콜 센터 구조에 로지스틱 회귀 모델 추가(중급 데이터 마이닝 자습서)
적용 대상: SQL Server 2016 Preview
콜 센터 운영에 영향을 줄 수 있는 요인을 분석하는 것 외에 직원이 서비스 품질을 향상시킬 수 있는 방법에 대한 일부 특정 권장 사항을 제공할 것도 요청받았습니다. 이 작업에서는 탐색 모델을 작성하는 데 사용한 마이닝 구조를 그대로 사용하고 예측을 만드는 데 사용될 마이닝 모델을 추가합니다.
Analysis Services에서 로지스틱 회귀 모델은 신경망 알고리즘을 기반으로 하므로 신경망 모델과 동일한 유연성과 강력한 기능을 제공합니다. 그러나 로지스틱 회귀는 이진 결과 예측에 특히 적합합니다.
이 시나리오에서는 신경망 모델에 사용한 것과 같은 마이닝 구조를 사용합니다. 다만 해당 비즈니스 질문에 맞게 새 모델을 사용자 지정합니다. 서비스 품질을 향상시키고 필요한 경력 전화 상담원 수를 결정하는 데 관심이 있으므로 그러한 값을 예측하도록 모델을 설정합니다.
콜 센터 데이터를 기반으로 한 전체 모델이 가능한 한 유사하도록 하려면 이전과 동일한 초기값을 사용합니다. 초기값 매개 변수를 설정하면 모델이 동일한 시작점에서 데이터를 처리하고 데이터의 아티팩트로 인해 발생한 변형을 최소화합니다.
콜 센터 마이닝 구조에 새 마이닝 모델을 추가하려면
SQL Server Data Tools(SSDT), 솔루션 탐색기에서 마이닝 구조를 마우스 오른쪽 단추로 클릭 Call Center Binned, 를 선택 하 고 디자이너 열기합니다.
데이터 마이닝 디자이너에서 클릭 된 마이닝 모델 탭 합니다.
클릭 관련된 마이닝 모델을 만들합니다.
에 새 마이닝 모델 대화 상자에 대 한 모델 이름, 형식 Call Center-LR합니다. 에 대 한 알고리즘 이름, 선택, Microsoft 로지스틱 회귀합니다.
확인을 클릭합니다.
새 마이닝 모델에 표시 되는 마이닝 모델 탭 합니다.
로지스틱 회귀 모델을 사용자 지정하려면
새 마이닝 모델에 대 한 열에서 Call Center-LR, Fact CallCenter ID를 키로 그대로 둡니다.
ServiceGrade 및 Level Two Operators에 값을 변경 Predict합니다.
이러한 열은 입력 및 예측에 모두 사용됩니다. 동일한 데이터에서 두 개의 모델을 만드는 본질적으로: 여러 개 있는 연산자의 수를 예측 하는 한 서비스 등급을 예측 합니다.
다른 모든 열을 변경 입력합니다.
초기값을 지정하고 모델을 처리하려면
에 마이닝 모델 탭, 명명 된 Call Center-LR을 모델에 대 한 열을 마우스 오른쪽 단추로 누르고 알고리즘 매개 변수 설정합니다.
HOLDOUT_SEED 매개 변수에 대 한 행에서 빈 셀을 클릭 값, 유형과 1합니다. 확인을 클릭합니다.
참고
모든 관련 모델에 대해 동일한 초기값을 사용하는 경우에는 초기값으로 선택한 값이 중요하지 않습니다.에 마이닝 모델 메뉴 마이닝 구조 및 모든 모델 처리합니다. 클릭 예 서버에 업데이트 된 데이터 마이닝 프로젝트를 배포 합니다.
에 마이닝 모델 처리 대화 상자를 클릭 하 여 실행합니다.
클릭 닫습니다 를 닫으려면는 처리 진행률 대화 상자를 닫은 다음 닫습니다 다시는 마이닝 모델 처리 대화 상자.
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