CN112580869A - 一种业务优化方法、装置及设备 - Google Patents

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Abstract

本说明书实施例提供一种业务优化方法、装置及设备。所述方法包括：确定对应于目标项目的至少一个关键因子；所述目标项目包括至少一个分析因子；关键因子包括用于影响目标项目的分析因子；采集对应于目标项目的历史业务数据；根据所述历史业务数据计算对应于所述关键因子的评估性能分布范围；评估性能分布范围用于指示正常业务的关键因子数据的分布范围；在接收到对应于所述目标项目的待评估业务后，判断待评估业务的关键因子数据是否符合所述评估性能分布范围；若不符合，针对所述待评估业务中的关键因子进行优化。上述方法随着项目的推进不断对业务进行优化，快速地对相应的问题进行处理，从而保证了项目的执行程度，提高了项目的实现效果。

Description

一种业务优化方法、装置及设备
技术领域
本说明书实施例涉及计算机技术领域，特别涉及一种业务优化方法、装置及设备。
背景技术
随着技术的发展和各项业务之间的联系性的提高，在目前的实际生活中，所需处理的项目所包含的内容也越来越多。项目的处理过程中存在一系列业务。如何保证这些业务能够有效且快速地处理完毕是保证项目正常处理的重要条件。
在针对项目中的业务进行处理的过程中，难免会出现对应于业务的相应问题，快速解决相应的问题才能继续推进问题的解决。目前为了实现业务中的问题的快速有效的进行，往往根据开发人员的经验设置相应的处理模板，基于所述处理模板完成业务的优化。但在实际应用中，这类处理模板的通用性往往较差。一些正常业务即使与这类处理模板之间存在一定的差距也能够正常执行，从而导致测试人员消耗不必要的时间对这些正常业务进行调整。而一些异常业务往往很难调试至与这类处理模板完全对应。因此，利用该类处理模板往往无法获取较好的优化效果，甚至降低项目推进的速度和效果。目前亟需一种能够有效对项目中的业务进行优化的方法。
发明内容
本说明书实施例的目的是提供一种业务优化方法、装置及设备，以解决如何有效地对项目中的业务进行优化的问题。
为解决上述技术问题，本说明书实施例提供一种业务优化方法，包括：确定对应于目标项目的至少一个关键因子；所述目标项目包括至少一个分析因子；所述关键因子包括用于影响目标项目的分析因子；采集对应于目标项目的历史业务数据；根据所述历史业务数据计算对应于所述关键因子的评估性能分布范围；所述评估性能分布范围用于指示正常业务的关键因子数据的分布范围；在接收到对应于所述目标项目的待评估业务后，判断所述待评估业务的关键因子数据是否符合所述评估性能分布范围；若不符合，针对所述待评估业务中的关键因子进行优化。
本说明书实施例还提出一种业务优化装置，包括：关键因子确定模块，用于确定对应于目标项目的至少一个关键因子；所述目标项目包括至少一个分析因子；所述关键因子包括用于影响目标项目的分析因子；历史业务数据采集模块，用于采集对应于目标项目的历史业务数据；评估性能分布范围计算模块，用于根据所述历史业务数据计算对应于所述关键因子的评估性能分布范围；所述评估性能分布范围用于指示正常业务的关键因子数据的分布范围；判断模块，用于在接收到对应于所述目标项目的待评估业务后，判断所述待评估业务的关键因子数据是否符合所述评估性能分布范围；关键因子优化模块，用于在不符合的情况下，针对所述待评估业务中的关键因子进行优化。
本说明书实施例还提出一种业务优化设备，包括存储器和处理器；所述存储器，用于存储计算机程序指令；所述处理器，用于执行所述计算机程序指令以实现以下步骤：确定对应于目标项目的至少一个关键因子；所述目标项目包括至少一个分析因子；所述关键因子包括用于影响目标项目的分析因子；采集对应于目标项目的历史业务数据；根据所述历史业务数据计算对应于所述关键因子的评估性能分布范围；所述评估性能分布范围用于指示正常业务的关键因子数据的分布范围；在接收到对应于所述目标项目的待评估业务后，判断所述待评估业务的关键因子数据是否符合所述评估性能分布范围；若不符合，针对所述待评估业务中的关键因子进行优化。
由以上本说明书实施例提供的技术方案可见，本说明书实施例通过从目标项目的分析因子中确定关键因子后，利用目标项目的历史业务数据计算出对应于关键因子的评估性能分布范围，进而能够在需要对目标项目的待评估业务进行评估时，根据待评估业务的相关数据判断其是否符合所述评估性能分布范围，进而根据判断结果对待评估业务进行优化。上述方法以一定的数据分布范围的形式对目标项目中的关键因子进行评估，使得评估结果更符合实际应用结果，进而能够随着项目的推进不断对相应的业务进行优化，快速地对相应的问题进行处理，从而保证了项目的执行效果，提高了项目的实现效果。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，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说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本说明书实施例一种业务优化方法的流程图；
图2为本说明书实施例一种目标项目的鱼骨图的示意图；
图3为本说明书实施例一种历史业务数据的示意图；
图4为本说明书实施例一种对应于软件设计复杂度的直方图；
图5为本说明书实施例一种对应于项目总进度偏差率的直方图；
图6为本说明书实施例一种业务优化装置的模块图；
图7为本说明书实施例一种业务优化设备的结构图。
具体实施方式
下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书保护的范围。
为了解决上述技术问题，首先介绍本说明书实施例一种业务优化方法。所述业务优化方法的执行主体为所述业务优化***。如图1所示，所述业务优化方法可以包括以下具体实施步骤。
S110：确定对应于目标项目的至少一个关键因子；所述目标项目包括至少一个分析因子；所述关键因子包括用于影响目标项目的分析因子。
目标项目可以是在一次优化过程中所针对的项目。所述目标项目例如可以是用于完成一个具体产品的项目，也可以是持续性地对某类事务进行处理的项目。所述项目在推进过程中可能会存在一些问题，进而影响项目的处理过程，因此可以基于项目的处理过程对项目进行优化。
对应于所述目标项目可以有若干个已经完成的或者即将被处理的业务。这些业务可以对应有相同或相似的类型或特点，即可以根据业务的数据分布规则确定固定的评判标准。因此可以依次获取对应于所述目标项目的业务并进行分析，从而获取相应的业务处理规范。
所述目标项目可以包括至少一个分析因子，所述分析因子用于描述目标项目中的不同类目的信息。例如，所述分析因子可以是项目总进度偏差率、软件设计阶段设计复杂度、实现阶段人员技能、实现阶段代码走查评审千行代码缺陷率、测试阶段缺陷修复及时率、项目总需求变更率等因素。这些分析因此可以对目标项目的执行过程进行分析，从而确定目标项目在执行时是否出现响应的问题。
在确定所述目标项目的分析因子后，可以从所述分析因子中确定关键因子，所述关键因子可以是能够较为明显地对目标项目造成影响的分析因子。所述分析因子也可以具有可被调控的特点，使得基于所述分析因子能够进行相应的调整而对目标项目进行调整，从而起到项目优化的效果。
在一些实施方式中，所述关键因子，可以包括交付缺陷密度和按时交付率中的至少一种。所述交付缺陷密度可以用于描述对应于所述目标项目的业务中所检测出的交付缺陷的密度，即用于衡量某一业务在交付时所存在的缺陷数量。按时交付率可以是业务在预先设定的提交时限内完成提交的比例。通过所述交付缺陷密度和按时交付率可以对业务处理的效果进行大致的评估。
在一些实施方式中，可以通过鱼骨图的形式确定对应于目标项目的至少一个关键因子。具体的，可以是基于所述目标项目的分析因子之间的所属关系以及关联性，利用所述分析因子构建鱼骨图，进而根据所述鱼骨图确定关键因子。例如可以将鱼骨图中出现最多的分析因子作为关键因子，也可以将鱼骨图中关联性最强的分析因子作为关键因子。具体的根据鱼骨图确定关键因子的方法可以根据实际应用的需求进行设置，并不限于上述示例，在此不再赘述。
利用一个具体的示例进行说明，如图2所示，为基于组织过程性能模型所构建的鱼骨图，其中，将组织过程性能模型划分为业务目标、质量过程目标、关键子过程三个类别后，针对业务目标中的客户满意度确定交付缺陷密度和按时交付率这两个分析因子后，针对交付缺陷密度还可以细分为RR_发现缺陷密度和ST_缺陷移除密度，针对按时交付率还可以细分为CD_编码效率和需求变更率，所述CD_编码效率还可以进一步延伸出CD_产品复用率和CD_平均工作年限。针对质量过程目标这一类别，可以确定交付缺陷密度模型和按时交付率模型，针对交付缺陷密度模型可以细分出RR_发现缺陷密度和ST_缺陷移除密度这两个分析因子，针对按时交付率模型可以细分出CD_编码效率和需求变更率这两个分析因子。针对关键字过程这一类别，可以细分出编码效率子模型、需求评审子模型和***测试子模型这三个分析因子。其中，编码效率子模型可以进一步延伸出CD_产品复用率、CD_平均工作年限，需求评审子模型可以进一步延伸出RR_评审投入率和RR_评审人员平均相关工作年限，***测试子模型可以进一步延伸出***测试投入率和用例覆盖率。根据所述鱼骨图中所展示多种分析因子，可以将其中的部分或全部分析因子作为关键因子进行后续的操作。
