CN109345947B - 基于数据关联性分析的工作区域划分方法及终端设备 - Google Patents

Abstract

本发明适用于计算机技术领域，提供了基于数据关联性分析的工作区域划分方法、终端设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取电子地图，并屏蔽所述电子地图中的非业务活动区域；在所述电子地图的业务活动区域中标记出交通网络，得到由所述交通网络所分隔出的多个初始区域；针对分隔出的所述初始区域，将其中相互之间满足预设的关联条件的多个所述初始区域进行关联；在所述电子地图中，将具备关联关系的所述初始区域标记为同一工作区域。本发明通过电子地图中与交通相关的地理要素来进行初始区域划分，基于每个初始区域对应的业务数据的关联性分析，针对业务活动完成工作区域的自动划分，相比于人工手段的工作区域划分，该方案提高了操作效率。

Description

基于数据关联性分析的工作区域划分方法及终端设备

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种基于数据关联性分析的工作区域划分方法、终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术

为了更好地对业务活动进行规划，往往会在终端设备上加载地图，并根据业务活动区域的不同，将地图划分为多个工作区域，从而为不同的工作区域分配对应的业务人员，以此实现对业务活动的分区域规划。然而，目前多是依靠人工来对地图进行工作区域的划分，对于存在范围较广的业务来说，手工划分工作区域的方式需要的用时较长，操作效率极低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于数据关联性分析的工作区域划分方法、终端设备及计算机可读存储介质，以解决目前手工划分工作区域的方式需要的用时较长，操作效率极低的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种基于数据关联性分析的工作区域划分方法，包括：

获取电子地图，并屏蔽所述电子地图中的非业务活动区域；

在所述电子地图的业务活动区域中标记出交通网络，得到由所述交通网络所分隔出的多个初始区域；

针对分隔出的所述初始区域，将其中相互之间满足预设的关联条件的多个所述初始区域进行关联；

在所述电子地图中，将具备关联关系的所述初始区域标记为同一工作区域。

本发明实施例的第二方面提供了一种基于数据关联性分析的工作区域划分装置，所述装置包括：

获取单元，用于获取电子地图，并屏蔽所述电子地图中的非业务活动区域；

标记单元，用于在所述电子地图的业务活动区域中标记出交通网络，得到由所述交通网络所分隔出的多个初始区域；

关联单元，用于针对分隔出的所述初始区域，将其中相互之间满足预设的关联条件的多个所述初始区域进行关联；

划分单元，用于在所述电子地图中，将具备关联关系的所述初始区域标记为同一工作区域。

本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器以及处理器，所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的基于数据关联性分析的工作区域划分方法的步骤。

本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的基于数据关联性分析的工作区域划分方法的步骤。

本发明实施例通过电子地图中与交通相关的地理要素来进行初始区域划分，对于划分得到的初始区域，分析相互之间在业务上的关联性，将相互关联的初始区域标记为同一工作区域，从而针对业务活动完成工作区域的自动划分，相比于人工手段的工作区域划分，该方案提高了操作效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例一提供的基于数据关联性分析的工作区域划分方法的实现流程图；

图2是本发明实施例二提供的基于数据关联性分析的工作区域划分方法的实现流程图；

图3是本发明实施例三提供的基于数据关联性分析的工作区域划分方法的实现流程图；

图4是本发明实施例四提供的基于数据关联性分析的工作区域划分装置的结构框图；

图5是本发明实施例五提供的终端设备的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

图1示出了本发明实施例一提供的基于数据关联性分析的工作区域划分方法的实现流程，详述如下：

S101：获取电子地图，并屏蔽所述电子地图中的非业务活动区域。

在管理人员可操作的终端设备上，例如台式计算机、平板、手机或笔记本等终端设备上，通过访问互联网、专线网络或者本地存储空间，获取到电子地图。其中，电子地图即数字地图，是利用计算机技术，以数字方式存储和查阅的地图，电子地图一般采用向量式图像储存，地图可任意放大、缩小或旋转，以上特点均有利于管理人员更好地查看工作区域的细节，且电子地图中的地图要素也是分层显示，有利于通过分层的地图要素来实现对工作区域的自动划分。

