콜 센터 구조에 로지스틱 회귀 모델 추가(중급 데이터 마이닝 자습서)
콜 센터 운영에 영향을 줄 수 있는 요인을 분석하는 것 외에 직원이 서비스 등급을 향상시키는 방법에 대한 권장 사항을 제공할 것도 요청받았습니다. 이 태스크에서는 데이터의 탐색에 사용되는 신경망 모델을 작성하는 데 사용한 동일한 마이닝 구조를 사용하며 예측을 만드는 데 사용할 마이닝 모델을 추가합니다.
신경망과 로지스틱 회귀를 모두 예측에 사용할 수 있습니다. 그러나 일반적으로 신경망은 복잡한 상호 작용의 탐색에 적합한 것으로 간주되지만, 로지스틱 회귀는 알려진 독립 변수를 기반으로 이진 결과를 예측하는 데 특히 적합합니다. 이 자습서에서 대상 결과(향상된 서비스 등급)를 이미 확인했으며 서비스 등급에 영향을 미칠 수 있는 일부 요인을 살펴봤습니다. 따라서 로지스틱 회귀는 직원 배치 및 통화 응답 시간과 같은 독립 변수의 변경이 서비스 등급에 미칠 수 있는 영향을 예측할 때 선택하면 좋습니다.
이 단원에서는 새 모델을 추가하고 해당 비즈니스 질문에 맞게 사용자 지정합니다.
콜 센터 마이닝 구조에 새 마이닝 모델을 추가하려면
Business Intelligence Development Studio의 솔루션 탐색기에서 마이닝 구조 Call Center를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 디자이너 열기를 선택합니다.
데이터 마이닝 디자이너에서 마이닝 모델 탭을 클릭합니다.
관련 마이닝 모델 만들기를 클릭합니다.
새 마이닝 모델 대화 상자의 모델 이름에 Call Center - LR을 입력합니다. 알고리즘 이름에 대해 Microsoft 로지스틱 회귀를 선택합니다.
확인을 클릭합니다.
마이닝 모델 탭에 새 마이닝 모델이 나타납니다.
로지스틱 회귀 모델을 사용자 지정하려면
Call Center - LR이라는 새 마이닝 모델 열에서 Fact CallCenter ID를 키로 남겨 둡니다.
ServiceGrade 및 Level Two Operators 값을 PREDICT로 변경합니다.
이러한 열은 입력 및 예측에 모두 사용됩니다.
[!참고]
신경망 모델 또는 로지스틱 회귀 모델에 예측 가능한 여러 특성을 포함하는 경우 본질적으로 동일한 메타데이터 컨테이너 내에 두 가지 모델을 만드는 것입니다. 이는 알고리즘에서 예측 가능한 특성 집합마다 별도의 하위 트리를 만들기 때문입니다.
다른 모든 열을 입력으로 변경합니다.
초기값을 지정하고 모델을 처리하려면
마이닝 모델 탭의 Call Center - LR이라는 모델 열을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 알고리즘 매개 변수 설정을 선택합니다.
HOLDOUT_SEED 매개 변수의 행에서 값 아래에 있는 빈 셀을 클릭하고 1을 입력합니다. 확인을 클릭합니다.
[!참고]
모든 관련 모델에 동일한 값을 사용하는 경우에는 초기값으로 선택한 값이 중요하지 않습니다.
마이닝 모델 메뉴에서 마이닝 구조 및 모든 모델 처리를 선택합니다. 서버에 업데이트된 데이터 마이닝 프로젝트를 배포하려면 예를 클릭합니다.
마이닝 모델 처리 대화 상자에서 실행을 클릭합니다.
닫기를 클릭하여 처리 진행률 대화 상자를 닫은 다음 마이닝 모델 처리 대화 상자에서 다시 닫기를 다시 클릭합니다.