社团结构调整和工作配置策略研究

随着物联网、云计算的迅猛发展,大数据吸引了越来越多的关注,正在成为信息社会的重要财富。研究社团成员间亲密程度有助于了解社团成员的社交影响力并方便对成员的工作协同提供指导。为保证社团组织结构调整的合理性以及工作配置的均衡性,有必要研究社团成员间的亲密程度以及社团成员的影响力。运用Python3.6进行数据清洗和概化。通过numpy数组对上班时间和非上班时间的通话时长、通话次数构建矩阵,获得不同星期数、不同时间点、不同城市以及不同社团成员的通话次数分布情况。提出了多指标综合排序模型,调用networkx确定社团成员间亲密程度,形成社团成员影响力网络。采用GN算法检测社团结构,对社团成员进行团体划分,多次聚类分析法对社团负责城市进行区域划分。以主叫次数最多为依据设置各区域总部城市所在地。提出了基于方位角的位置排序法,通过球面距离公式计算分区负责人乘飞机遍历所负责城市一遍花费的最小时间。提出以社团成员影响力确定分管城市负责人的新政策。