由于在电子地图所展示出的区域中，必然包括了各式各样的地理要素，例如公园、工地、湖泊、未开发的山林，等等，而对于常见业务来说，上述地理要素所在区域通常是不包括有业务对应的目标客户的，在此，称此类区域为非业务活动区域，而对目标客户常驻区域，例如办公楼、住宅等，称其为业务活动区域。在本实施例中，将电子地图中的非业务活动区域屏蔽。对于每一类业务，可以在进行工作区域划分之前，预先设置好该业务对应的非业务活动区域，并在后台对这些非业务活动区域对应的地理要素进行标注，在进行工作区域划分时，在电子地图中对进行了标注的地理要素进行屏蔽，那么进行了标注的地理要素将不会被划分为用于开展业务活动的工作区域。

S102：在所述电子地图的业务活动区域中标记出交通网络，得到由所述交通网络所分隔出的多个初始区域。

在电子地图中，交通网络由国道、省道、乡道、铁路、江河等地理要素构成，且这些地理要素构成的交通网络实现了对电子地图所展示的区域的做分隔。在本实施例中，在电子地图的业务活动区域中标记出这些代表交通干道的地理要素，以生成交通网络，由此得到由交通网络所分隔出的多个区域，在此称这些区域为初始区域。

为了方便理解，现举例如下：假设电子地图中的业务活动区域为一块方形区域，且该方形区域中包含了由21条由南向北的纵向道路及31条由北向南的横向道路构成的交通网络，其中，该方形区域本身由其中的2条纵向道路及2条横向道路围合而成，那么，容易理解地，该方形区域由交通网络分隔成(21-1)*(31-1)＝600个初始区域。

S103：针对分隔出的所述初始区域，将其中相互之间满足预设的关联条件的多个所述初始区域进行关联。

在得到由交通网络划分出的初始区域之后，对这些初始区域进行彼此之间的关联关系判定，对于满足预设的关联条件的初始区域进行关联。在此，若多个初始区域彼此之间具备了关联关系，则代表这多个初始区域在业务活动中存在被划分为同一块工作区域的可能性。例如，这多个初始区域具备相同级别的客户群，或者这多个初始区域邻近。对多个初始区域相互之间是否满足预设的关联关系的判定将在下文实施例中进行详细阐述。在S103中，通过在后台为相互之间满足预设的关联条件的多个初始区域打上相同的标签或写入相同的属性值，从而实现这多个初始区域的关联。

S104：在所述电子地图中，将具备关联关系的所述初始区域标记为同一工作区域。

在S103执行完毕后，对业务活动区域中相互之间满足预设关联条件的初始区域均进行了关联操作，此时可能同时存在多个初始区域组，每个初始区域组中的多个初始区域相互之间均具备关联关系，因此，每个初始区域组内的初始区域同属于一个工作区域，由此来完成针对业务活动的工作区域的划分。

在本发明实施例中，通过电子地图中与交通相关的地理要素来进行初始区域划分，对于划分得到的初始区域，分析相互之间在业务上的关联性，将相互关联的初始区域标记为同一工作区域，从而针对业务活动完成工作区域的自动划分，相比于人工手段的工作区域划分，该方案提高了操作效率。

在本发明实施例一中，对于通过电子地图中的交通网络所分隔出的初始区域，将其中满足预设的关联条件的多个初始区域进行关联，在此，可以根据不同的业务场景及需求，设计不同的关联条件，以下将通过实施例进行详细说明。

图2示出了本发明实施例二提供的基于数据关联性分析的工作区域划分方法的实现流程，在本发明实施例一的基础之上，本发明实施例二对S103进行了细化，详见S203和S204的相关阐述，而本发明实施例二中的S201、S202和S205分别与本发明实施例一中的S101、S102和S104相对应，上述步骤相关的实现原理可参见本发明实施例一中的相关阐述。

