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Adicionando um modelo de regressão logística à estrutura do call center (Tutorial de mineração de dados intermediário)

Além de analisar os fatores que podem afetar as operações do call center, você também recebeu uma solicitação para fornecer algumas recomendações específicas sobre como a equipe pode melhorar as classificações do serviço. Nesta tarefa, você usará a mesma estrutura de mineração que usou para criar o modelo exploratório e adicionar um modelo de mineração que será usado para criar previsões.

No Analysis Services, um modelo de regressão logística se baseia no algoritmo de redes neurais e, portanto, fornece a mesma flexibilidade e capacidade que um modelo de rede neural, porém é mais adequado para prever resultados.

Para este cenário, você pode reutilizar todas as colunas incluídas no modelo de rede neural. No entanto, quando você adiciona novos modelos a uma estrutura de mineração, por padrão, os novos modelos são criados com as mesmas entradas e atributos previsíveis que o primeiro modelo de mineração. Assim, você deve alterar as entradas e os atributos previsíveis para personalizar o novo modelo para suas perguntas empresariais.

Além disso, para assegurar que os modelos de call center sejam o mais semelhantes possível, defina o parâmetro de semente para os dois modelos. . O parâmetro de semente garante que um modelo permaneça o mesmo durante todo o reprocessamento. Se você não especificar um valor numérico para o parâmetro de semente, o SQL Server Analysis Services gerará uma semente com base no nome do modelo. Como o modelo de rede neural e o modelo de regressão logística que você está criando têm nomes diferentes, defina um valor de semente para assegurar que eles processem os dados que começam exatamente no mesmo ponto.

Para adicionar um novo modelo de mineração à estrutura de mineração do call center

  1. No Business Intelligence Development Studio, no Gerenciador de Soluções, clique com o botão direito do mouse na estrutura de mineração Compartimento de Call Center e selecione Abrir Designer.

  2. No Designer de Mineração de Dados, clique na guia Modelos de Mineração.

  3. Clique em Criar um modelo de mineração relacionado.

  4. Na caixa de diálogo Novo Modelo de Mineração, em Nome do modelo, digite Call Center - LR. Em Nome do algoritmo, selecione Regressão Logística da Microsoft.

  5. Clique em OK.

    O novo modelo de mineração é exibido na guia Modelos de Mineração.

Para personalizar o modelo de regressão logística

  1. Na coluna para o novo modelo de mineração, Call Center - LR, deixe FactCallCenterID como a chave.

  2. Altere o valor de ServiceGrade e Operadores de Nível Dois para Prever.

    Essas colunas serão usadas como entrada e para previsão. Quando você inclui vários atributos previsíveis em um modelo de rede neural ou modelo de regressão logística, basicamente está criando dois modelos separados no mesmo contêiner de metadados. O algoritmo cria uma subárvore separada para cada atributo previsível definido.

  3. Altere todas as colunas para Entrada.

Para especificar a semente e processar os modelos

  1. Na guia Modelo de Mineração, clique com o botão direito do mouse na coluna para o modelo denominado Call Center - LR e selecione Definir Parâmetros de Algoritmo.

  2. Na linha para o parâmetro HOLDOUT_SEED, clique na célula vazia em Valor e digite 1. Clique em OK.

    ObservaçãoObservação

    O valor escolhido como semente não importa, desde que você use a mesma semente para todos os modelos relacionados.

  3. No menu Modelos de Mineração, selecione Processar Estrutura de Mineração e Todos os Modelos. Clique em Sim para implantar o projeto de mineração de dados atualizado no servidor.

  4. Na caixa de diálogo Processar Modelo de Mineração, clique em Executar.

  5. Clique em Fechar para fechar a caixa de diálogo Progresso do Processo e clique em Fechar novamente na caixa de diálogo Processar Modelo de Mineração.

Consulte também

Conceitos

Processando objetos de mineração de dados