Ders 5: Bina ağ Neural ve Logistic regresyon modeller (Ara veri incelemesi Öğreticisi)

Makale
10/29/2012

Operasyon departmanı Adventure Worksprojede kendi çağrı merkezi müşteri memnuniyetini artırmak için devreye girer. Çağrı Merkezi yönetmek için çağrı merkezi etkinliği üzerine ölçümleri rapor ve satıcı tarafından sağlanan bazı ön verileri çözümlemek için sorduğu bir satıcı işe. Onlar herhangi bir ilginç bulgular olup olmadığını bilmek istiyorum. Özellikle, veri personel sorunları ile personel ya da müşteri memnuniyetini artırmak için yollar önerir, bilmek istiyorum.

Veri kümesi küçük ve sadece 30 günlük bir süre içinde çağrı merkezi operasyon kapsar. Verileri yeni ve deneyimli operatörler her vardiya, gelen aramaların sayısı, çözümlenmiş olması gereken sorunları yanı sıra sipariş sayısını izler ve ortalama süre müşteri birisi bir çağrıya yanıt bekler. Temel bir hizmet kalitesi ölçüm verileri de içerir oranı terk, müşteri hayal kırıklığı bir göstergesi olduğu.

Çünkü ne-ecek göstermek verileri hakkında önceden herhangi bir beklentileri yok, olası korelasyonlar keşfetmek için neural ağ modeli kullanmaya karar. Çünkü birçok girişleri ve çıkışları arasındaki karmaşık ilişkileri analiz edebilirsiniz neural ağ modeller genellikle arama için kullanılır.

Öğrenecekleriniz

Bu derste, size ve operasyon ekibi verilerindeki eğilimleri anlamak için kullanabileceğiniz bir model oluşturmak için neural ağ algoritması kullanır. Bu ders kapsamında, aşağıdaki soruları cevaplamaya çalışacağız:

Ne faktörler, müşteri memnuniyetini etkiliyor?
Çağrı Merkezi hizmet kalitesini artırmak için ne yapabilirim?

Sonuçlarına göre o zaman sen-ebilmek kullanma predictions logistic regresyon modeli inşa edecek. Çağrı Merkezi operasyon planlama öngörüleri operasyon ekibi tarafından bir yardım olarak kullanılacaktır.

Bu derste, aşağıdaki konuları içerir: