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. Ellos desean saber si hay algún resultado interesante. En particular, desean saber si los datos sugieren algún problema con el personal o métodos para mejorar la satisfacción del cliente.
El conjunto de datos es pequeño y solo cubre un período de 30 días en el funcionamiento del centro de llamadas. Los datos hacen un seguimiento del número de operadores nuevos y experimentados en cada turno, el número de llamadas entrantes, el número de pedidos y de problemas que se deben resolver y el tiempo promedio de espera de un cliente para que alguien responda a una llamada. Los datos también incluyen una métrica de calidad de servicio basada en la tasa de abandono, que es un indicador de la frustración del cliente.
Puesto que no cuenta con expectativas a priori sobre lo que mostrarán los datos, decide usar un modelo de red neuronal para explorar posibles correlaciones. En la exploración se suelen utilizar modelos de red neuronal que pueden analizar relaciones complejas entre muchas entradas y salidas.
Aprendizaje
En esta lección, usará el algoritmo de red neuronal para crear un modelo que tanto usted como el equipo de operaciones puedan utilizar para conocer las tendencias en los datos. Como parte de esta lección, intentará responder las siguientes preguntas:
¿Qué factores afectan a la satisfacción del cliente?
¿Qué puede realizar el centro de llamadas para mejorar la calidad de servicio?
A continuación, basándose en los resultados, creará un modelo de regresión logística que puede utilizar para las predicciones. El equipo de operaciones utilizará estas predicciones como ayuda para planear el funcionamiento del centro de llamadas.
Esta lección incluye los temas siguientes:
Crear una estructura y un modelo de red neuronal (Tutorial intermedio de minería de datos)
Explorar el modelo de centro de llamadas (Tutorial intermedio de minería de datos)
Crear predicciones para los modelos de centro de llamadas (Tutorial intermedio de minería de datos)
Siguiente tarea de la lección
Todas las lecciones
Lección 2: generar un escenario de pronóstico (Tutorial intermedio de minería de datos)
Lección 3: Generar un escenario de cesta de la compra (Tutorial intermedio de minería de datos)
Vea también
Tasks
Tutorial básico de minería de datos
Conceptos
Tutorial intermedio de minería de datos (Analysis Services - Minería de datos)