【技术实现步骤摘要】
业务量极限数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及数据处理
，特别是涉及一种业务量极限数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着电子商务的发展，物流运输业务体量日渐庞大，而运输属于时段计量任务，运输任务在开始后就意味着对该运输资源的占用，业务量就不是单纯的任务数计量，且对于不同大区、区部、片区甚至网点的不同时点的业务量极限的评估。传统的业务量极限评估方法是通过运营管理人员主要凭经验粗略估计的运输趟次作为任务量，并根据任务量评估出业务量极限，评估方式单一且误差大，但依赖单纯的趟次计算，无法较为准确地评估每个时点真正的业务量情况，影响车辆资源的合理调配。比如B市因业务量较多，某业务的业务量指标90％，而A市因业务量较少，该业务的业务量指标只有60％，但是实际上A市或许能达到的极限只有70％，这样的情况目前只能通过人工后验和总结来进行调整，对业务量极限的评估准确性低。
技术实现思路
基于此，有必要针对业务量极限的评估准确性低的技术问题，提供一种能够准确性的业务量极限数据...
【技术保护点】
1.一种业务量极限数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取业务周期，将所述业务周期按预设的时间间隔划分为多个划分时段；/n获取所述业务周期内的运输任务对应的运输时段，将所述运输时段与所述划分时段进行笛卡尔积处理，得到所述运输时段与所述划分时段的投射关系；/n将所述运输时段按所述投射关系投射至所述划分时段，统计投射结果中各所述划分时段内的投射频次以及所述业务周期内的总投射频次；/n根据所述投射频次的数值大小，从大到小依次累加所述投射频次，得到每次累加投射频次与所述总投射频次的比值数据；/n获取所述比值数据满足预设置信度要求时所述累加投射频次对应的累加对象数量，根据所述...
【技术特征摘要】
1.一种业务量极限数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取业务周期，将所述业务周期按预设的时间间隔划分为多个划分时段；
获取所述业务周期内的运输任务对应的运输时段，将所述运输时段与所述划分时段进行笛卡尔积处理，得到所述运输时段与所述划分时段的投射关系；
将所述运输时段按所述投射关系投射至所述划分时段，统计投射结果中各所述划分时段内的投射频次以及所述业务周期内的总投射频次；
根据所述投射频次的数值大小，从大到小依次累加所述投射频次，得到每次累加投射频次与所述总投射频次的比值数据；
获取所述比值数据满足预设置信度要求时所述累加投射频次对应的累加对象数量，根据所述时间间隔和所述累加对象数量的乘积与所述业务周期的比值数据，确定业务量极限数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述业务周期内的运输任务数据对应的运输时段之前，还包括：
获取所述业务周期内的运输任务，确定所述运输任务中的运输节点和运输量；
根据预设的运输节点和运输量，对所述运输任务进行筛选，得到所述运输任务数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述运输时段与所述划分时段进行笛卡尔积处理，得到所述运输时段与所述划分时段的投射关系包括：
将所述运输时段与所述划分时段进行笛卡尔积处理，得到多个有序对，其中，每个所述有序对包括一个运输时段和一个划分时段；
根据所述有序对中的运输时段与所述划分时段是否存在重叠时间，对所述有序对进行投射标识的标注处理；
根据各所述有序对的投射标识，确定所述运输时段与所述划分时段的投射关系。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述有序对中的运输时段与所述划分时段是否存在重叠时间，对所述有序对进行投射标识的标注处理包括：
将所述运输时段对应的运输开始时间和运输结束时间中的任意一项处于所述划分时段的有序对，以及所述运输开始时间小于所述划分时段对应时间节点、且所述运输结束时间大于所述划分时段对应时间节点的有序对，标注为待投射数据。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述有序对中的运输时段与所述划分时段是否存在重叠时间，对所述有序对进行投射标识的标注处理包括：
将所述运输时段中的运输开始时间处于所述划分时段内的有序对标注为投射起点数据，并将所述运输时段中的运输结束时间处于所述划分时段内的有序对标注为投射终点数据；
所述将所述运输时段按所...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘舒静，樊哲宇，周英云，邓元，刘国岭，
申请(专利权)人：顺丰科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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