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基于自動(dòng)化辦公系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘及業(yè)務(wù)流程優(yōu)化

發(fā)布時(shí)間:2021-09-30 12:49
  伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和云服務(wù)進(jìn)步,自動(dòng)化辦公系統(tǒng)作為當(dāng)代企業(yè)不可或缺的手段之一逐步融入到各大大中型企業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)作之中。自動(dòng)化辦公系統(tǒng)將所有員工信息、任務(wù)信息、工作流信息和知識(shí)匯集到數(shù)據(jù)庫之中,大量數(shù)據(jù)的積累為數(shù)據(jù)挖掘提供了土壤。自動(dòng)化辦公系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)存在價(jià)值極大,通過傳統(tǒng)手段歸納很難發(fā)現(xiàn)存在于其中的規(guī)律和知識(shí),因此對(duì)自動(dòng)化辦公系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘勢(shì)在必行。公司為作為金融科技公司,計(jì)算機(jī)開發(fā)與運(yùn)維是其主營(yíng)業(yè)務(wù)。因此,本文的數(shù)據(jù)挖掘方向主要針對(duì)于開發(fā)過程中留存的信息進(jìn)行分析,以此分析出代碼生產(chǎn)中存在的效率問題和生產(chǎn)管理中存在的生產(chǎn)矛盾問題,以此對(duì)公司的管理手段和業(yè)務(wù)流程等方面進(jìn)行分析優(yōu)化,提高公司內(nèi)部的生產(chǎn)管理效率。本文通過數(shù)據(jù)挖掘算法中K均值算法,從任務(wù)、員工兩個(gè)維度出發(fā),通過結(jié)合任務(wù)數(shù)量、任務(wù)內(nèi)容豐富度、任務(wù)處理時(shí)間、員工類型、員工級(jí)別等維度對(duì)自動(dòng)化辦公系統(tǒng)的任務(wù)信息進(jìn)行了豐富的挖掘。通過對(duì)任務(wù)處理量和員工級(jí)別以及員工類型的結(jié)合,發(fā)現(xiàn)不同員工級(jí)別生產(chǎn)效率的差異,以及內(nèi)部員工和外包員工在生產(chǎn)效率上有何異同。通過對(duì)任務(wù)處理時(shí)間中交接時(shí)間和派發(fā)時(shí)間的分析,挖掘出員工在一天之內(nèi)工作效率的主要階... 

【文章來源】:北京建筑大學(xué)北京市

【文章頁數(shù)】:55 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究的目的
    1.2 課題研究?jī)?nèi)容的發(fā)展?fàn)顩r
        1.2.1 辦公自動(dòng)化系統(tǒng)的發(fā)展
        1.2.2 數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展
        1.2.3 業(yè)務(wù)流程優(yōu)化的發(fā)展
    1.3 研究?jī)?nèi)容與組織結(jié)構(gòu)
第2章 技術(shù)原理以及任務(wù)目標(biāo)
    2.1 理論闡明
    2.2 數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值
    2.3 數(shù)據(jù)挖掘分析方法介紹
    2.4 數(shù)據(jù)挖掘過程闡述
        2.4.1 業(yè)務(wù)分析
        2.4.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與處理
        2.4.3 數(shù)據(jù)可視化
        2.4.4 結(jié)果分析
    2.5 聚類算法介紹
    2.6 業(yè)務(wù)流程優(yōu)化方法介紹
        2.6.1 DMAIC方法
        2.6.2 ECRS方法
        2.6.3 SDCA方法
第3章 基于OA系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘
    3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
    3.2 基于員工任務(wù)處理數(shù)量的數(shù)據(jù)挖掘
        3.2.1 不同員工級(jí)別員工聚類后的分布情況
        3.2.2 內(nèi)部員工、外包員工聚類后的分布情況
    3.3 關(guān)于任務(wù)處理時(shí)間的聚類挖掘
        3.3.1 接收/派發(fā)任務(wù)時(shí)間聚類后的分布情況
        3.3.2 交接任務(wù)時(shí)間聚類后的分布情況
    3.4 基于任務(wù)內(nèi)容豐富度角度的聚類挖掘
        3.4.1 基于內(nèi)容豐富度的初次聚類
        3.4.2 基于內(nèi)容豐富度的二次聚類
        3.4.3 基于內(nèi)容豐富度不同員工級(jí)別員工聚類后的分布情況
        3.4.4 內(nèi)部員工、外包員工聚類后的分布情況
第4章 業(yè)務(wù)流程優(yōu)化
    4.1 某金融科技公司當(dāng)前業(yè)務(wù)流程現(xiàn)狀
        4.1.1 需求處理業(yè)務(wù)基本要求
        4.1.2 缺陷處理業(yè)務(wù)基本要求
    4.2 業(yè)務(wù)流程優(yōu)化處理原則與目標(biāo)
        4.2.1 業(yè)務(wù)流程優(yōu)化處理目標(biāo)
        4.2.2 業(yè)務(wù)流程優(yōu)化處理原則
    4.3 業(yè)務(wù)流程優(yōu)化處理結(jié)果
        4.3.1 需求業(yè)務(wù)流程優(yōu)化結(jié)果
        4.3.2 缺陷業(yè)務(wù)流程優(yōu)化結(jié)果
        4.3.3 優(yōu)化結(jié)果與分析
第5章 問題討論與探究
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[3]網(wǎng)絡(luò)辦公自動(dòng)化及安全策略分析[J]. 楊更.  計(jì)算機(jī)產(chǎn)品與流通. 2019(08)
[4]材料數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀[J]. 楊麗,蘇航,柴鋒,羅小兵,段琳娜.  中國(guó)材料進(jìn)展. 2019(07)
[5]企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型:大數(shù)據(jù)還是小數(shù)據(jù)[J]. 何明智.  軟件和集成電路. 2019(06)
[6]計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開發(fā)及其應(yīng)用[J]. 張佳.  電子技術(shù)與軟件工程. 2018(17)
[7]聚類算法概述與應(yīng)用[J]. 馬騫.  中國(guó)新通信. 2018(14)
[8]數(shù)字環(huán)境下合理使用立法的重新建構(gòu)——基于文本與數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展與分析[J]. 周玲玲,杜靜,費(fèi)曉燕.  浙江社會(huì)科學(xué). 2018(05)
[9]在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)數(shù)據(jù)可視化研究與實(shí)現(xiàn)——以“測(cè)測(cè)SAT平臺(tái)”為例[J]. 楊兵,盧國(guó)慶,邢宏根,Tiong-Thye Goh.  現(xiàn)代教育技術(shù). 2017(12)
[10]流程優(yōu)化與鞏固Eraser-SDCA方法及鑄造企業(yè)應(yīng)用[J]. 王武兵,陳飛,計(jì)效園,周建新.  特種鑄造及有色合金. 2017(11)



本文編號(hào):3415895

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