Adventure Works 的營運部門從事一個專案，以改善其客服中心的滿意度。 他們聘請了廠商來管理通話中心，並報告通話中心有效性的計量，並要求您分析廠商提供的一些初步數據。 他們想知道是否有任何有趣的發現。 特別是，他們想了解數據是否顯示有人力資源配置的問題，或提升客戶滿意度的方法。
數據集很小，而且只涵蓋通話中心作業的 30 天期間。 數據會追蹤每個班次中新的和有經驗的作員數目、來電數目、訂單數目以及必須解決的問題，以及客戶等候某人回應通話的平均時間。 數據也包含以 放棄率為基礎的服務品質計量，這是客戶沮喪的指標。
由於您對於數據將顯示的內容沒有任何先前的期望，因此您決定使用神經網路模型來探索可能的相互關聯。 神經網路模型通常用於探索，因為它們可以分析許多輸入和輸出之間的複雜關聯性。
學習內容
在這一課中，您將使用類神經網路演算法來建置模型，以便您和營運團隊可以用來了解數據的趨勢。 在本課程中，您將嘗試回答下列問題：
哪些因素會影響客戶滿意度？
客服中心可以做些什麼來改善服務品質？
根據結果，您接著會建置可用於預測的羅吉斯回歸模型。 作業小組將使用預測作為規劃客服中心作業的協助。
這個課程包含下列主題：
課程中的下一個工作
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第5課：類神經網路和羅吉斯回歸案例（元數據採礦教學課程）