Урок 5. Создание моделей нейронной сети и логистической регрессии (учебник по интеллектуальному анализу промежуточных данных)

Операционный отдел Adventure Works занимается проектом для повышения удовлетворенности клиентов своим центром обработки вызовов. Они наняли поставщика для управления центром обработки вызовов и сообщать метрики по эффективности центра вызовов и попросили проанализировать некоторые предварительные данные, предоставляемые поставщиком. Они хотят знать, есть ли какие-либо интересные выводы. В частности, они хотели бы знать, указывают ли данные на какие-либо проблемы с персоналом или на способы повышения удовлетворенности клиентов.

Набор данных небольшой и охватывает только 30-дневный период в работе центра обработки вызовов. Данные отслеживают количество новых и опытных операторов в каждой смене, количество входящих звонков, количество заказов, а также проблемы, которые необходимо устранить, и среднее время, когда клиент ожидает ответа на звонок. Данные также включают метрики качества обслуживания на основе частоты отказа, которая является индикатором разочарования клиентов.

Так как у вас нет предварительных ожиданий о том, что будут отображаться данные, вы решили использовать модель нейронной сети для изучения возможных корреляций. Модели нейронной сети часто используются для изучения, так как они могут анализировать сложные связи между многими входными и выходными данными.

Чему вы научитесь

На этом занятии вы будете использовать алгоритм нейронной сети для создания модели, которую вы и команда операций можете использовать для понимания тенденций в данных. В рамках этого урока вы попытаетесь ответить на следующие вопросы:

Какие факторы влияют на удовлетворенность клиентов?
Что может сделать центр обработки вызовов для улучшения качества обслуживания?

На основе результатов вы создадите модель логистической регрессии, которую можно использовать для прогнозирования. Прогнозы будут использоваться группой операций в качестве помощи в планировании операций центра обработки вызовов.

Это занятие содержит следующие разделы: