Aracılığıyla paylaş

  • Makale

Ders 5: Neural ağ ve Logistic regresyon modelleri (Ara veri madenciliği Öğreticisi)

Işlem bölümünü Adventure Works bir projede, çağrı merkezinin olan müşteri memnuniyetini artırmak için neden gerçekleştiriliyor. Bunlar, çağrı merkezinin yönetmek için ölçümleri çağrı merkezinin etkinliğini rapor ve ilginç herhangi bulguları için ön bazı verileri çözümlemek için sorular için bir satıcı işe alınmış.Özellikle, verileri herhangi bir sorun personel atama veya yanıtlama saatinin arttırmanın yolları önerir, bilmek ister.

Veri kümesi, işlemdeki çağrı merkezinin bir 30 günlük süre kapsar.Verileri numarasını izleyen aramalar ve siparişleri, yanıtlama saat ve bir Hizmet notu ölçü sayısını temel alan işletmenlerine, her ÜST KRKT Oran iptal etbir müşteri sorun göstergesi olan.

Hangi verileri göstermek hakkında herhangi bir önceki beklentilerini sahip olduğu gibi olası bir korelasyon keşfetmeye neural ağ modeli kullanmaya karar veriyorsunuz.Neural ağ modeli, bilgi bulma için sıklıkla kullanılır ve karmaşık arasındaki ilişkileri çok giriş ve çıkışlarını çözümleyebilirsiniz.

Sonra çağrı merkezinin olan müşteri memnuniyetini katkıda bulunan etkenleri belirlemek, personel atama hakkında Öngörüler ve diğer günlük iş kararları yapmak için kullanılan bir regresyon modeli oluşturacaksınız.

Öğrenecekleriniz

Bu derste, neural ağ algoritmasını ve işlem ekip kullanabilir verileri ve eğilimleri anlamak ve aşağıdaki soruları yanıtlayın, bir model oluşturmak için kullanırsınız:

  • Hangi etkene müşteri memnuniyetini etkiler?

  • Çağrı merkezinin hizmet notu geliştirmek için ne yapabilir?

Sonuçlarına bağlı olarak, Öngörüler için kullanabileceğiniz bir logistic regresyon modelini sonra oluşturacaksınız.Öngörüler işlem ekibi tarafından çağrı merkezinin operasyon planlamasına yardımcı kullanılır.

Bu derste, aşağıdaki konuları içerir:

Değişiklik Geçmişi

Güncelleştirilmiş içerik

Farklı discretized her sütun olan sayısal sütunun birden çok kopya içeren tek araştırma yapısı'nı kullanmak için öğreticisi senaryosu güncelleştirildi.

Bir sütun diğer adları veri madenciliği modelleri kullanmak hakkında açıklama eklendi.

Öngörüler ve güncelleştirilmiş senaryosu eşleşecek şekilde DDL ifadeleri araştırma modeli adları düzeltildi.

Veri kaynağı görünümündeki; haftanın gününü nasıl aded açıklaması oluşturulan modelleri için haftanın günü eklendi.