探索呼叫中心模型（数据挖掘中级教程）

在数据挖掘设计器的**“挖掘模型查看器”**选项卡上，选择 <挖掘模型名称>。

从**“查看器”列表中，选择“Microsoft 一般内容树查看器”**。

刷新挖掘模型的视图会在左侧窗格中显示节点层次结构，并在右侧窗格中显示 HTML 表。

在**“节点标题”**窗格中，单击名为 10000000000000000 的节点。

任何模型中的最顶部节点都始终是模型根节点。 在神经网络模型或逻辑回归模型中，紧位于该节点下方的节点是边际统计信息节点。

在**“节点详细信息”**窗格中向下滚动，直至找到 NODE_DISTRIBUTION 行。

滚动 NODE_DISTRIBUTION 表可以查看按照神经网络算法计算的值的分布。

若要在报表中使用该数据，可以选择并复制特定行的信息，也可以使用下列数据挖掘扩展插件 (DMX) 查询来提取节点的完整内容。

SELECT * 
FROM [Call Center Binned NN].CONTENT
WHERE NODE_NAME = '10000000000000000'

在解决方案资源管理器的**“数据源视图”**下方，双击 Call Center.dsv。

在 Call Center.dsv 选项卡上，右键单击 FactCallCenter 表并选择**“浏览数据”**。

一个新的选项卡随即打开，其标题为**“浏览 FactCallCenter 表”。 此选项卡在不同的选项卡上包含四部分：“表”、“透视表”、“图表”和“透视图”**。

单击**“透视图”**选项卡。

在**“图表字段列表”中选择 AverageTimePerIssue，然后将其拖动到图表区域中标题为“将分类字段拖至此处”**的框中。

因为源数据来自平面表，所以**“图表字段列表”**中的层次结构信息与层次结构级别和字段级别的信息相同。 但是，如果使用的是多维数据集或维度，则层次结构可能会包含多个成员。 例如，日期层次结构可能会包含季度、月份或天等字段。 您可以将整个层次结构或层次结构中的单个成员拖放到图表中。

在**“图表字段列表”**中找到 ServiceGrade，然后将其拖动到图表区域的中心。

更新图表会在图表顶部添加一个标题为 Sum of ServiceGrade 的框。

单击工具栏中的 Sigma 图标，然后选择**“平均值”**。

标题将更新为 Average of ServiceGrade。

在**“图表字段列表”中选择 Shift，然后将其拖动到图表区域中标题为“将筛选字段拖至此处”的框中。 从“图表字段列表”**中拖动 WageType，并将其放置在 Shift 旁边。

现在您就可以按班次来进行筛选了，看趋势是否根据班次或者当天是节假日还是工作日而有所不同。

在图表底部选择 AverageTimePerIssue，然后将其拖回到**“图表字段列表”**中。

在**“图表字段列表”中选择 AverageTimePerLevelTwoOperators，然后将其拖动到图表区域中标题为“将分类字段拖至此处”**的框中。

更新图表会显示操作员增加和平均服务等级之间的相关性。 似乎不存在线性关系。 可以通过将新字段拖放到图表中，或通过更改图表类型来继续进行尝试。