Aggiunta di una vista origine dati per i dati del call center (Esercitazione intermedia sul data mining)
In questa attività verrà aggiunta una vista origine dati da utilizzare per accedere ai dati del call center. Gli stessi dati verranno utilizzati per compilare sia il modello di rete neurale iniziale per l'esplorazione, sia il modello di regressione logistica che verrà utilizzato per preparare i consigli.
Si utilizzerà inoltre la finestra di progettazione Vista origine dati per aggiungere una colonna per il giorno feriale. Questa operazione è necessaria poiché, anche se i dati di origine tengono traccia dei dati del call center in base alle date, l'esperienza insegna che sono presenti modelli ricorrenti sia in termini di volume di chiamate che di qualità del servizio, a seconda se il giorno è un fine settimana o un giorno feriale.
Procedure
Per aggiungere una vista origine dati
In Esplora soluzioni fare clic con il pulsante destro del mouse su Viste origine dati e scegliere Nuova visualizzazione origine dati.
Verrà avviata Creazione guidata vista origine dati.
Nella pagina Creazione guidata vista origine dati fare clic su Avanti.
Nella pagina Seleziona origine dati , in Origini dati relazionali selezionare l'origine dati Adventure Works DW Multidimensional 2012. Se non si dispone di questa origine dati, vedere Esercitazione di base sul data mining. Fare clic su Avanti.
Nella pagina Seleziona tabelle e viste selezionare la tabella seguente e quindi fare clic sulla freccia destra per aggiungerla alla vista origine dati:
FactCallCenter (dbo)
DimDate
Fare clic su Avanti.
Nella pagina Completamento procedura guidata , per impostazione predefinita la vista origine dati è denominata Adventure Works DW Multidimensional 2012. Modificare il nome in CallCenter e quindi fare clic su Fine.
Visualizzazione origine dati Designer apre per visualizzare la visualizzazione origine dati CallCenter.
Fare clic con il pulsante destro del mouse all'interno del riquadro Visualizzazione origine dati e selezionare Aggiungi/Rimuovi tabelle. Selezionare la tabella, DimDate e fare clic su OK.
Una relazione deve essere aggiunta automaticamente tra le
DateKeycolonne in ogni tabella. Questa relazione verrà usata per ottenere la colonna EnglishDayNameOfWeek dalla tabella DimDate e usarla nel modello.Nella finestra di progettazione Visualizzazione origine dati fare clic con il pulsante destro del mouse sulla tabella, FactCallCenter e scegliere Nuovo calcolo denominato.
Nella finestra di dialogo Crea calcolo denominato digitare i valori seguenti:
Nome colonna DayOfWeek Descrizione Ottenere il giorno di settimana dalla tabella DimDate Espressione (SELECT EnglishDayNameOfWeek AS DayOfWeek FROM DimDate where FactCallCenter.DateKey = DimDate.DateKey)Per verificare che l'espressione crei i dati necessari, fare clic con il pulsante destro del mouse sulla tabella FactCallCenter e quindi selezionare Esplora dati.
Rivedere i dati disponibili, in modo da comprendere come vengono utilizzati nel data mining:
| Nome colonna | Contiene |
|---|---|
| FactCallCenterID | Una chiave arbitraria creata durante l'importazione dei dati nel data warehouse. Questa colonna identifica record univoci e deve essere utilizzata come chiave del case per il modello di data mining. |
| DateKey | La data dell'operazione del call center, espressa come un Integer. Le chiavi della data di tipo Integer vengono spesso utilizzate nei data warehouse, ma è consigliabile ottenere la data nel formato di data/ora se si prevede di eseguire il raggruppamento in base ai valori di data. Le date non sono univoche perché il fornitore presenta un report distinto per ogni turno di ogni giorno lavorativo. |
| WageType | Viene indicato se il giorno è un giorno feriale, festivo o un fine settimana. È possibile che vi sia una differenza di qualità del servizio clienti nei fine settimana e nei giorni lavorativi, quindi si userà questa colonna come input. |
| MAIUSC | Indica il turno per il quale vengono registrate le chiamate. In questo call center la giornata lavorativa viene divisa in quattro turni: AM, PM1, PM2 e Midnight. È possibile che il turno influisca sulla qualità del servizio clienti, quindi si utilizzerà questa colonna come input. |
| LevelOneOperators | Indica il numero di operatori di livello 1 in servizio. I dipendenti del call center iniziano a Livello 1, pertanto questi dipendenti sono meno esperti. |
| LevelTwoOperators | Indica il numero di operatori di livello 2 in servizio. Per qualificarsi come operatore di livello 2, un dipendente deve registrare un determinato numero di ore di servizio. |
| TotalOperators | Numero complessivo di operatori presenti durante il turno. |
| Chiamate | Numero di chiamate ricevute durante il turno. |
| AutomaticResponses | Numero di chiamate gestite completamente dall'elaborazione automatica delle chiamate (Interactive Voice Response o IVR). |
| Orders | Numero di ordini risultanti dalle chiamate. |
| IssuesRaised | Numero di problemi generati dalle chiamate che richiedono una soluzione. |
| AverageTimePerIssue | Tempo medio richiesto per rispondere a una chiamata in entrata. |
| ServiceGrade | Metrica che indica la qualità generale del servizio, misurata come tasso di abbandono per l'intero turno. Più elevata è la frequenza di abbandono, più è probabile che i clienti siano scontenti e che gli ordini potenziali non vengano conclusi. |
Si noti che i dati includono quattro colonne diverse basate su una singola colonna di data: WageType, DayOfWeek, Shifte DateKey. Solitamente nel data mining non è consigliabile utilizzare più colonne derivate dagli stessi dati, in quanto i valori sono correlati troppo strettamente tra di essi e possono nascondere altri modelli.
Tuttavia, non verrà usato DateKey nel modello perché contiene troppi valori univoci. Non esiste alcuna relazione diretta tra Shifte DayOfWeek eWageTypeDayOfWeek sono solo in parte correlate. Se la collinearità è importante, è possibile creare la struttura utilizzando tutte le colonne disponibili, quindi ignorare le colonne diverse in ogni modello e testare l'effetto.