Regresión logística binaria para Predecir el nivel de servicio

Utilice Regresión logística binaria varios predictores para predecir si es probable que se cumpla un acuerdo de nivel de servicio.

Este ejemplo se aplica al Módulo de Centro de Contacto con el Cliente. Para obtener más información, vaya a www.minitab.com/customer-contact-center-module.

Ejemplo

El nivel de servicio es la capacidad de cumplir con los estándares de un Acuerdo de Nivel de Servicio (SLA).

En esta hoja de trabajo, Nivel de servicio es la respuesta. El evento de respuesta es No se cumple. Cumplimiento del cronograma es un predictor continuo, y Ubicación del centro de llamadas es un predictor categórico.

C1-T	C2	C3-T
`Nivel de servicio`	`Cumplimiento del cronograma`	`Ubicación del centro de llamadas`
No se cumple	70	Este
Conocido	80	Este
Conocido	82	Oeste
Conocido	76	Oeste

Cómo hacerlo

Elija Módulos de soluciones > Funciones > KPI del centro de contacto con el cliente y, a continuación, seleccione Lanzar.
En Nivel de servicio, seleccione Nivel de servicio.
Seleccione Predecir el nivel de servicio, luego haga clic en Aceptar.
Seleccione Regresión logística binaria, luego haga clic en Regresión logística binaria.
En Respuesta, escriba la variable binaria que contiene los datos de error de la factura de flete. Las variables binarias son variables categóricas que tienen dos niveles posibles, como aprobado/rechazado o verdadero/falso. La respuesta también se denomina variable Y.
En Evento de respuesta, seleccione el valor que representa una factura no pagada.
(Opcional) En Frecuencia, agregue la columna que contiene los recuentos que corresponden a los valores de respuesta y los valores del predictor de la fila.
En Predictores continuos, ingrese las variables continuas que pueden explicar o predecir si el paciente tuvo un reingreso. Los predictores también se denominan variables X.
En Predictores categóricos, ingrese las variables categórica que pueden explicar o predecir si el paciente tuvo un reingreso. Los predictores también se denominan variables X.
Haga clic en Aceptar.

Sugerencia

Para obtener más información acerca de este análisis, haga clic en Ayuda en el cuadro de diálogo principal.