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品質を向上させるための具体的な改善案を提出するように求められました。 ここでは、調査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。
Analysis Services のロジスティック回帰モデルは、ニューラル ネットワークのアルゴリズムを基礎としているため、ニューラル ネットワーク モデルと同等の柔軟性と機能を備えながらも、 バイナリ結果を予測するという目的に特に適したモデルと言えます。
このシナリオでは、ニューラル ネットワーク モデルに使用したものと同じマイニング構造を使用します。 ただし、新しいモデルを実務上の目的に合わせてカスタマイズします。 ここでは、サービス品質を向上させることと、経験を積んだオペレーターが何人必要かを特定することが目的であるため、それらの値を予測するモデルを設定します。
コール センター データに基づくすべてのモデルの類似性をできる限り確保するために、前の作業と同じシード パラメーターを使用します。 シード パラメーターを設定すると、モデルでのデータ処理の開始位置が同じになり、データのアーティファクトによるバリエーションを最小限に抑えることができます。
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
SQL Server データ ツール (SSDT) のソリューション エクスプローラーで、マイニング構造 (Call Center Binned) を右クリックし、[デザイナーを開く] をクリックします。
データ マイニング デザイナーで、[マイニング モデル] タブをクリックします。
[関連するマイニング モデルの作成] をクリックします。
[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。
[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
新しいマイニング モデル (Call Center - LR) の列で、Fact CallCenter ID をそのままキーとして使用します。
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。 本質的には、同じデータについて、2 つの別個のモデルを作成していることになります。ここでは、オペレーターの数を予測するモデルとサービス グレードを予測するモデルを作成しています。
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
[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 パラメーターの設定] を選択します。
HOLDOUT_SEED パラメーターの行で、[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。
.gif "注意")
注関連するすべてのモデルで同じシードを使用する限り、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。
[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。
[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。
[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。
このレッスンの次の作業
コール センター モデルの予測の作成 (中級者向けデータ マイニング チュートリアル)