5단원: 신경망 및 로지스틱 회귀 모델 작성(중급 데이터 마이닝 자습서)
Adventure Works의 운영 부서가 콜 센터에서 고객 만족도를 향상시키는 프로젝트를 수행하고 있습니다. 이 부서에서는 콜 센터를 관리하고 콜 센터 효율성에 대한 메트릭을 보고할 한 업체를 선정하고 여러분에게 이 업체가 제공한 일부 예비 정보를 분석하는 업무를 요청합니다. 이 부서에서는 업체가 보고한 정보에 관심이 갈 만한 내용이 있는지 알고 싶습니다. 특히 이 데이터에서 직원의 문제점 또는 응답 시간을 개선하는 방법을 제안하는지 알고 싶습니다.
데이터 집합은 작으며 30일 간의 콜 센터 운영 기간만 포함합니다. 데이터는 각 교대조의 전화 상담원 수, 전화 통화 및 주문 수, 응답 시간, 중단율(고객 불만의 표시)을 기반으로 하는 서비스 등급 메트릭을 추적합니다.
데이터가 어떤 내용을 전달할지에 대해 사전에 어떠한 예측도 하지 않았으므로 데이터 마이닝을 사용하여 가능한 상관 관계를 탐색하기로 결정했습니다. 신경망 모델은 많은 입력과 출력 간의 복잡한 관계를 분석하기 때문에 자주 탐색에 사용됩니다.
학습 내용
이 단원에서는 신경망 알고리즘을 사용하여 여러분과 운영 팀이 데이터 및 데이터의 추세를 이해하는 데 사용할 수 있는 모델을 작성합니다. 이 단원에서는 데이터를 탐색하고 다음 질문에 대답하려고 합니다.
고객 만족에 영향을 주는 요인은 무엇입니까?
콜 센터가 서비스 등급을 개선하기 위해 할 수 있는 일은 무엇입니까?
결과에 따라 예측에 사용할 수 있는 로지스틱 회귀 모델을 작성합니다. 운영 팀에서는 예측을 통해 호출 센터 운영을 보다 쉽게 계획할 수 있습니다.
이 단원에서는 다음 항목을 다룹니다.