S201，获取电子地图，并屏蔽所述电子地图中的非业务活动区域。

S202，在所述电子地图的业务活动区域中标记出交通网络，得到由所述交通网络所分隔出的多个初始区域。

S203，对于任意两个相邻的所述初始区域，若该两个所述初始区域在预设的历史时段内的业务量均小于预设的业务量阈值，则获取该两个所述初始区域对应的合并指数。

通常，在对业务活动进行工作区域划分时，会将地理位置上的相邻性作为工作区域划分的首要依据，以便于业务人员更为合理地在同一地理范围内开展业务活动。因此，在本实施例中，首先考虑的是相邻的初始区域能否合并为一个工作区域。考虑到若某初始区域的业务量过大，那会为业务活动带来较大的工作量，则该初始区域不再适宜与其他初始区域合并开展业务活动，因此，只对业务量小于预设的业务量阈值的初始区域进行与其他初始区域的合并考虑。在此，以预设的历史时段内各初始区域的业务量为考虑因素，该历史时段可以为当前统计周期呈同比或环比的历史统计周期。例如，上一季度或者上一年度的同季度。对于在预设的历史时段内业务量均小于预设的业务量阈值的两个相邻的初始区域，再进一步计算二者的合并指数。

合并指数的一种获取方式如下：

对于相邻的两个初始区域，若任一初始区域在预设的历史时段内的业务量均小于预设的业务量阈值，则根据以下公式来计算两个区域对应的合并指数：

其中，所述Combi为所述合并指数，所述S_i为第i个所述初始区域的面积，所述Gross_i为第i个所述初始区域在预设的历史时段内的业务量，i等于1或2，C为常数。

以上计算结果能够反映出两个初始区域的业务密度，即单位面积上的业务量，业务密度与合并指数呈反比，即，业务密度越低，合并指数越高，以实现业务活动分配的合理性。

S204，将相邻的且对应的所述合并指数大于预设的指数阈值的所述初始区域进行关联。

如上文所述，合并指数越高，业务密度越低，对应的相邻两块初始区域就越应该合并为同一工作区域，因此，将相邻的且对应的合并指数大于预设的指数阈值的初始区域进行关联。

S205，在所述电子地图中，将具备关联关系的所述初始区域标记为同一工作区域。

本发明实施例二基于初始区域的相邻性来进行区域合并，主要考虑合并后的区域在业务量及业务密度上能够与单个或单组业务人员的业务活动能力相匹配，从以上角度保证了工作区域划分的合理性。

图3示出了本发明实施例三提供的基于数据关联性分析的工作区域划分方法的实现流程，在本发明实施例一的基础之上，本发明实施例三对S103进行了细化，详见S303～S305的相关阐述，而本发明实施例三中的S301、S302和S306分别与本发明实施例一中的S101、S102和S104相对应，上述步骤相关的实现原理可参见本发明实施例一中的相关阐述。

S301，获取电子地图，并屏蔽所述电子地图中的非业务活动区域。

S302，在所述电子地图的业务活动区域中标记出交通网络，得到由所述交通网络所分隔出的多个初始区域。

S303，若存在任意一个所述初始区域不满足预设的业务活动条件，则确定与该初始区域匹配度最高的所述初始区域，并将两个所述初始区域合并。

业务活动条件可以用于去评价一个初始区域是否具备合并需求。业务活动条件包括但不限于以下的一项或多项：

区域的面积大于预设面积、区域中的客户数量大于预设数量、以及区域中的业务单数大于预设单数。

若某个区域不满足任一业务活动条件，则评价该区域具备合并需求，需要与其他区域进行合并。因此，在由交通网络划分出的初始区域中，若存在任意一个初始区域不满足其中一项业务活动条件，或者对其中多项业务活动条件均不满足，那么则在其他初始区域中寻找到一个与该初始区域的匹配度最高的初始区域，并将两个初始区域进行合并。

