Занятие 5. Построение моделей нейронной сети и логистической регрессии (учебник по интеллектуальному анализу данных — средний уровень)
Отдел эксплуатации Adventure Works занимается улучшением качества обслуживания клиентов в центре обработки звонков. Они наняли поставщика для управления центром обработки звонков и составлении отчетов о производительности этого центра, и просят провести анализ предварительных данных, предоставленных поставщиком. Они хотят узнать, если будут какие-либо интересные факты. В частности, они хотели бы узнать, не содержат ли данные информацию о каких-либо проблемах с персоналом или путях уменьшения времени ответа.
Набор данных небольшой и содержит только тридцатидневный период работы центра обработки звонков. Данные содержат количество операторов в каждой смене, количество звонков и заказов, время ответа, метрику показателя обслуживания на основе показателя прекращенных звонков, который является признаком неудовлетворенности заказчика.
Так как нет никаких предварительных расчетов относительно того, что покажут данные, решено использовать интеллектуальный анализ данных для исследования возможных взаимосвязей. Модели нейронных сетей часто используются для исследования, так как они могут анализировать сложные связи между множеством входов и выходов.
Обзор учебника
На этом занятии будет использоваться алгоритм нейронной сети для построения модели, которую можно использовать для понимания данных и трендов в них. Как часть этого занятия необходимо просмотреть данные и пытаться ответить на следующие вопросы.
Какие факторы влияют на удовлетворенность заказчика?
Что может сделать центр обработки звонков для повышения показателя обслуживания?
На основе результатов будет построена модель логистической регрессии, которую можно использовать для прогнозов. Отдел эксплуатации будет использовать прогнозы как вспомогательное средство при планировании работы центра обработки звонков.
Это занятие содержит следующие разделы:
Следующая задача занятия