Eksplorowanie modelu Centrum obsługi telefonicznej (samouczek wyszukiwania danych pośrednich)
Teraz, mają wbudowane badawcze modelu, można go Dowiedz się więcej o danych za pomocą następujących narzędzi dostępnych w Business Intelligence Development Studio.
Microsoft podglądu sieci neuronowe**:** Ta przeglądarka jest dostępna w Górnictwa Viewer modelu kartę Projektant wyszukiwania danych i służy do eksperymentowania z interakcji w danych.
Podgląd drzewa zawartości Microsoft Generic**:** Ten standard viewer zawiera szczegółowe szczegółowo desenie i statystyki wykrytych przez algorytm podczas jej generowania modelu.
Projektant Widok źródła danych**:** Ta przeglądarka zapewnia tabel, wykresów i wykresów i tabel przestawnych w celu ułatwienia poznawania źródło danych.Powrót do źródło danych mogą być bardzo pomocne dla zrozumienia trendów, które są wyróżnione przez model.
Microsoft podglądu sieci neuronowe
Przeglądarka ma trzy okienka — wprowadzania, produkcji, i zmiennych.
Za pomocą produkcji okienka, można wybrać różne wartości dla atrybut przewidywalnego lub zmienną zależną.Jeśli model zawiera wiele atrybutów przewidywalny, można wybrać atrybut z Atrybut wyjściowego listy.
Zmiennych okienko porównuje wyniki dwóch wybrane atrybuty wnoszących wkład lub zmienne.Kolorowe paski reprezentują wizualnie, jak zdecydowanie zmiennej wpływa na wyniki miejsce docelowe.Można także wyświetlić dźwigu wyniki dla zmiennych.Wynik dźwig jest obliczana inaczej w zależności od tego, który model wyszukiwania typu, ale zazwyczaj informuje poprawy w modelu podczas korzystania z tego atrybut dla przewidywanie.
Wprowadzania okienko umożliwia dodawanie influencers do modelu wypróbować różne scenariusze co jeśli.
Za pomocą panelu Wyjście
W tym modelu początkowej interesuje Cię wyświetlanie, jak różne czynniki wpływają na stopień usługa.Aby to zrobić, można wybrać Service Grade z listy Wyjście atrybuty, a następnie porównaj różne poziomy usługa przez wybranie z listy rozwijanej zakresów list wartość 1 i wartość 2.
Aby porównać usługa najniższą i najwyższą klas
Dla wartość 1, zaznacz zakres o najniższych wartościach.Na przykład, zakres 0-0-0,7 reprezentuje najniższej stawki abandon i dlatego najlepszy poziom usługa.
Ostrzeżenie
Dokładne wartości w tym zakres mogą się różnić w zależności od sposobu skonfigurowania modelu.
Dla wartość 2, zaznacz zakres o najwyższych wartościach.Na przykład, zakres wartości >= 0,12 reprezentuje najwyższej stawki abandon i dlatego najgorszy usługa zaszeregowania.Innymi słowy 12% klientów, którzy phoned podczas tej zmiany podwieszane przed rozmowy z przedstawicielem.
Zawartość zmiennych okienka są aktualizowane i atrybuty, które przyczyniają się do wartości wyników porównania.Dlatego lewa kolumna pokazuje atrybuty, które są skojarzone z najlepszej jakości usługa i prawa kolumna pokazuje atrybuty związane z najgorszym jakości usługa.
Okienko zmiennych
W tym modelu okaże się, że Średni czas na problem jest ważnym czynnikiem.Niniejsza zmienna wskazuje średni czas potrzebny dla wywołania odpowiedzi, niezależnie od typu połączenia.
Aby wyświetlić i skopiować prawdopodobieństwa i podnieś wyniki dla atrybut
W zmiennych okienka, Zatrzymaj wskaźnik myszy nad kolorowego słupka w pierwszym wierszu.
Kolorowy pasek ten pokazuje jak zdecydowanie Średni czas na problem przyczynia się w kierunku jakości usługa.Etykietka narzędzia zawiera ogólny wynik, prawdopodobieństwa i dźwigu wyniki dla każdej kombinacji zmienną i wynik miejsce docelowe.