S304，若合并后的区域不满足所述业务活动条件，则再次确定与所述合并后的区域匹配度最高的所述初始区域，并将该初始区域与所述合并后的区域合并，直至合并后的区域满足所述业务活动条件。

对于由两个初始区域合并成的区域，再次评价该合并后的区域是否满足业务活动条件，若合并后的区域不满足业务活动条件，则从剩余的初始区域中再次确定一个与合并后的区域匹配度最高的初始区域，并将该初始区域与合并后的区域再次合并，若合并后的区域仍不满足业务活动条件，则可以接上述方法再次进行合并，如此循环操作，直至合并后的区域满足业务活动条件。

S305，若合并后的区域满足所述业务活动条件，则将合并的各个所述初始区域进行关联。

若合并后的区域满足业务活动条件，则终止合并过程，并将当前进行了合并的各个初始区域都进行关联。

S306，在所述电子地图中，将具备关联关系的所述初始区域标记为同一工作区域。

上文提及了，在对将要合并的初始区域进行选取的过程中，需要根据两块区域之间的匹配度来决定需要与之进行合并的初始区域。在实际的业务活动分配过程中，分按照工作区域来开展业务，因此，一个工作区域内的初始区域最好是在地理位置上是相邻或相近的。此外，为了提高业务的开展效率，通常会考虑根据区域内的客户等级来匹配相应服务等级的业务人员，因此工作区域中各个初始区域之间客户质量最好能够较为接近，以方便业务活动的安排。

基于上述考虑，在本发明实施例中，两块区域之间的匹配度可以根据两块区域之间的客户质量差异和地理位置关系来确定。可以通过以下方式计算两块区域之间的匹配度：

其中，所述DEG为所述匹配度，所述DIF为用于表示两块区域之间的客户质量差异的值，所述DIS为两块区域的中心距离，所述a为所述客户质量差值的权重，所述b为所述中心距离的权重，C₁和C₂为常数。在上述参数中，每块区域的客户质量可以通过该区域内的客户在上一年度或季度的业务统计周期内的人均业务量来体现，而两块区域的中心距离可以预先存储在数据库中，以供调取。

可以理解的是，客户质量差异越大，两块区域之间的匹配度越小；两块区域之间的距离越大，匹配度越小，而DIF和DIS的权重可以根据实际的业务活动安排需要来设置。

本发明实施例三中，在合并操作过程中，对初始区域的选择主要考虑了两个初始区域之间的匹配度，并且通过设置业务活动条件来决定是继续合并过程还是终止合并过程，使得合并之后形成的各工作区域均由业务条件相当的初始区域构成，便于后续针对不同等级的业务人员来进行工作区域的分配，从以上角度保证了工作区域划分的合理性。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

图4示出了本发明实施例四提供的基于数据关联性分析的工作区域划分装置的结构框图，该工作区域的划分装置可以位于计算机、平板、笔记本、移动终端的终端设备中，用于运行本发明实施例一至三所述的工作区域的划分方法。为了便于说明，图4仅示出了与本实施例相关的部分，详述如下：

该装置包括：

获取单元41，用于获取电子地图，并屏蔽所述电子地图中的非业务活动区域。

在管理人员可操作的终端设备上，例如台式计算机、平板、手机或笔记本等终端设备上，通过访问互联网、专线网络或者本地存储空间，获取到电子地图。其中，电子地图即数字地图，是利用计算机技术，以数字方式存储和查阅的地图，电子地图一般采用向量式图像储存，地图可任意放大、缩小或旋转，以上特点均有利于管理人员更好地查看工作区域的细节，且电子地图中的地图要素也是分层显示，有利于通过分层的地图要素来实现对工作区域的自动划分。

