问题 3 根据附件 3 中的数据，分析产品的产量、合格率与生产线、操作人员等因素的关系。(完整代码见文末附件!)

1.数据预处理：

数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值等。将日期和时间字段转换成合适的格式，并进行合并。

2.特征工程：

根据业务需求，从原始数据中提取有用的特征，例如产量、合格率等。行特征的转换、标准化等操作。

3.探索性数据分析（EDA）：

对各个特征进行统计描述和可视化分析，例如产量的分布情况、合格率随时间的变化趋势等。

探索生产线、操作人员等因素与产量、合格率之间的相关性。

4.建模与分析：

可以利用统计模型（如线性回归、逻辑回归）、机器学习模型（如决策树、随机森林）等方法进行建模。

通过建模分析生产线、操作人员等因素对产量、合格率的影响程度和方向。

可以进行相关性分析、回归分析等，以量化不同因素对产品产量、合格率的影响程度。

问题 4 根据实际情况，现需要扩大生产规模，将生产线每天的运行时间从 8 小时增加到 24 小时不间断生产。针对问题 3 的 10 条生产线，结合问题 3 的分析结果，考虑生产线与操作人员的搭配，制定最佳的操作人员排班方案，将结果存放到 result4-1.xlsx 和 result4-2.xlsx中（格式见表 2 和表 3，模板文件在附件 4 中），并在论文中给出最佳的排班方案及相关结果。(完整代码见文末附件!)

要求排班满足如下条件：

(1) 各操作人员做五休二，尽量连休 2 天；

(2) 各操作人员每班连续工作 8 小时；

(3) 班次时间：早班（8:00-16:00）、中班（16:00-24:00）、晚班（0:00-8:00）；

(4) 各工龄操作人员的人数比例与问题 3 中的比例相同；

(5) 各操作人员的班次安排尽量均衡。

1.需求理解与目标明确：

理解问题背景和要解决的核心问题：即扩大生产规模，制定操作人员的最佳排班方案，以支持生产线每天24小时不间断运行。

目标是通过合理的操作人员排班，保证生产线的持续运行，同时满足操作人员的休息需求。

2.设计排班算法，考虑到操作人员的工龄、生产线、休息需求等因素，制定最佳排班方案。

考虑使用优化算法，如遗传算法、模拟退火等，以求得全局最优解。

3.排班方案制定：

根据排班算法，为每个操作人员制定合适的班次安排，保证每班的人数和工龄比例符合要求。

确保操作人员之间的班次安排均衡，尽量减少排班的不公平性。

完整附件：