W zmiennych okienka, kliknij prawym przyciskiem myszy każdy kolorowy pasek i wybierz kopię.
W arkuszu programu Excel, kliknij prawym przyciskiem myszy dowolną komórka i wybierz Wklej.
Raport zostanie wklejony jako tabela HTML i pokazuje tylko wyniki dla poszczególnych słupków.
W innym arkuszu programu Excel, kliknij prawym przyciskiem myszy dowolną komórka i wybierz Wklej specjalnie.
Raport zostanie wklejony jako format tekstu i zawiera pokrewne statystyki opisane w następnej sekcji.
Za pomocą Panelu wprowadzania
Załóżmy, że są zainteresowani spojrzenie na skutek określony współczynnik, takich jak shift lub liczby podmiotów gospodarczych.Określonej zmiennej można wybrać za pomocą wprowadzania okienko i zmiennych okienko jest automatycznie aktualizowany do porównywania dwóch wcześniej wybrane grupy, biorąc pod uwagę określoną zmienną.
Aby przejrzeć wpływ na stopień usługa zmieniając atrybuty wejściowe
W wprowadzania okienku dla atrybut, wybierz opcję Shift.
Dla wartość, wybierz AM.
Zmiennych okienka aktualizacje, aby pokazać wpływ na modelu shift po AM.Pozostałe opcje pozostają takie same — są nadal Porównywanie klas usługa najwyższą i najniższą.
Dla wartość, zaznacz PM1.
Zmiennych okienko aktualizacje, aby pokazać wpływ na modelu po zmianie shift.
W wprowadzania okienka, kliknij następny pusty wiersz pod atrybutui wybierz Calls.Dla wartość, zaznacz zakres, który wskazuje największą liczbę wywołań.
Nowy warunek wejściowy jest dodawany do listy.Zmiennych okienko aktualizacje, aby pokazać wpływ na modelu określonego klawisza SHIFT, wywołanie jest najwyższym.
Kontynuować zmienianie wartości dla Shift i Calls Aby znaleźć wszystkich interesujących korelacji pomiędzy shift, wywołanie woluminu i jakości usługa.
Ostrzeżenie
Wyczyść wprowadzania okienka, aby mogły korzystać różne atrybuty, kliknij Odśwież podgląd zawartości.
Interpretacji statystyk w Podglądzie
Dłuższego czasu oczekiwania są silne predykcyjne abandon wysokie stawki, co oznacza poor usługa grupy zaszeregowania.To może się wydawać oczywiste zawarcia; Jednak model wyszukiwania udostępnia niektóre dodatkowe dane statystyczne, które pomagają interpretować te trendy.
Wynik: Wartość wskazująca ogólne znaczenie tej zmiennej do dyskryminacji wyników.Im wyższy wynik, tym silniej efekt zmienna ma na wynik.
Prawdopodobieństwo wartości 1: Procentową, która reprezentuje prawdopodobieństwo tę wartość dla tego wyniku.
Prawdopodobieństwo wartości 2: Procentową, która reprezentuje prawdopodobieństwo tę wartość dla tego wyniku.
Unieś wartości 1 i Unieś wartości 2: Wyniki, które reprezentuje wpływ przy prognozowaniu wyników wartość 1 i 2 wartość określonej zmiennej.Im wyższy wynik, tym lepiej zmienna jest w przewidywaniu wyniki.
Następująca tabela zawiera niektóre przykładowe wartości dla górnego influencers.Na przykład prawdopodobieństwo wartości 1 jest 60.6% i prawdopodobieństwo wartości 2 8.30%, co oznacza, że po Average Time Per Issue w zakres 44 70 minut 60.6% przypadków były shift z najwyższej klasy usługa (wartość 1) i 8.30% przypadków były shift z gorsza klas usługa (wartość 2).
Z tej informacji można narysować niektóre wnioski.Krótszy czas odpowiedzi Rozmowa (zakres 44-70) wpływa zdecydowanie lepiej jakości usługa (zakres 0.07 0,00).Wynik (92.35) informuje, że zmienna jest bardzo ważne.
