レッスン 5: ニューラルネットワークおよびロジスティック回帰モデルの作成 (中級者向けデータマイニングチュートリアル)

[アーティクル]
05/07/2013

Adventure Works のオペレーション部門では、コールセンターの顧客満足度を向上させるためのプロジェクトが進行中です。この部門では、コールセンターを管理すると共にコールセンターの有効性に関する基準をレポートするためにベンダーを雇っています。ここであなたは、ベンダーから提供されたいくつかの予備データの分析を求められました。彼らは、興味深い発見があるかどうかを知りたがっています。彼らは特に、人員の配置上の問題を示唆するデータや、顧客満足の改善に役立つと思われるデータに関する情報を求めています。

データセットは小さなもので、コールセンターでのオペレーションの 30 日分しかカバーしていません。このデータは、シフトごとの未経験のオペレーターと経験を積んだオペレーターの人数、問い合わせの電話の件数、注文の件数と解決する必要がある案件の件数、および顧客からの電話に対する平均応答時間を追跡しています。さらに、顧客の不満を表す 1 つの指標である電話放棄呼率に基づくサービス品質基準も含まれています。

データが何を示すかについての事前予測情報がないので、ご自身はニューラルネットワークモデルを使用して有効な相関関係を探すことに決めました。ニューラルネットワークモデルは、多くの入力と出力の間の複雑な関係を分析できるため、データ探索によく使用されます。