由于在电子地图所展示出的区域中，必然包括了各式各样的地理要素，例如公园、工地、湖泊、未开发的山林，等等，而对于常见业务来说，上述地理要素所在区域通常是不包括有业务对应的目标客户的，在此，称此类区域为非业务活动区域，而对目标客户常驻区域，例如办公楼、住宅等，称其为业务活动区域。在本实施例中，将电子地图中的非业务活动区域屏蔽。对于每一类业务，可以在进行工作区域划分之前，预先设置好该业务对应的非业务活动区域，并在后台对这些非业务活动区域对应的地理要素进行标注，在进行工作区域划分时，在电子地图中对进行了标注的地理要素进行屏蔽，那么进行了标注的地理要素将不会被划分为用于开展业务活动的工作区域。

标记单元42，用于在所述电子地图的业务活动区域中标记出交通网络，得到由所述交通网络所分隔出的多个初始区域。

在电子地图中，交通网络由国道、省道、乡道、铁路、江河等地理要素构成，且这些地理要素构成的交通网络实现了对电子地图所展示的区域的做分隔。在本实施例中，在电子地图的业务活动区域中标记出这些代表交通干道的地理要素，以生成交通网络，由此得到由交通网络所分隔出的多个区域，在此称这些区域为初始区域。

关联单元43，用于针对分隔出的所述初始区域，将其中相互之间满足预设的关联条件的多个所述初始区域进行关联。

在得到由交通网络划分出的初始区域之后，对这些初始区域进行彼此之间的关联关系判定，对于满足预设的关联条件的初始区域进行关联。在此，若多个初始区域彼此之间具备了关联关系，则代表这多个初始区域在业务活动中存在被划分为同一块工作区域的可能性。例如，这多个初始区域具备相同级别的客户群，或者这多个初始区域邻近。

划分单元44，用于在所述电子地图中，将具备关联关系的所述初始区域标记为同一工作区域。

可选地，所述关联单元43，包括：

获取子单元，用于对于任意两个相邻的所述初始区域，若该两个所述初始区域在预设的历史时段内的业务量均小于预设的业务量阈值，则获取该两个所述初始区域对应的合并指数。

关联子单元，用于将相邻的且对应的所述合并指数大于预设的指数阈值的所述初始区域进行关联。

通常，在对业务活动进行工作区域划分时，会将地理位置上的相邻性作为工作区域划分的首要依据，以便于业务人员更为合理地在同一地理范围内开展业务活动。因此，在本实施例中，首先考虑的是相邻的初始区域能否合并为一个工作区域。考虑到若某初始区域的业务量过大，那会为业务活动带来较大的工作量，则该初始区域不再适宜与其他初始区域合并开展业务活动，因此，只对业务量小于预设的业务量阈值的初始区域进行与其他初始区域的合并考虑。在此，以预设的历史时段内各初始区域的业务量为考虑因素，该历史时段可以为当前统计周期呈同比或环比的历史统计周期。例如，上一季度或者上一年度的同季度。对于在预设的历史时段内业务量均小于预设的业务量阈值的两个相邻的初始区域，再进一步计算二者的合并指数。

可选地，所述获取子单元具体用于：

计算该两个所述初始区域对应的合并指数：

其中，所述Combi为所述合并指数，所述S_i为第i个所述初始区域的面积，所述Gross_i为第i个所述初始区域在预设的历史时段内的业务量，i等于1或2，C为常数。

以上计算结果能够反映出两个初始区域的业务密度，即单位面积上的业务量，业务密度与合并指数呈反比，即，业务密度越低，合并指数越高，以实现业务活动分配的合理性。

可选地，所述关联单元43具体用于：

若存在任意一个所述初始区域不满足预设的业务活动条件，则确定与该初始区域匹配度最高的所述初始区域，并将两个所述初始区域合并。

业务活动条件可以用于去评价一个初始区域是否具备合并需求。业务活动条件包括但不限于以下的一项或多项：

区域的面积大于预设面积、区域中的客户数量大于预设数量、以及区域中的业务单数大于预设单数。

若某个区域不满足任一业务活动条件，则评价该区域具备合并需求，需要与其他区域进行合并。因此，在由交通网络划分出的初始区域中，若存在任意一个初始区域不满足其中一项业务活动条件，或者对其中多项业务活动条件均不满足，那么则在其他初始区域中寻找到一个与该初始区域的匹配度最高的初始区域，并将两个初始区域进行合并。

