Adición de un modelo de regresión logística a la estructura del centro de llamadas (tutorial intermedio de minería de datos)

Además de analizar los factores que podrían afectar a las operaciones del centro de llamadas, también se le pidió que proporcionara algunas recomendaciones específicas sobre cómo el personal puede mejorar la calidad del servicio. En esta tarea, usará la misma estructura de minería de datos que usó para compilar el modelo exploratorio y agregará un modelo de minería de datos que se usará para crear predicciones.

En Analysis Services, un modelo de regresión logística se basa en el algoritmo de redes neuronales y, por tanto, proporciona la misma flexibilidad y potencia que un modelo de red neuronal. Sin embargo, la regresión logística es especialmente adecuada para predecir resultados binarios.

En este escenario, usará la misma estructura de minería de datos que usó para el modelo de red neuronal. Sin embargo, personalizarás el nuevo modelo para orientar tus preguntas empresariales. Está interesado en mejorar la calidad del servicio y determinar cuántos operadores experimentados necesita, por lo que configurará el modelo para predecir esos valores.

Para asegurarse de que todos los modelos basados en los datos del centro de llamadas sean lo más similares posible, usará el mismo valor de inicialización que antes. Establecer el parámetro de inicialización garantiza que el modelo procese los datos desde el mismo punto de partida y minimice las variaciones causadas por artefactos de los datos.

Para agregar un nuevo modelo de minería de datos a la estructura de minería de datos del centro de llamadas

1. En SQL Server Data Tools (SSDT), en el Explorador de soluciones, haga clic con el botón derecho en la estructura de minería de datos, Centro de llamadas agrupado, y seleccione Abrir diseñador.

2. En el Diseñador de minería de datos, haga clic en la pestaña Modelos de minería de datos .

3. Haga clic en Crear un modelo de minería de datos relacionado.

4. En el cuadro de diálogo Nuevo Modelo de Minería, en Nombre del modelo, escriba Call Center - LR. En Nombre del algoritmo, seleccione Regresión logística de Microsoft.

5. Haz clic en Aceptar.

   El nuevo modelo de minería se muestra en la pestaña Modelos de minería.

Para personalizar el modelo de regresión logística

1. En la columna del nuevo modelo de minería de datos, Call Center - LR, deje Fact CallCenter ID como clave.

2. Cambie el valor de ServiceGrade y Operadores de Nivel Dos a Predict.

   Estas columnas se usarán como entrada y para la predicción. En esencia, va a crear dos modelos independientes en los mismos datos: uno que predice el número de operadores y otro que predice el nivel de servicio.

3. Cambie todas las demás columnas a Entrada.

Para especificar la semilla y procesar los modelos

1. En la pestaña Modelo de minería de datos, haga clic con el botón derecho en la columna del modelo denominado Centro de llamadas - LR y seleccione Establecer parámetros de algoritmo.

2. En la fila del parámetro HOLDOUT_SEED, haga clic en la celda vacía en Valor y escriba 1. Haz clic en Aceptar.

   Nota:

   El valor que elija como inicialización no importa, siempre y cuando use la misma inicialización para todos los modelos relacionados.

3. En el menú Modelos de minería de datos , seleccione Procesar estructura de minería de datos y Todos los modelos. Haga clic en Sí para implementar el proyecto de minería de datos actualizado en el servidor.

4. En el cuadro de diálogo Modelo de minería de procesos, haga clic en Ejecutar.

5. Haga clic en Cerrar para cerrar el cuadro de diálogo Progreso del proceso y, a continuación, haga clic en Cerrar de nuevo en el cuadro de diálogo Modelo de minería de datos de procesos .

Siguiente tarea de la lección

Creación de predicciones para los modelos del centro de llamadas (Tutorial intermedio de minería de datos)

Véase también

Requisitos y consideraciones de procesamiento (minería de datos)