대기 시간 예측에 대 한대기 시간 예측

회귀 모형 적합를 사용하여 여러 예측자를 사용하여 재고 회전 시간을 예측합니다.

이 예제는고객 문의 센터 모듈 에 적용됩니다. 자세한 내용은 www.minitab.com/customer-contact-center-module으로 이동하십시오.

예

대기 시간은 발신자가 에이전트와 연결하기 전에 대기 중인 시간입니다.

이 워크시트에서 대기 시간 은 반응입니다. 일정 준수는 연속형 예측 변수이고 콜센터 위치는 범주형 예측 변수입니다. 예측자는 대기 시간의 차이를 설명할 수 있습니다.

솔루션 모듈은 > > 고객 연락 센터 KPI를 작동시킵니다.를 선택한 다음, 발사를 선택합니다.
서비스 수준에서 대기 시간을(를) 선택합니다.
대기 시간 예측을 선택한 다음 확인. Sel을 클릭합니다.
회귀 모형 적합을 선택한 다음 회귀 모형 적합. Sel을 클릭합니다.
반응에 주기 시간 데이터가 포함되어 있는 열을 입력합니다. 반응은 Y 변수라고도 합니다.
계량형 예측 변수 에 반응의 변화를 설명하거나 예측하는 숫자 데이터의 열을 입력합니다. 예측 변수를 X 변수라고도 합니다.
범주형 예측 변수 에 반응값의 변동을 설명하거나 예측할 수 있는 범주형 분류 또는 그룹 할당(원료 유형 등)을 입력합니다. 예측 변수를 X 변수라고도 합니다.
확인을 클릭합니다.

이 분석에 대한 자세한 내용은 도움말 주 대화 상자에서 클릭합니다.