通过大数据处理某时间段内用户呼叫情况，结合历史高峰呼叫数据指数，评估是否存在异常风险，通过算法输出预警结论。
1、获取某时间段内呼叫用户的应答时间、主叫号码、呼叫时长字段数据。 2、使用K-shape时间聚类，对应答时间区间进行聚类，根据动态特性和趋势获取呼叫指数。 3、结合近48个小时，每个小时的呼叫数、话务员数，计算小时人均接听数，按48小时内呼入的平均指数计算。 4、如呼叫指数大于60，则为趋势波动过大，需要预警。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
地区 |
-- | -- |
应答时间 |
-- | -- |
呼叫时长(秒) |
-- | -- |
主叫号码 |
-- | -- |
工单编号 |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 地区 | 江苏省 |
| 应答时间 | 2024/6/25 7:18:57 |
| 呼叫时长(秒) | 394 |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
http://localhost:3001/api/v1/datasets/37901