在一些实施方式中，也可以通过确定目标项目的分析因子之间的相关性来确定关键因子。具体的，例如可以根据不同的分析因子所对应的业务数据计算对应的分析因子之间的相关性系数，通过比较相关性系数的大小来确定不同的分析因子之间的相关性强弱。针对强相关关系较多的分析因子，由于与项目的关联性较强，可以将其确定为关键因子。具体的计算相关性系数的方法可以根据实际应用的需求进行设置，在此不再赘述。
上述实施方式均只是对确定关键因子的方式进行示意性的说明，实际应用中也可以通过其他方式确定影响程度较高的关键因子，并不限于上述实施方式，在此不做赘述。
S120：采集对应于目标项目的历史业务数据。
历史业务数据可以是对应于目标项目的已完成的业务的数据。基于所述历史业务数据进行分析可以确定目标项目在执行过程中的特点以及评价规范。具体的，所述历史业务数据可以包括业务在执行过程中对应于业务自身各类别的数据，也可以包括业务自身完成情况以及相应的评价结果数据。实际应用中对于所述历史业务数据的类型不做限制。
具体的采集历史业务数据的方式可以与实际应用中存储所述历史业务数据的方式相对应，在此不再赘述。
S130：根据所述历史业务数据计算对应于所述关键因子的评估性能分布范围；所述评估性能分布范围用于指示正常业务的关键因子数据的分布范围。
评估性能分布范围可以是用于评估业务是否正常的数据分布范围。所述评估性能分布范围可以是用于衡量已经完成但还未进行评估的业务所对应的关键因子数据的相关条件，即用于指示正常业务的关键因子数据的分布范围。
在一些实施方式中，可以向根据所述历史业务数据计算对应于所述目标项目的项目基线。所述项目基线用于描述正常业务的业务数据标准。在建立所述项目基线之后，可以根据所述项目基线计算对应于所述关键因子的评估性能分布范围。基线一般用于描述业务或项目的规范，所述项目基线即用于描述所述目标项目在正常执行时所对应的标准，从而能够基于所述项目基线对相应的业务进行评价。
在计算所述项目基线时，可以分别获取对应于所述缺陷密度和/或开发效率和/或偏差率的历史业务数据来计算对应于所述目标项目的项目基线。对应于所述目标项目的数据可以划分为衍生度量-相对数，如缺陷密度、开发效率和偏差率等，或者可以划分为基本度量-绝对数，如缺陷个数、延误的工期、代码的规模等。基本度量中的数据难以建立稳定可评估的标准，而衍生度量中的数据一般对应于一个统一的分布范围，因此一般利用衍生度量对应的数据建立所述项目基线。
在一些实施方式中，在计算所述评估性能分布范围时，可以判断所述历史业务数据是否符合正态分布，若符合，则可以分别计算所述历史业务数据的平均数和标准差，再根据所述平均数和标准差确定所述评估性能分布范围。由于在数据符合正态分布时，则数据主要基于平均数进行分布，并基于标准差确定数据的离散程度，因此可以根据所述平均数和标准差确定所述评估性能分布范围。具体的，可以以平均数为中心，标准差为范围大小来确定所述评估性能分布范围。
若所述历史业务数据不符合正态分布，可以计算所述历史业务数据的中位数和四分位差，再根据所述中位数和四分位差确定所述评估性能分布范围。中位数可以是历史业务数据按序排列后位于中间的数据，四分位差可以是数据按序排列后上四分位数与下四分位数之间的差值，从而用于表示中间50％的数据的离散程度。根据所述中位数和四分位差确定评估性能分布范围的方式可以是以中位数为中心，四分位差为范围大小来确定所述评估性能分布范围。
上述实施方式只是示意性的确定评估性能分布范围的方法进行了说明，实际应用中也可以通过其他方法求取所述评估性能分布范围，在此不再赘述。
