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コール センター構造へのロジスティック回帰モデルの追加 (中級者向けデータ マイニング チュートリアル)

コール センターの業務に影響する可能性のある要因を分析すると共に、スタッフのサービス グレードを向上させるための方法を提案するように求められました。ここでは、データ探索用のニューラル ネットワーク モデルの構築に使用したものと同じマイニング構造を使用し、予測作成用のマイニング モデルを追加します。

ニューラル ネットワークもロジスティック回帰も予測に使用できますが、一般に、ニューラル ネットワークは複雑な相互作用の探索に適していると見なされています。一方、ロジスティック回帰は、既知の独立変数に基づくバイナリ結果の予測に特に適しています。このチュートリアルでは、対象となる結果 (サービス グレードの向上) が既に特定されており、サービス グレードに影響を与える可能性があるいくつかの要因もわかっているため、独立変数 (人員の配置や問い合わせに対する応答時間) の変化がサービス グレードに与える影響を予測するためにロジスティック回帰を使用するのが正しい選択となります。

このレッスンでは、新しいモデルを追加して、それを実務上の目的に合わせてカスタマイズします。

コール センターのマイニング構造に新しいマイニング モデルを追加するには

  1. Business Intelligence Development Studio のソリューション エクスプローラで、マイニング構造 (Call Center) を右クリックし、[デザイナを開く] を選択します。

  2. データ マイニング デザイナで、[マイニング モデル] タブをクリックします。

  3. [関連するマイニング モデルの作成] をクリックします。

  4. [新しいマイニング モデル] ダイアログ ボックスで、[モデル名] に「Call Center - LR」と入力します。[アルゴリズム名] で [Microsoft ロジスティック回帰] を選択します。

  5. [OK] をクリックします。

    新しいマイニング モデルが [マイニング モデル] タブに表示されます。

ロジスティック回帰モデルをカスタマイズするには

  1. 新しいマイニング モデルの列 (Call Center - LR) で、Fact CallCenter ID をそのままキーとして使用します。

  2. [ServiceGrade] および [Level Two Operators] の値を [予測] に変更します。

    これらの列は、入力および予測の両方に使用されます。

    注意注意

    ニューラル ネットワーク モデルまたはロジスティック回帰モデルに複数の予測可能な属性を追加した場合、基本的に、同じメタデータ コンテナ内に、2 つの別個のモデルを作成していることになります。予測可能な属性のセットごとに、別個のサブツリーが作成されます。

  3. それ以外のすべての列を [入力] に変更します。

シードを指定してモデルを処理するには

  1. [マイニング モデル] タブで、Call Center - LR という名前のモデルの列を右クリックし、[アルゴリズム パラメータの設定] を選択します。

  2. HOLDOUT_SEED パラメータの行で、[値] の空のセルをクリックし、「1」と入力します。[OK] をクリックします。

    注意注意

    関連するすべてのモデルで同じ値を使用する限り、シードとしてどのような値を選択するかは特に重要ではありません。

  3. [マイニング モデル] メニューの [マイニング構造および全モデルの処理] をクリックします。[はい] をクリックして、更新されたデータ マイニング プロジェクトをサーバーに配置します。

  4. [マイニング モデルの処理] ダイアログ ボックスで [実行] をクリックします。

  5. [閉じる] をクリックして [処理の進行状況] ダイアログ ボックスを閉じ、[マイニング モデルの処理] ダイアログ ボックスでも [閉じる] をクリックします。

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