コール センター構造へのロジスティック回帰モデルの追加 (中級者向けデータ マイニング チュートリアル)
対象: SQL Server 2016 Preview
コール センターの業務に影響する可能性のある要因を分析すると共に、スタッフのサービス品質を向上させるための具体的な改善案を提出するように求められました。 ここでは、調査モデルの構築に使用したものと同じマイニング構造を使用し、予測作成用のマイニング モデルを追加します。
Analysis Services のロジスティック回帰モデルは、ニューラル ネットワークのアルゴリズムを基礎としているため、ニューラル ネットワーク モデルと同等の柔軟性と機能を備えながらも、 バイナリ結果を予測するという目的に特に適したモデルと言えます。
このシナリオでは、ニューラル ネットワーク モデルに使用したものと同じマイニング構造を使用します。 ただし、新しいモデルを実務上の目的に合わせてカスタマイズします。 ここでは、サービス品質を向上させることと、経験を積んだオペレーターが何人必要かを特定することが目的であるため、それらの値を予測するモデルを設定します。
コール センター データに基づくすべてのモデルの類似性をできる限り確保するために、前の作業と同じシード パラメーターを使用します。 シード パラメーターを設定すると、モデルでのデータ処理の開始位置が同じになり、データのアーティファクトによるバリエーションを最小限に抑えることができます。
コール センターのマイニング構造に新しいマイニング モデルを追加するには
SQL Server Data Tools (SSDT), 、ソリューション エクスプ ローラーで、マイニング構造を右クリックし Call Center Binned, を選択して デザイナーを開くします。
データ マイニング デザイナーで、クリックして、 マイニング モデル ] タブをクリックします。
クリックして 関連するマイニング モデルを作成します。
新しいマイニング モデル ] ダイアログ ボックスの モデル名, 、型 Call Center - LRします。 アルゴリズム名, [ Microsoft ロジスティック回帰します。
**[OK]**をクリックします。
新しいマイニング モデルが表示される、 マイニング モデル ] タブをクリックします。
ロジスティック回帰モデルをカスタマイズするには
新しいマイニング モデルの列に Call Center - LR, 、Fact CallCenter ID、キーとしてのままにします。
ServiceGrade] および [にレベル 2 のオペレーターの値を変更 Predictします。
これらの列は、入力および予測の両方に使用されます。 本質的には、同じデータについて、2 つの別個のモデルを作成していることになります。ここでは、オペレーターの数を予測するモデルとサービス グレードを予測するモデルを作成しています。
他のすべての列を変更する 入力します。
シードを指定してモデルを処理するには
マイニング モデルの ] タブで、名前付き Call Center - LR、モデルの列を右クリックし、選択 アルゴリズム パラメーターの設定します。
HOLDOUT_SEED パラメーターの行の下の空のセルをクリックして 値, 、および種類 1します。 **[OK]**をクリックします。
注意
関連するすべてのモデルで同じシードを使用する限り、シードとしてどのような値を選択するかは特に重要ではありません。マイニング モデル メニューの [ マイニング構造の処理とすべてのモデルします。 をクリックして はい 、サーバーに更新されたデータ マイニング プロジェクトを展開します。
マイニング モデルの処理 ] ダイアログ ボックスをクリックして 実行です。
をクリックして 閉じる を閉じる、 処理の進行状況 クリックしてダイアログ ボックスで、 を閉じる で再度、 マイニング モデルの処理 ] ダイアログ ボックス。
このレッスンの次の作業
コール センター モデルと #40; 中級者向けデータ マイニング チュートリアル ) の予測の作成