智能辖区规划系统

系统基于严谨的数学优化模型，将四项业务原则转化为可计算的目标函数：

• 地理紧凑性：最小化辖区内医院到中心的加权距离
• 规模均衡：控制辖区间销售规模偏差在容差范围内
• 工作量均衡：确保各辖区工作负荷分布均衡
• 关联医院：同体系医院尽量划入同一辖区

与人工规划相比，算法方案可量化、可解释、可迭代，能在秒级时间内探索数以万计的分配组合，找到人工难以达到的最优解。

我们深刻理解辖区变动的隐性成本。系统内置变动成本控制(Disruption Management)机制：

• 变动惩罚项：在优化目标中加入重分配惩罚，自动控制变动幅度
• 变动容忍度滑块：业务方可实时调节从"完全重新分配"到"最小变动"
• 影响可视化：实时展示变动医院数量和受影响销售额
• 人工微调：保留人工干预入口，支持特殊情况手动调整

主要需要以下两类数据：

• 医院基础数据：医院名称、地址（或经纬度）、等级、床位数、集团归属
• 销售与工作量数据：历史销售额、销售潜力、目标医生数、拜访频次、当前辖区分配

系统第一阶段即包含系统化数据清洗流程：地理编码校准、异常值检测、缺失值代理指标构建。即使数据质量不完美，也能通过清洗流程得到可用的高质量数据集。

标准POC周期为5-9周，分四个阶段：

• 第一阶段（1-2周）：数据准备与探索，交付数据分析报告
• 第二阶段（2-3周）：算法建模与实现，交付算法包源代码
• 第三阶段（1-2周）：评估与可视化，交付算法验证报告
• 第四阶段（1-2周）：交互界面与培训，交付培训计划

客户团队需配合数据提供和业务规则确认，预计投入约3-5人天的配合工作量。

完整交付，包括：

• Python源代码：完整的算法包，模块化架构设计
• 技术文档：代码注释、架构说明、API文档
• 操作手册：业务人员使用指南
• 定制化培训：面向数据分析团队的技术培训

采用Python主流开源技术栈（PySAL、OR-Tools、GeoPandas等），您的团队可以完全自主维护和迭代优化。