レッスン 5: ニューラルネットワークとロジスティック回帰モデルの構築 (中間データマイニングチュートリアル)

Adventure Works の運用部門は、自社のコールセンターで顧客満足度を向上させるプロジェクトに取り組みます。彼らは、コールセンターを管理し、コールセンターの有効性に関するメトリックを報告するためにベンダーを雇い、ベンダーから提供されたいくつかの予備的なデータを分析するように依頼しました。彼らは興味深い発見があるかどうかを知りたいと考えています。特に、スタッフの配置に関する問題や、顧客満足度を向上させる方法がデータによって示唆されているかどうかを知りたいと考えています。

データセットは小さく、コールセンターの操作で 30 日間しかカバーされていません。データは、各シフトでの新規および経験豊富なオペレーターの数、着信通話の数、注文の数、解決する必要がある問題、および顧客が通話に応答するのを待機する平均時間を追跡します。このデータには、 破棄率に基づくサービス品質メトリックも含まれています。これは、顧客の不満を示す指標です。

データが何を表示するかについて事前の期待がないため、ニューラルネットワークモデルを使用して、考えられる相関関係を調べることにします。ニューラルネットワークモデルは、多くの入力と出力間の複雑な関係を分析できるため、探索によく使用されます。