：步驟4)中MLlib是Spark的學習庫，旨在簡化機器學習的工程實踐工作，并方便擴展到更大規模，MLlib由一些通用的學習算法和工具組成，包括分類、回歸、聚類、協同過濾、降維。