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El departamento de operaciones de Adventure Works se dedica a un proyecto para mejorar la satisfacción del cliente con su centro de llamadas. Contrataron a un proveedor para administrar el centro de llamadas y notificar métricas sobre la eficacia del centro de llamadas y le han pedido que analice algunos datos preliminares proporcionados por el proveedor. Quieren saber si hay hallazgos interesantes. En concreto, les gustaría saber si los datos sugieren problemas de dotación de personal o formas de mejorar la satisfacción de los clientes.
El conjunto de datos es pequeño y cubre solo un período de 30 días en el funcionamiento del centro de llamadas. Los datos realizan un seguimiento del número de operadores nuevos y experimentados en cada turno, el número de llamadas entrantes, el número de pedidos, así como los problemas que se deben resolver y el tiempo medio que un cliente espera a que alguien responda a una llamada. Los datos también incluyen una métrica de calidad de servicio basada en la tasa de abandono, que es un indicador de frustración del cliente.
Dado que no tiene ninguna expectativa previa sobre lo que mostrarán los datos, decide usar un modelo de red neuronal para explorar posibles correlaciones. Los modelos de red neuronal se suelen usar para la exploración, ya que pueden analizar relaciones complejas entre muchas entradas y salidas.
Aprendizaje
En esta lección, usará el algoritmo de red neuronal para crear un modelo que usted y el equipo de operaciones pueden usar para comprender las tendencias de los datos. Como parte de esta lección, intentará responder a las siguientes preguntas:
¿Qué factores afectan a la satisfacción del cliente?
¿Qué puede hacer el centro de llamadas para mejorar la calidad del servicio?
En función de los resultados, creará un modelo de regresión logística que puede usar para las predicciones. El equipo de operaciones usará las predicciones como ayuda para planear la operación del centro de llamadas.
En esta lección se incluyen los temas siguientes:
Creación de una estructura y modelo de red neuronal (Tutorial intermedio de minería de datos)
Exploración del modelo del centro de llamadas (Tutorial intermedio de minería de datos)
Siguiente tarea de la lección
Todas las lecciones
Lección 2: Creación de un escenario de previsión (Tutorial intermedio de minería de datos)
Lección 3: Crear un escenario de cesta de mercado (Tutorial intermedio de minería de datos)
Lección 5: Escenario de regresión logística y red neuronal (Tutorial intermedio de minería de datos)
Véase también
Tutorial básico de minería de datos
Tutorial intermedio de minería de datos (Analysis Services - Minería de datos)