Lección 5: Generar modelos de red neuronal y de regresión logística (Tutorial intermedio de minería de datos)

El departamento de operaciones de Adventure Works está ocupado en un proyecto para mejorar la satisfacción del cliente con su centro de llamadas. Han contratado a un proveedor para administrar el centro de llamadas y proporcionar métricas sobre la efectividad del centro de llamadas, y le han solicitado el análisis de algunos datos preliminares que proporciona el proveedor. Desean saber si existe algún hallazgo interesante. En particular, desean saber si los datos sugieren algún problema con el personal o métodos para mejorar el tipo de respuesta.

El conjunto de datos es pequeño y sólo cubre un período de 30 días en el funcionamiento del centro de llamadas. Los datos realizan el seguimiento del número de operadores en cada turno, el número de llamadas y pedidos, el tiempo de respuestas y una métrica de grado de servicio basado en la tasa de abandono, un indicador de la frustración del cliente.

Puesto que no cuenta con expectativas a priori sobre lo que mostrarán los datos, decide usar la minería de datos para explorar posibles correlaciones. En la exploración se suelen utilizar modelos de red neuronal porque pueden analizar relaciones complejas entre un alto número de entradas y salidas.