Jednakże jak wyglądał jest przyczynianie się czynniki listę niedziałający, zobacz innych czynników, które są trudne do interpretacji i bardziej subtelnych efektów.Na przykład shift wydaje się wpływać na usługa, ale wyniki dźwigu i względnego prawdopodobieństwa wskazują, że shift nie stanowi główny czynnik.
Attribute |
Wartość |
Ustawienie < 0.07 |
Ustawienie >= 0.12 |
|---|---|---|---|
Średni czas na problem |
89.087 - 120.000 |
|
Wynik: 100
Prawdopodobieństwo wartość1: 4.45 %
Prawdopodobieństwo wartość2: 51.94 %
Winda do wartość1: 0.19
Winda do wartość2: 1.94
|
Średni czas na problem |
44.000 - 70.597 |
Wynik: 92.35
Prawdopodobieństwo wartość1: 60.06 %
Prawdopodobieństwo wartość2: 8.30 %
Winda do wartość1: 2.61
Winda do wartość2: 0.31
|
|
Powrót do początku
Microsoft Generic zawartości drzewa Viewer
Ten program umożliwia wyświetlanie bardziej szczegółowych informacji utworzonych przez algorytm podczas przetwarzania modelu.The MicrosoftGeneric Content Tree Viewer represents the mining model as a series of nodes, wherein each node represents learned knowledge about the training data.Ten program może być używany z wszystkich modeli, ale zawartość węzły są różne, zależnie od typu modelu.
Modele sieci neuronowe lub logistyczne regresja wzory, może okazać się marginal statistics node szczególnie użyteczne.Ten węzeł zawiera pochodne statystyk dotyczących dystrybucji wartości danych.Informacje te mogą być użyteczne, jeśli chcesz uzyskać podsumowanie danych bez konieczności pisania wiele T-SQL kwerendy.Wykres z binning wartości w poprzednim temacie pochodzi z węzeł Statystyka marginalny.
Aby uzyskać podsumowanie wartości danych zmodel wyszukiwania
W projektancie wyszukiwania danych w model wyszukiwania Viewer karcie Wybierz <model wyszukiwania nazwę>.
Z Viewer listy wybierz Ogólnej zawartości drzewa Podgląd programu Microsoft.
Widok model wyszukiwania Odświeża wyświetlanie hierarchii węzła w lewym okienku, a w prawym okienku tabela HTML.
W Podpis węzeł okienka, kliknij węzeł, który ma nazwę 10000000000000000.
W modelu dowolnego węzła na najwyższym poziomie jest zawsze węzła głównego modelu.W sieci neuronowe lub logistyczne regresja modelu węzeł niezwłocznie zgodnie z tym jest węzeł Statystyka marginalny.
W Szczegółów węzła okienku przewiń niedziałający, aż znajdziesz wiersza NODE_DISTRIBUTION.
Przewiń niedziałający tabela NODE_DISTRIBUTION do wyświetlania wartości obliczone przez algorytm neuronowe sieci dystrybucji.
Aby użyć tych danych w raporcie, można zaznaczyć i skopiować informacje dotyczące określonych wierszy lub za pomocą następującej kwerendy danych górnictwa rozszerzenia (DMX) aby wyodrębnić zawartość pełną węzła.
SELECT *
FROM [Call Center EQ4].CONTENT
WHERE NODE_NAME = '10000000000000000'
Umożliwia także hierarchii węzła i szczegółów w tabela NODE_DISTRIBUTION przechodzenie przez poszczególne ścieżki w sieci neuronowe i wyświetlić statystyki z warstwy ukryte.Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Badanie modelu sieci neuronowe (Analysis Services-wyszukiwania danych).
Powrót do początku
Projektanta widoku źródła danych
Służy to Podgląd podczas tworzenia struktury górniczych lub moduł, ale ta przeglądarka zapewnia także gamę narzędzia, które są przydatne dla lepszego zrozumienia źródło danych.Na przykład model znalazł trend, która nie pełni rozumiesz, możesz chcieć wyświetlić poszczególnych wierszy w danych źródłowych lub tworzyć podsumowania, lub wykresy, które pomagają zrozumieć korelacji.
