，在早上上班高峰期的时段，将波动上限调高10%或者放大η的值，在下班高峰期的时段将波动下限调低10%或者降低η的值。
[0137]本实施例的呼叫中心话务量故障的检测系统与实施例1的呼叫中心话务量故障的检测系统基本相同，不同之处在于:
[0138]本实施例的呼叫中心话务量故障的检测系统在实施例1的基础上，还包括:所述第二计算模块2042还用于在计算所述话务量波动范围的波动上限和波动下限后，根据时段修正所述波动范围。
[0139]虽然以上描述了本发明的【具体实施方式】，但是本领域的技术人员应当理解，这些仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。
【主权项】
1.一种呼叫中心话务量故障的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括: 51、获取历史日期的实际话务量及历史日期的预测话务量； 52、计算历史日期的实际话务量与历史日期的预测话务量的差值； 53、根据监控日期的预测话务量以及所述差值确定监控日期的话务量波动范围； 54、采集监控日期的实际话务量，若采集的实际话务量不在所述话务量波动范围内，则判定呼叫中心出现故障。2.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，一个日期的时间分为多个时间片，每一时间片包括多个采样点，S2还包括: 521、分别计算历史日期的每一时间片对应的差值集合，所述差值集合包括时间片中每一采样点的实际话务量与对应的预测话务量的差值的集合； S3包括: 531、计算每一差值集合的差值的平均数和标准差； 532、计算监控日期的每一时间片各采样点的话务量波动范围， 所述话务量波动范围的波动上限=监控日期在一个时间片一个采样点的预测话务量+时间片对应的差值集合的差值的平均数+η*时间片对应的差值集合的差值的标准差， 所述话务量波动范围的波动下限=监控日期在一个时间片一个采样点的预测话务量+时间片对应的差值集合的差值的平均数_η*时间片对应的差值集合的差值的标准差，η为正数。3.如权利要求2所述的检测方法，其特征在于，S2还包括: 522、将每一时间片对应的差值集合与第一差值集合和第二差值集合合并，形成一新的差值集合，所述新的差值集合为S31中用于计算平均数和标准差的差值集合，所述第一差值集合为所述时间片的前一时间片中与所述时间片相连的第一时间段的差值的集合，所述第二差值集合为所述时间片的后一时间片中与所述时间片相连的第二时间段的差值的集合。4.如权利要求2或3所述的检测方法，其特征在于，所述历史日期包括多个日期，S21中每一历史日期的每一时间片对应一个差值集合； S31中计算该些历史日期中同一时间片对应的差值集合的平均数和标准差，并将S31计算的平均数和标准差用于步骤S32。5.如权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述检测方法还包括定时计算监控日期的话务量波动范围，所述历史日期为最接近所述监控日期的多个日期。6.如权利要求2所述的检测方法，其特征在于，S3还包括:根据时段修正所述波动范围； 和/或，所述检测方法还包括:在判定呼叫中心出现故障之后，验证呼叫中心是否出现故障，统计判定连续错误的次数，若所述次数超出一次数阈值，则修正所述波动范围。7.如权利要求6所述的检测方法，其特征在于，所述修正所述波动范围包括:按照一修正比例调高或调低所述波动上限和所述波动下限，和/或，放大或缩小η。8.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，Si还包括: S11、对获取到的实际话务量和预测话务量进行数据清理。9.如权利要求8所述的检测方法，其特征在于，Sη是通过以下步骤对获取到的实际话务量和预测话务量进行数据清理的: 去除含有空值的数据，和/或，去除已知的出现故障的数据。10.一种呼叫中心话务量故障的检测系统，其特征在于，所述检测系统包括: 一获取单元，用于获取历史日期的实际话务量及历史日期的预测话务量； 一差值单元，用于计算历史日期的实际话务量与历史日期的预测话务量的差值；一确定单元，用于根据监控日期的预测话务量以及所述差值确定监控日期的话务量波动范围； 一采集判定单元，用于采集监控日期的实际话务量，若采集的实际话务量不在所述话务量波动范围内，则判定呼叫中心出现故障。