Lekcja 5: Tworzenie sieci neuronowe i modele regresją (pośrednie samouczek wyszukiwania danych)
Operacje departamentu Adventure Works zaangażowanych w projekcie, aby zwiększyć zadowolenie z ich Centrum wywołania.One wynajęte dostawcy do zarządzania biurem obsługi i sprawozdanie wskaźników skuteczności środka wywołania i zwróciły analizować niektóre wstępne dane dostarczone przez dostawcę.Chcą wiedzieć, jeśli istnieją jakiekolwiek ustalenia interesujące.W szczególności chce wiedzieć, jeśli dane sugerują, problemy kadrowe lub sposoby poprawy czas reakcji.
Zestaw danych jest mały i obejmuje tylko 30-dniowego okresu funkcjonowania Centrum obsługi telefonicznej.Dane śledzi liczbę operatorów w każdej zmiany na podstawie liczby wywołań i zamówień, czas reakcji i metrykę jakości usługa abandon stawki, który jest wskaźnikiem niezadowolenia klientów.
Nie zawiera żadnych wcześniejszych oczekiwań dotyczących jakie dane będą wyświetlane, zdecydujesz przeszukiwać korelacji możliwe za pomocą wyszukiwanie danych.Modele sieci neuronowe są często używane do badań, ponieważ ich analizowania skomplikowanych relacji między wiele wejść i wyjść.
Zakres informacji w samouczku
W tej lekcji będzie używać algorytmu sieci neuronowe do budowania modelu i w działalności zespołu umożliwia zrozumienie danych i tendencji w nim.W ramach tej lekcji będzie Eksploracja danych i spróbuj odpowiedzi na następujące pytania:
Jakie czynniki wpływają na stopień zadowolenia klientów?
Co zrobić w Centrum wywołanie do poprawy usługa klasa?
Na podstawie wyniki, można następnie utworzy logistyczne regresja modelu, który służy do przewidywania.Przewidywań będą używane przez zespół operacji jako pomoc w planowaniu operacji Centrum wywołania.
Ta lekcja zawiera następujące tematy:
Kolejnym zadaniem w lekcji