在一些实施方式中，在所述关键因子包括交付缺陷密度和按时交付率中的至少一种的情况下，可以根据所述交付缺陷密度和按时交付率的历史业务数据构建满意度模型，所述满意度模型可以根据业务的交付缺陷密度和按时交付率确定对应于该业务的客户满意程度。所述客户满意程度可以用于评估该业务的完成效果，从而确定是否需要对该业务进行优化。在后续过程中，可以基于业务的相关数据和所述满意度模型确定相应的满意度阈值，进而针对所述待评估业务中的关键因子进行优化。
S140：在接收到对应于所述目标项目的待评估业务后，判断所述待评估业务的关键因子数据是否符合所述评估性能分布范围。
对应于所述目标项目，在后续过程中可能会持续地出现相应的业务，为了获取更好的对这些业务进行执行的效果，可以根据这些业务对应于关键因子的关键因子数据判断是否符合所述评估性能分布范围，从而对业务进行相应的评估。
待评估业务即可以是用于进行相应评估的业务。在接收到所述待评估业务后，可以判断所述待评估业务的关键因子数据是否符合所述评估性能分布范围。
在获取到所述待评估业务后，可以采集对应于所述待评估业务的数据。如图3所示，为采集得到的待评估数据的一个示例，其中，所采集的数据包括项目总进度偏差率、软件设计阶段设计复杂度、实现阶段人员技能、实现阶段代码走查评审千行代码缺陷率、测试阶段缺陷修复及时率、项目总需求变更率等类别的数据。
具体的，可以确定所述待评估业务的关键因子数据相较于所述评估性能分布范围的偏差程度，并判断所述偏差程度是否大于偏差程度阈值。在偏差程度大于偏差程度阈值的情况下，针对所述待评估业务中的关键因子进行优化。
具体的判断所述关键因子数据的偏差的方式可以是构建对应于所述关键因子数据和评估性能分布范围的直方图，并根据所述直方图确定所述偏差程度。
如图4所示，为对应于软件设计复杂度的直方图的示例，基于图中所展示的效果可以看出，所述待评估业务的软件设计复杂度基本符合评估性能分布范围，可以认定其基本符合所述评估性能分布范围。如图5所示，为对应于项目总进度偏差率的直方图的示例，基于图中所展示的效果可以看出，所述待评估业务的项目总进度偏差率相较于评估性能分布范围具有一定的偏差，后续过程中可以基于更为精细的比对结果判断是否需要对该业务进行优化。
S150：若不符合，针对所述待评估业务中的关键因子进行优化。
若经过上述判断过程，认定所述待评估业务的关键因子数据不符合所述评估性能分布范围，可以针对所述关键因子进行优化。由于所述关键因子是可以被调整的因子，因此针对所述关键因子进行优化之后可以使得业务得到更好的表现效果。
具体的优化过程可以基于实际应用的需求进行设置，并不限于上述示例，在此不再赘述。
在一些实施方式中，若经过上述判断过程后，所述待评估业务的关键因子数据符合所述评估性能分布范围，则可以将所述待评估业务标记为正常业务。在所述待评估业务被标记为正常业务后，可以无需该业务进行优化，从而节省相应的时间和资源。
通过上述实施例的说明，可以看出，上述方法通过从目标项目的分析因子中确定关键因子后，利用目标项目的历史业务数据计算出对应于关键因子的评估性能分布范围，进而能够在需要对目标项目的待评估业务进行评估时，根据待评估业务的相关数据判断其是否符合所述评估性能分布范围，进而根据判断结果对待评估业务进行优化。上述方法以一定的数据分布范围的形式对目标项目中的关键因子进行评估，使得评估结果更符合实际应用结果，进而能够随着项目的推进不断对相应的业务进行优化，快速地对相应的问题进行处理，从而保证了项目的执行效果，提高了项目的实现效果。
基于图1所对应的业务优化方法，介绍本说明书实施例一种业务优化装置。所述业务优化装置设置于所述业务优化设备。如图6所示，所述业务优化装置包括以下模块。
关键因子确定模块610，用于确定对应于目标项目的至少一个关键因子；所述目标项目包括至少一个分析因子；所述关键因子包括用于影响目标项目的分析因子；
历史业务数据采集模块620，用于采集对应于目标项目的历史业务数据；
评估性能分布范围计算模块630，用于根据所述历史业务数据计算对应于所述关键因子的评估性能分布范围；所述评估性能分布范围用于指示正常业务的关键因子数据的分布范围；
判断模块640，用于在接收到对应于所述目标项目的待评估业务后，判断所述待评估业务的关键因子数据是否符合所述评估性能分布范围；
关键因子优化模块650，用于在不符合的情况下，针对所述待评估业务中的关键因子进行优化。
基于图1所对应的业务优化方法，本说明书实施例提供一种业务优化设备。如图7所示，所述业务优化设备可以包括存储器和处理器。
在本实施例中，所述存储器可以按任何适当的方式实现。例如，所述存储器可以为只读存储器、机械硬盘、固态硬盘、或U盘等。所述存储器可以用于存储计算机程序指令。