11.如权利要求10所述的检测系统，其特征在于，一个历史日期的时间分为多个时间片，每一时间片包括多个采样点，所述差值单元还包括: 一差值计算单元，用于分别计算历史日期的每一时间片对应的差值集合，所述差值集合包括时间片中每一采样点的实际话务量与对应的预测话务量的差值的集合； 所述确定单元包括: 一第一计算模块，用于计算每一差值集合的差值的平均数和标准差； 一第二计算模块，用于计算监控日期的每一时间片各采样点的话务量波动范围， 所述话务量波动范围的波动上限=监控日期在一个时间片一个采样点的预测话务量+时间片对应的差值集合的差值的平均数+η*时间片对应的差值集合的差值的标准差， 所述话务量波动范围的波动下限=监控日期在一个时间片一个采样点的预测话务量+时间片对应的差值集合的差值的平均数_η*时间片对应的差值集合的差值的标准差，η为正数。12.如权利要求11所述的检测系统，其特征在于，所述差值单元还包括: 一差值合并单元，用于将每一时间片对应的差值集合与第一差值集合和第二差值集合合并，形成一新的差值集合，所述新的差值集合为所述第一计算单元中用于计算平均数和标准差的差值集合，所述第一差值集合为所述时间片的前一时间片中与所述时间片相连的第一时间段的差值的集合，所述第二差值集合为所述时间片的后一时间片中与所述时间片相连的第二时间段的差值的集合。13.如权利要求11或12所述的检测系统，其特征在于，所述历史日期包括多个日期，所述确定单元包括: 所述第一计算模块中每一历史日期的每一时间片对应一个差值集合；； 所述第一计算模块中计算该些历史日期中同一时间片对应的差值集合的平均数和标准差，并将所述第一计算模块计算的平均数和标准差用于所述第二计算模块。14.如权利要求13所述的检测系统，其特征在于，所述检测系统还用于定时计算监控日期的话务量波动范围，所述历史日期为最接近所述监控日期的多个日期。15.如权利要求11所述的检测系统，其特征在于，所述确定单元还用于根据时段修正所述波动范围； 和/或，所述检测系统还包括:一验证单元，用于在判定呼叫中心出现故障之后，验证呼叫中心是否出现故障，统计判定连续错误的次数，若所述次数超出一次数阈值，则修正所述波动范围。16.如权利要求15所述的检测系统，其特征在于，所述修正所述波动范围包括:按照一修正比例调高或调低所述波动上限和所述波动下限，和/或，放大或缩小η。17.如权利要求10所述的检测系统，其特征在于，所述获取单元还包括: 一数据清理模块，用于对获取到的实际话务量和预测话务量进行数据清理。18.如权利要求17所述的检测系统，其特征在于，所述数据清理模块包括: 一第一清理模块，用于去除含有空值的数据； 和/或，一第二清理模块，用于去除已知的出现故障的数据。19.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括权利要求10-18中任意一项所述的呼叫中心话务量故障的检测系统； 所述服务器还包括一数据库，所述数据库存储有历史日期的实际话务量及历史日期的预测话务量，以及监控日期的预测话务量。
【专利摘要】本发明公开了一种呼叫中心话务量故障的检测方法、系统及服务器，其中，所述检测方法包括：获取历史日期的实际话务量及历史日期的预测话务量；计算历史日期的实际话务量与历史日期的预测话务量的差值；根据监控日期的预测话务量以及所述差值确定监控日期的话务量波动范围；采集监控日期的实际话务量，若采集的实际话务量不在所述话务量波动范围内，则判定呼叫中心出现故障。本发明能够弥补现有的呼叫中心在检测是否出现故障时存在技术要求高、配置复杂度高且工作量大的不足，能够设定出既符合监控日期的话务量变化趋势，又符合话务量的正常波动的话务量波动范围，技术要求不高，不会出现话务量范围缺失、更新不及时等问题。
【IPC分类】H04M3/36, H04M3/50
【公开号】CN105162994
【申请号】CN201510617369
【发明人】翟祥伟, 朱挺
【申请人】携程计算机技术（上海）有限公司
【公开日】2015年12月16日
【申请日】2015年9月24日