1.一种住建领域政务热线工单数据分析方法，其特征是：包括以下步骤：
获取热线电话，记录语音信息，将语音数据转化为文本信息，形成工单；
对工单数据进行预处理，根据工单的受理时间，描绘各工单的时间趋势变化；
提取工单中工单涉及区域数据，确定工单涉及问题所在位置；
构建住建领域专业词库，对工单内容进行分词，基于分词结果，构建文档词条矩阵；
获取各个工单的文档词条矩阵，进行文本主题的识别，将不同主题下频率大于设定值的关键词作为主题关键词；
基于时间趋势变化、涉及问题所在位置和主题关键词，生成工单数据分析报告。
2.如权利要求1所述的一种住建领域政务热线工单数据分析方法，其特征是：对工单数据进行预处理的具体过程包括：构建噪音数据库，剔除工单中属于噪音数据库中的数据。
3.如权利要求1所述的一种住建领域政务热线工单数据分析方法，其特征是：提取工单内受理时间，确定年份、月份、星期以及具体时刻，进行时间趋势的分析。
4.如权利要求1所述的一种住建领域政务热线工单数据分析方法，其特征是：构建住建领域专业词库，对工单内容进行分词的具体过程包括：构建住建领域的专业词库，包括自定义专业词库与停用词词库；自定义专业词库是指作为整体出现的词语，停用词库是指无意义的语气助词。
5.如权利要求4所述的一种住建领域政务热线工单数据分析方法，其特征是：所述住建领域专业词库内的词语分行存储，每一个词语占一行。
6.如权利要求1所述的一种住建领域政务热线工单数据分析方法，其特征是：基于分词结果，构建文档词条矩阵的具体过程包括：以每一个分词作为单独的一列，每一行表示的是工单内容，以词语出现次数进行排列。
7.如权利要求1所述的一种住建领域政务热线工单数据分析方法，其特征是：进行文本主题的识别的具体过程包括：使用lda算法获取工单的主题，利用无监督机器学习方法将主题进行分类，根据每个主题下频率超过设定值的若干关键词，概括出该主题的主旨。
8.一种住建领域政务热线工单数据分析系统，其特征是：包括：
工单转化模块，被配置为获取热线电话，记录语音信息，将语音数据转化为文本信息，形成工单；
时间趋势分析模块，被配置为根据工单的受理时间，描绘各工单的时间趋势变化；
空间分析模块，被配置为提取工单中工单涉及区域数据，确定工单涉及问题所在位置；
主题分析模块，被配置为构建住建领域专业词库，对工单内容进行分词，基于分词结果，构建文档词条矩阵，获取各个工单的文档词条矩阵，进行文本主题的识别，将不同主题下频率大于设定值的关键词作为主题关键词；
分析报告生成模块，被配置为基于时间趋势变化、涉及问题所在位置和主题关键词，生成工单数据分析报告。
9.一种计算机可读存储介质，其特征是：其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行权利要求1-7中任一项所述的一种住建领域政务热线工单数据分析方法中的步骤。
10.一种终端设备，其特征是：包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1-7中任一项所述的一种住建领域政务热线工单数据分析方法中的步骤。