Примечание
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
В этой задаче добавляется представление источника данных, которое будет использоваться для доступа к данным центра обработки вызовов. Для построения исходной модели нейронной сети, предназначенной для исследования, и модели логистической регрессии, с помощью которой будут даваться рекомендации, будут использоваться одни и те же данные.
Также для добавления столбца дня недели будет использован конструктор представлений исходных данных. Это необходимо, поскольку исходный код отслеживает данные по датам центра обработки вызовов, при этом опыт подсказывает, что существуют повторяющиеся шаблоны как в плане объема, так и в плане качества обслуживания, в зависимости от того, является ли этот день выходным или рабочим днем.
Процедуры
Добавление представления источников данных
В Обозреватель решений щелкните правой кнопкой мыши Представления источников данных и выберите Создать представление источника данных.
Будет открыт мастер представлений источников данных.
На странице Мастер представления источника данных нажмите кнопку Далее.
На странице Выбор источника данных в разделе Реляционные источники данных выберите многомерный источник данных Adventure Works DW 2012. Если у вас нет этого источника данных, см. руководство по базовому интеллектуальному анализу данных. Щелкните Далее.
На странице Выбор таблиц и представлений выберите следующую таблицу и щелкните стрелку вправо, чтобы добавить ее в представление источника данных:
FactCallCenter (dbo)
DimDate
Щелкните Далее.
На странице Завершение работы мастера представление источника данных по умолчанию называется Adventure Works DW Multidimensional 2012. Измените имя на CallCenter и нажмите кнопку Готово.
Откроется представление источника данных Designer откроется представление источника данных Центра обработки вызовов.
Щелкните правой кнопкой мыши в области Представление источника данных и выберите Добавить или удалить таблицы. Выберите таблицу DimDate и нажмите кнопку ОК.
Связь должна быть автоматически добавлена между столбцами в каждой
DateKeyтаблице. Эта связь используется для получения столбца EnglishDayNameOfWeek из таблицы DimDate и его использования в модели.В конструкторе представлений источников данных щелкните правой кнопкой мыши таблицу FactCallCenter и выберите Создать именованное вычисление.
В диалоговом окне Создание именованного вычисления введите следующие значения:
Имя столбца DayOfWeek Описание Получение дня недели из таблицы DimDate Выражение (SELECT EnglishDayNameOfWeek AS DayOfWeek FROM DimDate where FactCallCenter.DateKey = DimDate.DateKey)Чтобы убедиться, что выражение создает необходимые данные, щелкните правой кнопкой мыши таблицу FactCallCenter и выберите Просмотреть данные.
Внимательно просмотрите доступные данные и постарайтесь понять, как они используются в интеллектуальном анализе данных.
| Имя столбца | Содержит |
|---|---|
| FactCallCenterID | При импорте данных в хранилище данных создается произвольный ключ. Этот столбец идентифицирует уникальные записи. Его следует использовать в качестве ключа вариантов для модели интеллектуального анализа данных. |
| DateKey | Дата работы центра обработки вызовов в виде целого числа. Целочисленные ключи дат часто используются в хранилищах данных, однако может потребоваться получить дату в формате дата/время для группирования по значениям даты. Обратите внимание, что даты не являются уникальными, поскольку поставщик предоставляет отдельный отчет для каждой смены в каждый день работы. |
| WageType | Показывает, является день рабочим, выходным или праздничным. Возможно, существует разница в качестве обслуживания клиентов в выходные и рабочие дни, поэтому вы будете использовать этот столбец в качестве входных данных. |
| Сдвиг | Указывает смену, для которой регистрируется звонок. Этот центр обработки вызовов делит рабочий день на четыре смены: AM, PM1, PM2 и Midnight. Смена может влиять на качество обслуживания клиентов, поэтому она будет входными данными. |
| LevelOneOperators | Указывает количество дежурных операторов уровня 1. Сотрудники центра обработки вызовов начинают на уровне 1, поэтому они менее опытные. |
| LevelTwoOperators | Указывает число операторов уровня 2 на дежурстве. Чтобы стать оператором уровня 2, сотрудник должен отработать определенное количество часов и зарегистрировать их в журнале. |
| TotalOperators | Общее количество операторов, присутствующих на смене. |
| Вызовы | Число звонков, полученных в течении смены. |
| AutomaticResponses | Число звонков, полностью обработанных системой автоматической обработки (голосовое меню или IVR). |
| Orders | Число заказов, принятых в результате телефонных звонков. |
| IssuesRaised | Число проблем, требующих дополнительного рассмотрения, о которых было сообщено по телефону. |
| AverageTimePerIssue | Среднее время, необходимое для ответа на входящий звонок. |
| ServiceGrade | Метрика, показывающая общее качество обслуживания, измеряемая как частота отказов для всей смены. Чем выше показатель звонков, прекращенных абонентом во время ожидания, тем более вероятно, что клиенты остаются недовольными, а компания теряет потенциальные заказы. |
Обратите внимание, что данные включают четыре разных столбца, основанные на одном столбце дат: WageType, DayOfWeek, Shiftи DateKey. Обычно в интеллектуальном анализе данных лучше использовать несколько столбцов, полученных из одних данных, поскольку значения очень сильно коррелируют друг с другом и могут скрывать другие шаблоны.
Однако мы не будем использовать DateKey в модели, так как она содержит слишком много уникальных значений. Между и DayOfWeek нет прямой связиShift, а WageType и DayOfWeek связаны лишь частично. Если есть озабоченность по поводу коллинеарности, можно создать структуру, используя все доступные столбцы, затем проигнорировать другие столбцы в каждой модели и протестировать результаты.