Agregar un modelo de regresión logística a la estructura de centro de llamadas (Tutorial intermedio de minería de datos)
Además de analizar los factores que pueden influir en las operaciones del centro de llamadas, se le pidió que proporcionara recomendaciones concretas sobre la manera en que el personal puede mejorar la calidad de servicio. En esta tarea usará la misma estructura de minería de datos con la que creó el modelo de exploración y agregará un modelo de minería de datos que después se usará para crear predicciones.
En Analysis Services, un modelo de regresión logística se basa en el algoritmo de redes neuronales, lo que ofrece la misma flexibilidad y eficacia que un modelo de red neuronal. Sin embargo, la regresión logística es especialmente adecuada para predecir resultados binarios.
En este escenario, usará la misma estructura de minería de datos que utilizó para el modelo de red neuronal. Sin embargo, personalizará el nuevo modelo para abordar las cuestiones empresariales. Le interesa la mejora de la calidad de servicio y determinar cuántos operadores experimentados necesita; para ello, configurará el modelo para predecir esos valores.
Para asegurarse de que todos los modelos basados en los datos del centro de llamadas se parecen lo más posible, usará el mismo valor de inicialización que antes. Al establecer el parámetro de inicialización se garantiza que el modelo procesa los datos a partir del mismo punto inicial, y se minimizan las variaciones causadas por las anomalías en los datos.
Para agregar un nuevo modelo de minería de datos a la estructura de minería de datos del centro de llamadas
En SQL Server Data Tools (SSDT), en el Explorador de soluciones, haga clic con el botón secundario en la estructura de minería de datos, Call Center Binned, y seleccione Abrir el diseñador.
En el Diseñador de minería de datos, haga clic en la pestaña Modelos de minería de datos.
Haga clic en Crear un modelo de minería de datos relacionado.
En el cuadro de diálogo Nuevo modelo de minería de datos, en Nombre del modelo, escriba Call Center - LR. Como Nombre del algoritmo seleccione Regresión logística de Microsoft.
Haga clic en Aceptar.
El nuevo modelo de minería de datos aparece en la pestaña Modelos de minería de datos.
Para personalizar el modelo de regresión logística
En la columna correspondiente al nuevo modelo de minería de datos,Call Center - LR, deje Fact CallCenter ID como clave.
Cambie el valor de ServiceGrade y Level Two Operators a Predict.
Ambas columnas se usarán como entrada y para la predicción. Básicamente, crea dos modelos independientes en los mismos datos: uno que predice el número de operadores y otro que predice la calificación del servicio.
Cambie las demás columnas a Entrada.
Para especificar el valor de inicialización y procesar los modelos
En la pestaña Modelo de minería de datos, haga clic con el botón secundario en la columna del modelo denominado Call Center - LR y seleccione Establecer parámetros de algoritmo.
En la fila correspondiente al parámetro HOLDOUT_SEED, haga clic en la celda vacía que está situada bajo Valor y escriba 1. Haga clic en Aceptar.
[!NOTA]
El valor de inicialización que elija no es importante siempre y cuando use el mismo para todos los modelos relacionados.
En el menú Modelos de minería de datos, seleccione Procesar estructura de minería de datos y todos los modelos. Haga clic en Sí para implementar el proyecto de minería de datos actualizado en el servidor.
En el cuadro de diálogo Modelo de minería de datos, haga clic en Ejecutar.
Haga clic en Cerrar para cerrar el cuadro de diálogo Progreso del proceso y, a continuación, haga clic de nuevo en Cerrar en el cuadro de diálogo Procesar modelo de minería de datos.
Siguiente tarea de la lección
Crear predicciones para los modelos de centro de llamadas (Tutorial intermedio de minería de datos)
Vea también
Conceptos
Requisitos y consideraciones de procesamiento (minería de datos)