Adventure Works 运营部门正在参与一个项目，以提高对呼叫中心的满意度。 他们聘请了一位供应商来管理呼叫中心，并报告有关呼叫中心有效性的指标，并要求你分析供应商提供的一些初步数据。 他们想知道是否有有趣的发现。 具体而言，他们想知道数据是否显示有关人员配备的问题或提高客户满意度的方法。
数据集很小，在呼叫中心的作中只涵盖 30 天的时间。 数据跟踪每个班次中新的和经验丰富的作员数、传入呼叫数、订单数以及必须解决的问题，以及客户等待某人响应呼叫的平均时间。 数据还包括基于 放弃率的服务质量指标，这是客户沮丧的指标。
由于你对数据将显示的内容没有任何以前的期望，因此你决定使用神经网络模型来探索可能的相关性。 神经网络模型通常用于探索，因为它们可以分析许多输入和输出之间的复杂关系。
学习内容
在本课中，你将使用神经网络算法来构建模型，运营团队可以使用该模型来了解数据的趋势。 作为本课程的一部分，你将尝试回答以下问题：
哪些因素会影响客户满意度？
呼叫中心可以做些什么来提高服务质量？
然后，根据结果生成可用于预测的逻辑回归模型。 运营团队将使用预测来辅助规划呼叫中心的运营。
本课程包含以下主题：
课程中的下一个任务
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第 5 课：神经网络和逻辑回归方案（中间数据挖掘教程）