チケットの平均経過時間を予測する回帰モデルの当てはめ

複数の予測変数を使用してバックオーダー率を予測するために使用します 回帰モデルの当てはめ

この例は、カスタマーコンタクトセンターモジュール に適用されます。詳細については、www.minitab.com/customer-contact-center-moduleを参照してください。

チケットの経過時間は、最初の連絡で解決されなかった場合に未解決のチケットが開いている時間の長さを測定します。

このワークシートでは、チケットの年齢 は応答です。スケジュール遵守収入は連続予測変数であり、コールセンターの場所子どもはカテゴリ予測変数です。予測変数は繊維強度の違いを説明します。

C1 C2 C3-T
チケットの年齢 スケジュール遵守 コールセンターの場所
17.5 60
16.3 80
14.5 76 西
15.0 80 西

使用方法

  1. を選択し ソリューションモジュール > 機能 > カスタマーコンタクトセンターKPI、 を選択します 打ち上げる
  2. チケットの解決 で、チケットの平均経過時間 を選択します。
  3. チケットの平均経過時間を予測するを選択し、OK.をクリックします。
  4. 回帰モデルの当てはめを選択し、OKをクリックします。
  5. 応答に可回転可能性データが含まれている列を入力します。 応答はY変数とも呼ばれます。
  6. 連続予測変数に、解析または予測する数値データの列を入力します。 予測変数はX変数とも呼ばれます。
  7. カテゴリ予測変数に、生データなどの、応答の変化を解析または予測するカテゴリ分類またはグループ割り当てを入力します。 予測変数はX変数とも呼ばれます。
  8. OKをクリックします。
ヒント

この解析の詳細については、メイン ヘルプ ダイアログ ボックスをクリックしてください。