零售行业门店排班异常识别推理数据集

零售行业门店排班异常识别推理数据集

V1.0
最新更新:2026-02-22 18:00:11
样本数:2000
文件大小:0
文件格式:
数据领域:文本
持有人:墨比乌斯公司
行业范围:
适用方向:
数据集介绍

在零售门店运营中,排班系统不仅需满足人效覆盖与运营效率,还需严格遵守劳动法规、企业排班制度与员工健康保障要求。连续夜班、无休轮岗、疲劳工时等现象可能引发员工安全风险与企业用工合规问题。本数据集以“门店排班异常识别”为主任务,聚焦实际门店中因系统规则缺失或配置错误造成的排班违规情境,构建多步推理链(Chain-of-Thought),模拟合规审查逻辑,辅助智能排班算法完善规则嵌入、轮班优化与强度控制能力。

示例样本展示
{
  "id": "retail_ops_schedule_001",
  "industry": "零售行业",
  "domain": "门店运营",
  "task_type": "门店排班异常识别",
  "label": "重复排班导致员工工时超标",
  "input": "系统显示员工张三本周累计排班72小时,远超公司规定的每周不超过48小时上限。",
  "cot_steps": [
    "排班系统自动排班未检测员工已分配的外部兼职排班记录。",
    "张三在多个门店间轮班,由于系统未交叉校验,导致重复排班。",
    "工时计算模块未进行跨门店聚合处理。",
    "系统未触发工时警告阈值,排班通过审批。",
    "属于排班聚合与校验逻辑缺失问题。"
  ],
  "answer": "系统未聚合多门店排班工时,建议建立跨门店排班合规性校验机制。",
  "key_variables": [
    "工时上限",
    "排班合并",
    "员工唯一标识",
    "排班验证逻辑"
  ],
  "difficulty": "中等",
  "source": "门店排班管理规定"
}
数据结构总览
字段类型描述
文件名string文件名
idstring数据唯一编号
industrystring所属行业
task_typestring任务类型
labelstring案例标签
inputstring场景描述,说明当前排班结果与风险现象
cot_stepsstring多步逻辑推理链(Chain-of-Thought),分析排班偏差的根因与缺失规则
answerstring法规或系统应对建议,指出结论性改进路径
key_variablesstring推理所依赖的核心变量
difficultystring难度等级
sourcestring数据来源
domainstring专业子领域
授权与合规说明
项目内容
授权类型CC-BY-NC-SA 4.0(非商业署名共享)
商业使用需申请专属订阅或授权合同(支持按月/按调用次数收费)
隐私与脱敏无PII,无真实公司名,模拟场景均符合行业标准
合规体系中国《数据安全法》 / 欧盟GDPR / 企业数据可访问日志支持

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