工单统计分析 Skill#

数据要求#

Excel表格需包含以下列：

• 工单编号 - 唯一标识
• 提交时间 - 工单创建时间
• 状态 - 待处理/处理中/已解决
• 问题描述 - 工单内容文本
• 回复时间 - 首次回复时间（可选，用于计算响应时长）

功能模块关键词#

模块关键词订单交易订单、支付、退款、下单、交易、订单查询经营数据报表、销售额、营收、流水、统计、经营分析门店设置门店、店铺、营业时间、地址、门店配置账号管理账号、登录、密码、权限、角色、用户商品管理商品、上架、下架、库存、SKU、商品信息营销活动优惠券、活动、折扣、满减、推广顾客评价评价、评分、评论、星级、反馈

使用方式#

python

# 1. 读取Excel工单数据
import pandas as pd
df = pd.read_excel("工单数据.xlsx")

# 2. 统计各项指标
# - 接收工单数：当日新建工单
# - 已解决数：状态为"已解决"的工单
# - 未及时回复：回复时间-提交时间 > 1小时

# 3. 根据关键词自动归类
def classify_ticket(description):
    keywords = {...}  # 见上方表格
    for module, words in keywords.items():
        if any(w in description for w in words):
            return module
    return "其他"

# 4. 生成报告和可视化
# - 使用 matplotlib/plotly 生成图表
# - 输出为图片或HTML

输出格式#

每日摘要包含：

1. 核心指标卡片（接收、处理完成、未及时回复）
2. 各模块工单分布饼图
3. 按时段/日期的工单趋势图
4. 问题关键词云或词频统计

脚本位置#

使用 scripts/analyze_tickets.py 进行分析：

bash

python scripts/analyze_tickets.py <工单Excel文件路径> [--date YYYY-MM-DD]