티켓의 평균 기간 예측에 대 한티켓의 평균 기간 예측

여러 예측자를 사용하여 이월 주문 비율을 예측하려면 회귀 모형 적합를 사용하십시오.

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

예

티켓의 연령은 첫 번째 접촉에서 해결되지 않은 경우 해결되지 않은 티켓이 열리는 기간을 측정합니다.

이 워크시트에서 티켓 연령 은 반응입니다. 일정 준수는 연속형 예측 변수이고 콜센터 위치는 범주형 예측 변수입니다. 예측 변수는 섬유 강도의 차이를 설명할 수 있습니다.

솔루션 모듈은 > > 고객 연락 센터 KPI를 작동시킵니다.를 선택한 다음, 발사를 선택합니다.
티켓 해결에서 평균 티켓 기간을(를) 선택합니다.
티켓의 평균 기간 예측을 선택한 다음 확인. Sel을 클릭합니다.
회귀 모형 적합을 선택한 다음 회귀 모형 적합. Sel을 클릭합니다.
반응에 회전 데이터가 포함되어 있는 열을 입력합니다. 반응은 Y 변수라고도 합니다.
계량형 예측 변수 에는 치료 비용의 변화를 설명하거나 예측할 수 있는 숫자 데이터 열을 입력합니다. 예측 변수를 X 변수라고도 합니다.
범주형 예측 변수 에는 치료 비용의 변화를 설명하거나 예측할 수 있는 시설과 같은 범주별 분류 또는 그룹 할당을 입력합니다. 예측 변수를 X 변수라고도 합니다.
확인을 클릭합니다.

이 분석에 대한 자세한 내용은 도움말 주 대화 상자에서 클릭합니다.