若合并后的区域不满足所述业务活动条件，则再次确定与所述合并后的区域匹配度最高的所述初始区域，并将该初始区域与所述合并后的区域合并，直至合并后的区域满足所述业务活动条件。

对于由两个初始区域合并成的区域，再次评价该合并后的区域是否满足业务活动条件，若合并后的区域不满足业务活动条件，则从剩余的初始区域中再次确定一个与合并后的区域匹配度最高的初始区域，并将该初始区域与合并后的区域再次合并，若合并后的区域仍不满足业务活动条件，则可以接上述方法再次进行合并，如此循环操作，直至合并后的区域满足业务活动条件。

若合并后的区域满足所述业务活动条件，则将合并的各个所述初始区域进行关联。

若合并后的区域满足业务活动条件，则终止合并过程，并将当前进行了合并的各个初始区域都进行关联。

进一步地：

若所述初始区域或合并后的区域的面积小于预设面积，则判断其不满足所述业务活动条件；或者，

若所述始区域或合并后的区域的客户数量小于预设数量，则判断其不满足所述业务活动条件。

更进一步地，在对将要合并的初始区域进行选取的过程中，需要根据两块区域之间的匹配度来决定需要与之进行合并的初始区域。在实际的业务活动分配过程中，分按照工作区域来开展业务，因此，一个工作区域内的初始区域最好是在地理位置上是相邻或相近的。此外，为了提高业务的开展效率，通常会考虑根据区域内的客户等级来匹配相应服务等级的业务人员，因此工作区域中各个初始区域之间客户质量最好能够较为接近，以方便业务活动的安排。

基于上述考虑，在本发明实施例中，两块区域之间的匹配度可以根据两块区域之间的客户质量差异和地理位置关系来确定。可以通过以下方式计算两块区域之间的匹配度：

其中，所述DEG为所述匹配度，所述DIF为用于表示两块区域之间的客户质量差异的值，所述DIS为两块区域的中心距离，所述a为所述客户质量差值的权重，所述b为所述中心距离的权重，C₁和C₂为常数。

图5是本发明实施例五提供的终端设备的示意图。如图5所示，该实施例的终端设备5包括：处理器50、存储器51以及存储在所述存储器51中并可在所述处理器50上运行的计算机程序52。所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述各个工作区域的划分方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至104。或者，所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图4所示模块41至44的功能。

示例性的，所述计算机程序52可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器51中，并由所述处理器50执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序52在所述终端设备5中的执行过程。

所述终端设备5可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器50、存储器51。本领域技术人员可以理解，图5仅仅是终端设备5的示例，并不构成对终端设备5的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器50可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器51可以是所述终端设备5的内部存储单元，例如终端设备5的硬盘或内存。所述存储器51也可以是所述终端设备5的外部存储设备，例如所述终端设备5上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器51还可以既包括所述终端设备5的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器51用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器51还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种基于数据关联性分析的工作区域划分方法，其特征在于，包括：

获取电子地图，并屏蔽所述电子地图中的非业务活动区域；其中，所述非业务活动区域为地理要素所在区域；

在所述电子地图的业务活动区域中标记出交通网络，得到由所述交通网络所分隔出的多个初始区域；

针对分隔出的所述初始区域，将其中相互之间满足预设的关联条件的多个所述初始区域进行关联；

在所述电子地图中，将具备关联关系的所述初始区域标记为同一工作区域；

所述针对分隔出的所述初始区域，将其中相互之间满足预设的关联条件的多个所述初始区域进行关联，包括：

若存在任意一个所述初始区域不满足预设的业务活动条件，则确定与该初始区域匹配度最高的所述初始区域，并将两个所述初始区域合并；其中，所述业务活动条件包括以下的一项或多项：区域的面积大于预设面积、区域中的客户数量大于预设数量、以及区域中的业务单数大于预设单数；

