基于大数据的特约店工单真实性预警方法及系统

本发明公开了一种基于大数据的特约店工单真实性预警方法及系统，通过获取来自多源数据系统的异构数据；采用数据清洗技术对异构数据进行格式转换，通过正则表达式匹配与字段映射去除冗余字段及缺失值，生成第一数据集；根据第一数据集提取工单金额、维修时长及零件使用量特征，结合主成分分析法与车型、地区属性构建动态特征集合，生成第二数据集；采用随机森林算法对第二数据集进行训练，若特征值偏离预设的动态阈值范围，则标记异常工单并生成异常工单集合；对异常工单集合进行聚类分析，根据风险严重程度划分为高、中、低三级预警级别，生成梯度化预警结果。本发明实现对维修服务质量的智能监控，提高异常工单的处理效率和服务响应速度。