在本实施例中，所述处理器可以按任何适当的方式实现。例如，处理器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式等等。所述处理器可以执行所述计算机程序指令实现以下步骤：确定对应于目标项目的至少一个关键因子；所述目标项目包括至少一个分析因子；所述关键因子包括用于影响目标项目的分析因子；采集对应于目标项目的历史业务数据；根据所述历史业务数据计算对应于所述关键因子的评估性能分布范围；所述评估性能分布范围用于指示正常业务的关键因子数据的分布范围；在接收到对应于所述目标项目的待评估业务后，判断所述待评估业务的关键因子数据是否符合所述评估性能分布范围；若不符合，针对所述待评估业务中的关键因子进行优化。
在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字***“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片2。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog2。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
上述实施例阐明的***、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本说明书可借助软件加必需的第一硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本说明书的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，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)执行本说明书各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于***实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书可用于众多第一或专用的计算机***环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器***、基于微处理器的***、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何***或设备的分布式计算环境等等。
本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
虽然通过实施例描绘了本说明书，本领域普通技术人员知道，本说明书有许多变形和变化而不脱离本说明书的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本说明书的精神。

Claims (14)

1.一种业务优化方法，其特征在于，包括：
确定对应于目标项目的至少一个关键因子；所述目标项目包括至少一个分析因子；所述关键因子包括用于影响目标项目的分析因子；
采集对应于目标项目的历史业务数据；
根据所述历史业务数据计算对应于所述关键因子的评估性能分布范围；所述评估性能分布范围用于指示正常业务的关键因子数据的分布范围；
在接收到对应于所述目标项目的待评估业务后，判断所述待评估业务的关键因子数据是否符合所述评估性能分布范围；
若不符合，针对所述待评估业务中的关键因子进行优化。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定对应于目标项目的至少一个关键因子，包括：
基于所述目标项目的分析因子构建鱼骨图；
根据所述鱼骨图确定关键因子。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定对应于目标项目的至少一个关键因子，包括：
确定所述目标项目的分析因子之间的相关性；
根据所述相关性在所述分析因子中选取关键因子。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关键因子包括交付缺陷密度和按时交付率中的至少一种。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述判断所述待评估业务的关键因子数据是否符合所述评估性能分布范围，包括：
