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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)

 

対象: SQL Server 2016 Preview

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ーを雇っています。ここであなたは、ベンダー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、顧客満足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、シフトごとの未経験のオペレーターと経験を積んだオペレーターの人数、問い合わせの電話の件数、注文の件数と解決する必要がある案件の件数、および顧客からの電話に対する平均応答時間を追跡しています。 さらに、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品質基準も含まれています。

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、ご自身はニューラル ネットワーク モデル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、ご自身とオペレーション 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、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品質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。

このレッスンの次の作業

コール センター データ用のデータ ソース ビューと #40; 中級者向けデータ マイニング チュートリアル ) を追加します。

すべてのレッスン

レッスン 1: 中級者向けデータ マイニング ソリューションと #40; 中級者向けデータ マイニング チュートリアル ) の作成

レッスン 2: 予測シナリオ #40; 中級者向けデータ マイニング チュートリアル ) の作成

レッスン 3: マーケット バスケット シナリオの作成 (中級者向けデータ マイニング チュートリアル)

レッスン 4: シーケンス クラスタ リングのシナリオと #40; 中級者向けデータ マイニング チュートリアル ) の作成

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のシナリオ (中級者向けデータ マイニング チュートリアル)

参照

基本的なデータ マイニング チュートリアル
中級者向けデータ マイニングのチュートリアルと #40 です。Analysis Services - データ マイニング & #41 です。