Занятие 5. Построение моделей нейронной сети и логистической регрессии (учебник по интеллектуальному анализу данных — средний уровень)
Отдел эксплуатации Adventure Works занимается улучшением качества обслуживания клиентов в центре обработки звонков. Они наняли поставщика для управления центром обработки звонков и составления отчетов о производительности этого центра и просят провести анализ предварительных данных с целью выявить содержательные закономерности. В частности, они хотели бы узнать, не содержат ли данные информацию о каких-либо проблемах с персоналом или путях уменьшения времени ответа.
Набор данных относится к работе центра обработки звонков за тридцатидневный период. Данные содержат количество операторов в каждой смене, количество звонков и заказов, время ответа, метрику показателя обслуживания на основе показателя прекращенных звонков, который является признаком неудовлетворенности заказчика.
Так как нет никаких предварительных расчетов относительно того, что покажут данные, было решено использовать модель нейронной сети для исследования возможных взаимосвязей. Модели нейронных сетей часто используются для исследования и могут анализировать сложные связи между множеством входов и выходов.
После определения факторов, влияющих на удовлетворенность клиентов работой центра обработки звонков, будет построена модель регрессии, которую можно использовать для прогнозирования кадрового состава и других ежедневных бизнес-решений.
Обзор учебника
На этом занятии будет использоваться алгоритм нейронной сети для построения модели, которую можно использовать для анализа данных, выявления трендов и ответа на следующие вопросы.
Какие факторы влияют на удовлетворенность заказчика?
Что может сделать центр обработки звонков для повышения показателя обслуживания?
На основе результатов будет построена модель логистической регрессии, которую можно использовать для прогнозов. Отдел эксплуатации будет использовать прогнозы как вспомогательное средство при планировании работы центра обработки звонков.
Это занятие содержит следующие разделы:
Следующая задача занятия
Журнал изменений
Обновления |
|---|
Обновлен сценарий учебника: теперь используется одна структура интеллектуального анализа данных, содержащая несколько копий числового столбца, с различным способом дискретизации для каждого столбца. |
Добавлено пояснение к использованию псевдонимов столбцов в моделях интеллектуального анализа данных. |
Имена моделей интеллектуального анализа данных в прогнозах и инструкциях DDL исправлены в соответствии с обновленным сценарием. |
Добавлено описание создания дня недели в представлении источника данных. В результирующие модели добавлен день недели. |