摘要
本发明涉及排班管理技术领域,具体为基于直播数据的排班管理方法及系统,包括以下步骤,基于直播活动关键数据,包括观看人数、评论频率、点赞与分享次数以及直播人员的表现指标,指标包括互动质量评分、观众反馈信息和转化率,执行数据清洗和整合处理,得到直播数据整合集。本发明中,通过直播活动关键数据,进行高频更新和实时分析,使排班能够动态调整以符合实际工作需求,采用ARIMA模型,不仅增强了预测准确性,还使排班决策具有前瞻性,优化了人力资源分配,而聚类分析则帮助精准识别不同直播人员的表现模式,并根据模式进行工作时间表的优化,确保在观众活跃度最高的时段部署最合适的人员,从而提高员工满意度和观众服务质量。
技术关键词
排班管理方法
ARIMA模型
排班管理系统
直播平台
时间段
指标
随机森林
周期性
频率
计划
代表
模式
数据噪声
指数
资源分配
数据字
算法
分析模块
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负荷曲线聚类方法
分布特征
初始聚类中心
动态
时间段
运输路径规划系统
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多头注意力机制
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时序
一维卷积神经网络
个性化推荐方法
资源特征
高阶奇异值分解
资源库
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分布预测方法
采样模块
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