Ajustar modelo de regresión para Predecir la antigüedad promedio de las solicitudes

Utilícelo Ajustar modelo de regresión para usar múltiples predictores para predecir la tasa de pedidos pendientes.

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

La antigüedad de un ticket mide el tiempo que un ticket no resuelto está abierto si no se resuelve en el primer contacto.

En esta hoja de trabajo, Antigüedad del billete es la respuesta. Cumplimiento del cronograma es un predictor continuo y Ubicación del centro de llamadas es un predictor categórico. Los predictores pueden explicar las diferencias en Edad.

C1	C2	C3-T
`Antigüedad del billete`	`Cumplimiento del cronograma`	`Ubicación del centro de llamadas`
17.5	60	Este
16.3	80	Este
14.5	76	Oeste
15.0	80	Oeste

Cómo hacerlo

Elija Módulos de soluciones > Funciones > KPI del centro de contacto con el cliente y, a continuación, seleccione Lanzar.
En Resolución de solicitudes, seleccione Antigüedad promedio de las solicitudes.
Seleccione Predecir la antigüedad promedio de las solicitudes, luego haga clic en Aceptar.
Seleccione Ajustar modelo de regresión, luego haga clic en Aceptar.
En Respuestas, ingrese la columna que contiene los datos numéricos. La respuesta también se denomina variable Y.
En Predictores continuos, agregue las columnas de datos numéricos que puedan explicar o predecir cambios en los costos del tratamiento. Los predictores también se denominan variables X.
En Predictores categóricos, ingrese las clasificaciones categóricas o asignaciones grupales que pueden explicar o predecir cambios en los costos del tratamiento. 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.