コール センター構造へのロジスティック回帰モデルの追加 (中級者向けデータ マイニング チュートリアル)
コール センターの業務に影響する可能性のある要因を分析すると共に、スタッフのサービス品質を向上させるための具体的な改善案を提出するように求められました。 ここでは、調査モデルの構築に使用したものと同じマイニング構造を使用し、予測作成用のマイニング モデルを追加します。
Analysis Services では、ロジスティック回帰モデルはニューラル ネットワーク アルゴリズムに基づいているため、ニューラル ネットワーク モデルと同じ柔軟性とパワーを提供します。 バイナリ結果を予測するという目的に特に適したモデルと言えます。
このシナリオでは、ニューラル ネットワーク モデルに使用したものと同じマイニング構造を使用します。 ただし、新しいモデルを実務上の目的に合わせてカスタマイズします。 ここでは、サービス品質を向上させることと、経験を積んだオペレーターが何人必要かを特定することが目的であるため、それらの値を予測するモデルを設定します。
コール センター データに基づくすべてのモデルの類似性をできる限り確保するために、前の作業と同じシード パラメーターを使用します。 シード パラメーターを設定すると、モデルでのデータ処理の開始位置が同じになり、データのアーティファクトによるバリエーションを最小限に抑えることができます。
コール センターのマイニング構造に新しいマイニング モデルを追加するには
SQL Server Data Tools (SSDT) のソリューション エクスプローラーで、マイニング構造を右クリックし、[Call Center Binned] をクリックし、[Designerを開く] を選択します。
[データ マイニング] Designerで、[マイニング モデル] タブをクリックします。
[ 関連するマイニング モデルの作成] をクリックします。
[ 新しいマイニング モデル ] ダイアログ ボックスの [ モデル名] に「」と入力します
Call Center - LR。 [ アルゴリズム名] で、[ Microsoft ロジスティック回帰] を選択します。[OK] をクリックします。
新しいマイニング モデルが [ マイニング モデル ] タブに表示されます。
ロジスティック回帰モデルをカスタマイズするには
新しいマイニング モデルの列で、
Call Center - LRFact CallCenter ID をキーのままにします。ServiceGrade 演算子と Level 2 演算子の値を Predict に変更します。
これらの列は、入力および予測の両方に使用されます。 本質的には、同じデータについて、2 つの別個のモデルを作成していることになります。ここでは、オペレーターの数を予測するモデルとサービス グレードを予測するモデルを作成しています。
他のすべての列を Input に変更します。
シードを指定してモデルを処理するには
[ マイニング モデル ] タブで、Call Center - LR という名前のモデルの列を右クリックし、[ アルゴリズム パラメーターの設定] を選択します。
HOLDOUT_SEED パラメーターの行で、[ 値] の下にある空のセルをクリックし、「」と入力します
1。 [OK] をクリックします。注意
関連するすべてのモデルで同じシードを使用する限り、シードとしてどのような値を選択するかは特に重要ではありません。
[ マイニング モデル ] メニューの [ プロセス マイニング構造] と [すべてのモデル] を選択します。 [ はい ] をクリックして、更新されたデータ マイニング プロジェクトをサーバーにデプロイします。
[ マイニング モデルの処理 ] ダイアログ ボックスで、[ 実行] をクリックします。
[閉じる] をクリックして [プロセスの進行状況] ダイアログ ボックスを閉じ、[プロセス マイニング モデル] ダイアログ ボックスでもう一度 [閉じる] をクリックします。
このレッスンの次の作業
コール センター モデルの予測の作成 (中級者向けデータ マイニング チュートリアル)