【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理、统计及分析领域，具体来说，涉及一种基于elasticsearch的聊天数据分析方法及系统。
技术介绍
1、随着社交媒体和即时通讯应用的普及，员工和客户之间的交流越来越多地转移到了在线平台上。这些平台产生了大量的聊天数据，其中包含了重要的信息。因此，对聊天数据进行高效分析和挖掘变得越来越重要。
2、目前，针对聊天数据的分析方法和系统存在一些问题。首先，聊天数据通常以非结构化的形式存在，需要进行有效的处理和解析才能发现其中的模式和信息。其次，由于聊天数据的规模庞大，传统的分析方法和系统往往无法满足实时性和高性能的要求。此外，海量的聊天数据，也对管理人员的跟进造成了进一步的困难，此时按照一定维度去统计分析数据，就成了必不可少的功能。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提供了一种基于elasticsearch的聊天数据分析方法及系统。该方法和系统利用elasticsearch作为基础框架，结合了先进的文本分析技术和实时索引的优势，能够高效地处理和分析大规模的聊天数据。
2、为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种基于elasticsearch的聊天数据分析方法，包括以下步骤：
3、s1、记录员工和客户的聊天记录，将数据存入数据库；
4、s2、预设关于聊天记录的指标，如员工与客户的关系变动、聊天平均回复时长、关键词出现的频率、对话持续时间等，将与指标相关的数据存入redis；
5、s3、通
6、s4、将数据库中的聊天记录数据，按照员工、客户、当前时间节点、所属指标事件的维度，进行分析处理，写入elasticsearch，进而统计员工在某个时间段内，聊天数据情况和一些聊天任务指标；
7、s5、根据elasticsearch聚合方法，分析处理员工和客户聊天数据。
8、与现有技术相比，本专利技术的聊天数据分析方法及系统具有以下优点：首先，基于elasticsearch的实时索引功能使得数据的存储和检索更加高效和实时。其次，采用先进的文本分析技术可以深入挖掘聊天数据中的信息和模式。此外，通过可视化展示模块提供直观的分析结果，使用户能够更快速地理解和利用聊天数据。
9、本专利技术涉及一种基于elasticsearch的聊天数据分析方法及系统。该方法和系统通过以下步骤实现对员工和客户的聊天数据的高效处理和分析：
10、在进一步的技术方案中,步骤s1包括：
11、记录员工和客户的聊天记录，将数据存入数据库，并设置聊天记录数据为未同步。在聊天过程中，系统会实时记录员工和客户之间的对话，并将这些数据存储在数据库中，以便后续的分析和处理。
12、在进一步的技术方案中,步骤s2包括：
13、将一些和指标相关的数据存入redis。系统会根据预先定义的指标，提取和聊天数据相关的信息，并将这些指标数据存储在redis中。这些指标可以是员工与客户的关系变动、聊天平均回复时长、关键词出现的频率、对话持续时间等等。
14、在进一步的技术方案中,步骤s3包括：
15、将redis中的数据写入数据库中。系统会定期将redis中的指标数据写回到数据库中，以便与原始的聊天数据进行关联和整合。
16、在进一步的技术方案中,步骤s4包括：
17、将数据库中的数据进行分析处理，写入elasticsearch。系统会对数据库中的聊天数据进行分析和处理，包括文本分析、语义分析等，然后将分析结果写入elasticsearch中。由于elasticsearch为所有类型的数据提供近乎实时的搜索和分析。无论是结构化或非结构化文本、数字数据还是地理空间数据，elasticsearch都能以支持快速搜索的方式高效地存储和索引它，进而实现数据的实时索引和高效查询。
18、在进一步的技术方案中,步骤s5包括：
19、根据elasticsearch聚合方法，分析处理员工和客户聊天数据。利用elasticsearch的聚合功能，通过编写合适的查询语句，对员工和客户的聊天数据进行多维度的聚合。例如，可以聚合按员工、部门、日期等字段进行分类。结合聚合查询的结果，可以进行进一步的筛选和统计。例如，可以筛选特定员工在某个时间段内的聊天记录，并统计消息数量、关键词频率等信息。这样可以帮助企业更好地了解员工和客户之间的沟通情况，挖掘潜在的问题和机会。
20、本专利技术还提供一种基于elasticsearch的聊天数据分析系统，包括：
21、数据采集单元，用于记录员工和客户的聊天记录；
22、数据处理单元，用于处理通过聊天记录产生的员工指标数据；
23、数据同步单元，用于处理将所有数据写入elasticsearch；
24、数据查询统计单元，用于对数据进行多维度的聚合和统计。
25、数据执行单元，用于执行聚合查询，并获取聚合结果，根据聚合结果生成可视化形式图表，以便用户直观地理解和利用聊天数据。
26、通过以上步骤，本专利技术的聊天数据分析方法及系统能够高效地记录、存储、分析和挖掘员工和客户的聊天数据，为企业提供重要的洞察力和决策依据。同时，借助elasticsearch等先进技术的应用，系统具备实时性、高性能和灵活性等优势，能够满足大规模聊天数据处理的需求。
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1.一种基于Elasticsearch的聊天数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于Elasticsearch的聊天数据分析方法，其特征在于，步骤S1包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于Elasticsearch的聊天数据分析方法，其特征在于，步骤S2中指标包括员工与客户的关系变动、聊天平均回复时长、关键词出现的频率、对话持续时间。
4.根据权利要求1所述的一种基于Elasticsearch的聊天数据分析方法，其特征在于，步骤S3包括：
5.根据权利要求2所述的一种基于Elasticsearch的聊天数据分析方法，其特征在于，步骤S4包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于Elasticsearch的聊天数据分析方法，其特征在于，步骤S4中，将数据库中的数据，按照员工、客户、当前时间节点、所属指标事件的维度，进行分析处理，包括文本分析、语义分析。
7.根据权利要求1所述的一种基于Elasticsearch的聊天数据分析方法，其特征在于，步骤S5包括:
8.根据
9.一种基于Elasticsearch的聊天数据分析系统，其特征在于，包括如下步骤：
10.根据权利要求9所述的一种基于Elasticsearch的聊天数据分析系统，其特征在于，还包括数据执行单元，用于执行聚合查询，并获取聚合结果，根据聚合结果生成可视化形式图表，以便用户直观地理解和利用聊天数据。
...【技术特征摘要】
1.一种基于elasticsearch的聊天数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于elasticsearch的聊天数据分析方法，其特征在于，步骤s1包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于elasticsearch的聊天数据分析方法，其特征在于，步骤s2中指标包括员工与客户的关系变动、聊天平均回复时长、关键词出现的频率、对话持续时间。
4.根据权利要求1所述的一种基于elasticsearch的聊天数据分析方法，其特征在于，步骤s3包括：
5.根据权利要求2所述的一种基于elasticsearch的聊天数据分析方法，其特征在于，步骤s4包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于elasticsearch的聊天数据分析方法，其特征在于，步骤s4中，将数据库...
【专利技术属性】
技术研发人员：范永恒，魏雪韵，
申请(专利权)人：成都环宇知了科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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