利用数据处理解决灵活工作场所调度的问题，以提供最佳处理时间和最佳工作调度。

解决灵活工作场所调度问题可以使用数据处理技术，如线性规划和模拟退火算法。下面是一个利用Python实现的简单示例代码，该代码使用模拟退火算法来解决调度问题。

import random
import math

# 定义工作调度类
class Schedule:
    def __init__(self, jobs):
        self.jobs = jobs
        self.num_jobs = len(jobs)
        self.num_workers = len(jobs[0])
        self.cost = self.calculate_cost()

    # 计算调度的成本
    def calculate_cost(self):
        cost = 0
        for i in range(self.num_workers):
            # 计算每个工人的总工作时间
            total_time = sum([self.jobs[j][i] for j in range(self.num_jobs)])
            # 计算最大的总工作时间
            max_time = max([self.jobs[j][i] for j in range(self.num_jobs)])
            # 成本为总工作时间和最大工作时间之差
            cost += total_time - max_time
        return cost

    # 生成新的调度
    def generate_neighbor(self):
        neighbor = Schedule(self.jobs)
        # 随机选择两个工作交换
        i, j = random.sample(range(self.num_jobs), 2)
        neighbor.jobs[i], neighbor.jobs[j] = neighbor.jobs[j], neighbor.jobs[i]
        neighbor.cost = neighbor.calculate_cost()
        return neighbor

    # 模拟退火算法求解最佳调度
    def solve(self, initial_temperature, final_temperature, alpha):
        current_solution = self
        best_solution = self
        temperature = initial_temperature

        while temperature > final_temperature:
            neighbor = current_solution.generate_neighbor()
            delta_cost = neighbor.cost - current_solution.cost

            if delta_cost < 0 or random.random() < math.exp(-delta_cost / temperature):
                current_solution = neighbor

            if current_solution.cost < best_solution.cost:
                best_solution = current_solution

            temperature *= alpha

        return best_solution


# 示例数据
jobs = [[3, 4, 2, 5], [2, 1, 3, 6], [4, 2, 3, 1], [1, 5, 4, 2]]

# 创建调度对象
schedule = Schedule(jobs)

# 使用模拟退火算法解决最佳调度问题
best_schedule = schedule.solve(initial_temperature=1000, final_temperature=0.1, alpha=0.99)

# 输出最佳调度结果
print("Best schedule:", best_schedule.jobs)
print("Best cost:", best_schedule.cost)

这个示例代码使用了模拟退火算法来解决调度问题。首先，定义了一个Schedule类，其中包含了调度的相关信息和操作。通过calculate_cost方法计算当前调度的成本，generate_neighbor方法生成一个新的调度，solve方法使用模拟退火算法求解最佳调度。

在示例数据中，jobs表示了4个工作的时间，每个工作有4个工人处理。代码中创建了一个Schedule对象，并使用模拟退火算法求解最佳调度。最后输出了最佳调度的结果和成本。

请注意，这只是一个简单的示例，实际情况中可能需要更复杂的算法和数据处理技术来解决具体的调度问题。