若合并后的区域不满足所述业务活动条件，则再次确定与所述合并后的区域匹配度最高的所述初始区域，并将该初始区域与所述合并后的区域合并，直至合并后的区域满足所述业务活动条件；

若合并后的区域满足所述业务活动条件，则将合并的各个所述初始区域进行关联。

2.如权利要求1所述的工作区域划分方法，其特征在于，所述针对分隔出的所述初始区域，将其中相互之间满足预设的关联条件的多个所述初始区域进行关联，包括：

对于任意两个相邻的所述初始区域，若该两个所述初始区域在预设的历史时段内的业务量均小于预设的业务量阈值，则获取该两个所述初始区域对应的合并指数；

将相邻的且对应的所述合并指数大于预设的指数阈值的所述初始区域进行关联。

3.如权利要求2所述的工作区域划分方法，其特征在于，所述获取该两个所述初始区域对应的合并指数，包括：

计算该两个所述初始区域对应的合并指数：

其中，所述Combi为所述合并指数，所述S_i为第i个所述初始区域的面积，所述Gross_i为第i个所述初始区域在预设的历史时段内的业务量，i等于1或2，C为常数。

4.如权利要求1所述的工作区域划分方法，其特征在于，还包括：

若所述初始区域或合并后的区域的面积小于预设面积，则判断其不满足所述业务活动条件；或者，

若所述始区域或合并后的区域的客户数量小于预设数量，则判断其不满足所述业务活动条件。

5.如权利要求1所述的工作区域的划分方法，其特征在于，还包括：

计算两块区域之间的匹配度：

其中，所述DEG为所述匹配度，所述DIF为用于表示两块区域之间的客户质量差异的值，所述DIS为两块区域的中心距离，所述a为所述客户质量差值的权重，所述b为所述中心距离的权重，C₁和C₂为常数。

6.一种基于数据关联性分析的工作区域划分装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于获取电子地图，并屏蔽所述电子地图中的非业务活动区域；其中，所述非业务活动区域为地理要素所在区域；

标记单元，用于在所述电子地图的业务活动区域中标记出交通网络，得到由所述交通网络所分隔出的多个初始区域；

关联单元，用于针对分隔出的所述初始区域，将其中相互之间满足预设的关联条件的多个所述初始区域进行关联；

划分单元，用于在所述电子地图中，将具备关联关系的所述初始区域标记为同一工作区域；

所述关联单元，具体用于：

若存在任意一个所述初始区域不满足预设的业务活动条件，则确定与该初始区域匹配度最高的所述初始区域，并将两个所述初始区域合并；其中，所述业务活动条件包括以下的一项或多项：区域的面积大于预设面积、区域中的客户数量大于预设数量、以及区域中的业务单数大于预设单数；

若合并后的区域不满足所述业务活动条件，则再次确定与所述合并后的区域匹配度最高的所述初始区域，并将该初始区域与所述合并后的区域合并，直至合并后的区域满足所述业务活动条件；

若合并后的区域满足所述业务活动条件，则将合并的各个所述初始区域进行关联。

7.如权利要求6所述的工作区域划分装置，其特征在于，所述关联单元包括：

获取子单元，用于对于任意两个相邻的所述初始区域，若该两个所述初始区域在预设的历史时段内的业务量均小于预设的业务量阈值，则获取该两个所述初始区域对应的合并指数；

关联子单元，用于将相邻的且对应的所述合并指数大于预设的指数阈值的所述初始区域进行关联。

8.一种终端设备，包括存储器以及处理器，所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述的基于数据关联性分析的工作区域划分方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的基于数据关联性分析的工作区域划分方法的步骤。

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