Ta sekcja zawiera przykład korzystania projektanta widoku źródło danych do zbadania tendencji ujawnionych przez model bez konieczności kopiowania danych do programu Excel lub uruchom wielu T-SQL kwerendy źródło danych.
W tym scenariuszu utworzysz niektórych wykresach graficznie pokazujące korelację między czas reakcji i usługa, która znaleziono przez model.
Aby utworzyć wykres przestawny, który przedstawia trend zmodel wyszukiwania
W oknie Solution Explorer pod Widoki źródła danych, kliknij dwukrotnie Call Center.dsv.
Na karcie Center.dsv wywołania, kliknij prawym przyciskiem myszy tabela, FactCallCenteri wybierz Eksplorowania danych.
Nowe Otwiera kartę zatytułowany Eksplorować tabeli FactCallCenter.Ta karta zawiera cztery sekcje na różnych kartach: Tabela, tabeli przestawnej, wykresów, i wykresu przestawnego.
Kliknij Wykresu przestawnego kartę.
W Listy pól, wybierz opcję AverageTimePerIssue, a następnie przeciągnij obszar wykresu, w polu zatytułowany Upuść pola kategorii tutaj.
Ponieważ źródło dane pochodzą z tabela płaskiej hierarchii w Listy pole zawiera te same informacje poziom hierarchii, jak i na szczeblu terytorialnym.Jednak jeśli pracujesz z moduł lub wymiar, hierarchii może zawierać wiele elementów członkowskich.Na przykład hierarchia Data może zawierać pól, takie jak kwartał, miesiąc lub dzień.Do wykresu można przeciągnąć całej hierarchii lub pojedynczy element członkowski hierarchii.
W Listy pól, Znajdź ServiceGradei przeciągnij go na środku obszaru wykresu.
Wykres jest aktualizowany, aby dodać pole zatytułowany Suma ServiceGrade w górnej części wykresu.
Na pasku narzędzi kliknij ikonę sigma i wybierz Średnia.
Tytuł jest aktualizowany do Średnia z ServiceGrade.
W Listy pól, wybierz opcję Shift, a następnie przeciągnij obszar wykresu, w polu zatytułowany Upuść pola filtrów tutaj.Przeciągnij WageType z Listy pól i upuść go obok Shift.
Teraz można filtrować według shift trend jest inny w zależności od tego, shift lub dzień jest Święto lub dzień roboczy.
Wybierz AverageTimePerIssue u dołu wykresu i przeciągnij go z powrotem do Listy pól.
W Listy pól, wybierz opcję AverageTimePerLevelTwoOperatorsi przeciągnij go do obszaru wykresu okno zatytułowane: Upuść pola kategorii tutaj.
Pokazywanie korelacji między wzrostem operatorów i klasy średniej usługa aktualizacji wykresu.Wydaje się być nie zależność liniowa.Możesz kontynuować eksperymentować upuszczając nowe pola do wykresu lub zmieniając typ wykresu.
Jednak zauważyć, że wykresy te zazwyczaj można wyświetlić tylko kilka atrybutów w czas, podczas gdy algorytm sieci neuronowe analizuje wiele złożonych oddziaływań wzajemnych między wielu obrazów wejściowych.Ponadto model sieci neuronowe wykrywa wiele korelacji, które są zbyt subtelne wyrażenie na wykresie.
Jeśli chcesz eksportować diagramy lub udostępnić prezentację modelu złożonych sieci neuronowe umożliwia także szablony wyszukiwania danych programu Visio.To bezpłatne dodatek dla programu Visio 2007 zapewnia diagramy złożonych, które można dostosowywać modelami wyszukiwanie danych, których można używać w prezentacjach lub raportach.Aby uzyskać więcej informacji, zobacz wyszukiwania danych dodatki pakietu Office 2007.
Powrót do początku
Kolejnym zadaniem w lekcji
Zobacz także