レッスン 5: ニューラル ネットワークおよびロジスティック回帰モデルの作成 (中級者向けデータ マイニング チュートリアル)
Adventure Works のオペレーション部門では、コール センターの顧客満足度を向上させるためのプロジェクトが進行中です。この部門では、コール センターを管理すると共にコール センターの有効性に関する基準をレポートするためにベンダを雇っています。ここであなたは、ベンダから提供されたいくつかの予備データの分析を求められました。彼らは、興味深い発見があるかどうかを知りたがっています。彼らは特に、人員の配置上の問題を示唆するデータや、応答時間の改善に役立つと思われるデータに関する情報を求めています。
データセットは小さなもので、コール センターでのオペレーションの 30 日分しかカバーしていません。このデータは、シフトごとのオペレータの数、電話の数と注文の数、応答時間、および顧客の不満を表す 1 つの指標である電話放棄呼率に基づくサービス グレード基準を追跡しています。
データが何を示すかについての事前予測情報がないので、あなたはデータ マイニングを使用して有効な相関関係を探すことに決めました。ニューラル ネットワーク モデルは、多くの入力と出力の間の複雑な関係を分析できるため、データ探索によく使用されます。
学習する内容
このレッスンでは、データとそこに含まれる傾向を理解するために、ニューラル ネットワーク アルゴリズムを使用して、あなたとオペレーション チームが使用できるモデルを作成します。このレッスンの一部として、データを探索し、次の質問に回答してください。
顧客満足に影響する要因には何がありますか。
コール センターのサービス グレードを向上させるにはどのような方法がありますか。
結果に基づいて、予測に使用できるロジスティック回帰モデルを作成します。予測は、コール センターのオペレーションの計画に役立てるためにオペレーション チームによって使用されます。
このレッスンの内容は次のとおりです。