根据对应于所述交付缺陷密度和按时交付率的历史业务数据构建满意度模型；
将所述待评估业务的关键因子数据输入所述满意度模型以确定对应于所述待评估业务的客户满意度；
相应的，所述若不符合，针对所述待评估业务中的关键因子进行优化，包括：
若所述待评估业务的客户满意度小于满意度阈值，针对所述待评估业务中的关键因子进行优化。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史业务数据计算对应于所述关键因子的评估性能分布范围，包括：
根据所述历史业务数据计算对应于所述目标项目的项目基线；所述项目基线用于描述正常业务的业务数据标准；
根据所述项目基线计算对应于所述关键因子的评估性能分布范围。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史业务数据计算对应于所述目标项目的项目基线，包括：
分别获取对应于缺陷密度和/或开发效率和/或偏差率的历史业务数据来计算对应于所述目标项目的项目基线。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史业务数据计算对应于所述关键因子的评估性能分布范围，包括：
判断所述历史业务数据是否符合正态分布；
若符合，分别计算对应于所述历史业务数据的平均数和标准差；
根据所述平均数和标准差确定所述评估性能分布范围。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述判断所述历史业务数据是否符合正态分布之后，还包括：
若不符合，分别计算所述历史业务数据的中位数和四分位差；
根据所述中位数和四分位差确定所述评估性能分布范围。
10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述待评估业务的关键因子数据是否符合所述评估性能分布范围，包括：
确定所述待评估业务的关键因子数据相较于所述评估性能分布范围的偏差程度；
判断所述偏差程度是否大于偏差程度阈值；
相应的，所述若不符合，针对所述待评估业务中的关键因子进行优化，包括：
在所述偏差程度大于偏差程度阈值的情况下，针对所述待评估业务中的关键因子进行优化。
11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述确定所述待评估业务的关键因子数据相较于所述评估性能分布范围的偏差程度，包括：
构建对应于所述关键因子数据和评估性能分布范围的直方图；
根据所述直方图确定所述偏差程度。
12.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述待评估业务的关键因子数据是否符合所述评估性能分布范围之后，还包括：
若符合，将所述待评估业务标记为正常业务。
13.一种业务优化装置，其特征在于，包括：
关键因子确定模块，用于确定对应于目标项目的至少一个关键因子；所述目标项目包括至少一个分析因子；所述关键因子包括用于影响目标项目的分析因子；
历史业务数据采集模块，用于采集对应于目标项目的历史业务数据；
评估性能分布范围计算模块，用于根据所述历史业务数据计算对应于所述关键因子的评估性能分布范围；所述评估性能分布范围用于指示正常业务的关键因子数据的分布范围；
判断模块，用于在接收到对应于所述目标项目的待评估业务后，判断所述待评估业务的关键因子数据是否符合所述评估性能分布范围；
关键因子优化模块，用于在不符合的情况下，针对所述待评估业务中的关键因子进行优化。
14.一种业务优化设备，包括存储器和处理器；
所述存储器，用于存储计算机程序指令；
所述处理器，用于执行所述计算机程序指令以实现以下步骤：确定对应于目标项目的至少一个关键因子；所述目标项目包括至少一个分析因子；所述关键因子包括用于影响目标项目的分析因子；采集对应于目标项目的历史业务数据；根据所述历史业务数据计算对应于所述关键因子的评估性能分布范围；所述评估性能分布范围用于指示正常业务的关键因子数据的分布范围；在接收到对应于所述目标项目的待评估业务后，判断所述待评估业务的关键因子数据是否符合所述评估性能分布范围；若不符合，针对所述待评估业务中的关键因子进行优化。
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