Для обработки истории чата с помощью Python можно воспользоваться различными библиотеками, такими как pandas для работы с данными в виде таблицы, nltk для анализа текста и выделения ключевых слов, regex для поиска определенных шаблонов в сообщениях, и другими.
Чтобы разработать универсальный инструмент для подсчета бизнес-показателей на основе данных истории чата, можно использовать подходы машинного обучения или статистического анализа. Например, можно создать модель чата как граф, где узлами будут события в чате, а ребрами - переходы между событиями. Затем можно использовать алгоритмы графовой обработки для анализа структуры и выделения ключевых параметров диалога.
Также можно применять подходы на основе условных операторов (if/elif) для идентификации ивентов в истории чата. Например, можно создать цепочку условий для определения типа события на основе его текста, времени отправки, участников диалога и других параметров.
Для работы с множеством событий и выделения бизнес-показателей рекомендуется использовать стандартные методы анализа данных, такие как подсчет среднего времени ожидания ответа (awt), среднего времени обработки запроса (aht), количество повторных обращений и т.д. Можно также использовать библиотеки для работы с временными рядами, машинным обучением и нейронными сетями для более сложного анализа данных чата.
В целом, для обработки и анализа истории чата и создания универсального инструмента для подсчета бизнес-показателей рекомендуется комбинировать различные подходы и методы, в зависимости от конкретных задач и особенностей данных.