戈邱

摘 要 ITSM是ITIL（一种企业信息技术最佳实践的标准）在我行落地的实施工具，目前该工具中常用的有服务请求、事件管理、变更管理等流程模块，与之对应的有日常工作中被广泛使用的各流程工单。自2017年5月份上线以来，各流程共积累了几万件工单，利用好这些承载了我行信息技术工作内容的信息对于整体把握我行科技工作情况，更加合理调配信息科技资源会很有帮助。比如通过对工单所属目录和数量反映出的某时间段内IT服务工作内容的着重点和饱和度，可以帮助判断目前工作中人员的工作内容和工作强度，以便有针对性地调配人力物力资源；对事件的出现数量和分布范围进行分析，帮助解决当前遇到的事件，同时可以辅助预测和排查潜在的风险点，早发现早解决，防患于未然。结合一些数据挖掘和数据分析的知识，本文主要就数据挖掘的過程同具体ITSM系统中积累的工单的结合情况探讨一下其中几个需要注意和研究的点。

关键词 ITSM；数据挖掘；python

1 数据挖掘技术简述

数据挖掘首先要了解待处理的数据，具体的工单一般包含序号、标题、描述、申请人、负责人、满意度等属性。其中，序号一般对于数据挖掘没有太大意义，可以舍去，比如员工年龄和工号这两个属性，谈论员工平均年龄是有意义的，但看员工的平均工号并没有太大价值。对于标题、描述这种没有标准结构的数据，可以利用python的分词包比如jieba来对中文分词，可以统计出关键词的出现频次，之后还可以使用词云工具来生成更形象的词云来较直观地描述这些词汇的出现频次。……