A lap 2012. november 3., 13:11-kori változata

Forrás

[1]

A tervezett alkalmazás/megoldás címe

Az időjárási viszonyok hatása a beérkező hívásokra

A vizsgált tényezők közül, melyik, milyen hatással van a beérkező hívásokra?

A feladat előtörténete

A munkahelyemen volt szerencsém erőforrás tervezéssel foglalkozni, de csupán érintőlegesen. Intuíciók alapján feltételeztük, hogy bizonyos időjárási viszonyok hatással vannak a beérkező hívások számára. Ezt szeretném modellezni.

A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése

Az attribútumok átlagait határoztam meg és ez alapján az eltérési arányokat. A táblázat "V3#Vizualizáció" rejtett lapján az eredeti időbeli tagolódást figyelmen kívül hagyva, a vizsgált tényezőket vettem alapul. Mindhárom vizsgálatban a tényező növekvő sorrendbe helyezését követően megkaptam, hogy milyen értékhez milyen beérkező hívás tartozik.

• Ezek alapján az eredmény: A hőmérsékletnek jobban kimutatható hatása van a hívásforgalomra, mint a csapadéknak és a napsütéses órák számának.

• Problémám az eredménnyel: Vizuális eredmény, nem garantált a reprodukálhatósága más adatforrással. Nem szakértői rendszer, csupán az adott szelet vizsgálatának eredménye, messzemenő következtetéseket nem szabad levonni belőle.

• A tananyagtól és a megoldástól várt hatás: Szakértői rendszerrel, mintázattól függetlenül szerezhető konklúzió.

A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)

Az adatbázis két külön forrásból származik:

• Beérkező hívások adatai
• Időjárási viszonyok: Múltbéli adatok felkutatása nehézkes, így a nagyobb adatbázist igazítva a kisebbhez, olyan időszakról vettem a beérkező hívásokat, amelyikről van időjárási adat.

A két forrás összefűzése fkeres függvény használatával történt.

Objektumok (sorok)

2011.08.01 6:00-tól 2011.08.28 21:00-ig, óránkénti bontás

Attribútumok (X, Y oszlopok)

• Átlag hőmérséklet: celsius fok

• Beérkezett hívás: db

• Csapadék: mm

• Napsütéses percek: perc

• Nap jellege: 0:munkanap 1:hétvége

• Hétvégétől való távolság: 0-3 (0=hétvége 3=szerda)

• Számla keltéhez mért távolság: 0-28 (0=kelt)

A feladat által érintett célcsoportok

Bármely vállalat, ahol call centert üzemeltetnek.

A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság

A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)

1.) Mivel az objektumok száma 448, a táblázat méretét az elemzéshez csökkenteni kellett:

• Az obejktumok csökkentése leíró statisztikákkal lett végrehajtva:
  • =Pivot!V3:AB452 -> Kvartilis (negyed)
  • =Pivot!AD3:AJ452 -> Percentilis (ötöd)
  • =Pivot!AT3:AZ452 -> Dekád (tized)

A percentilis és dekád módszerek COCO MCM vizsgálati eredményei miatt /=percentilis!A464:G469/ és /=dekád!A469:G479/ a COCO MCM elemzést az Y eltolása volt szükséges: +10000

A kapott eredmények:

• =kvartilis!A463:G467
• ='percentilis # Y+ 10000'!A464:G469
• ='dekád # Y + 10000'!A469:G479

2.) Az eredmények összevonása: A kapott eredmények egy mátrixba vonása és sorrendbe tétele (kvartilisek, percentilisek és dekádok) után a lépcsők száma már hasznosítható eredményeket mutatott: =Összevonás!A1:G20

3.) Az eredmények elemzése: A kapott eredményeket attributumok alapján diagramokban vizualizáltam.

Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)

A diagramok alapján az átlag hőmérséklet, a napsütéses percek és a hétvégétől való távolság jobban hat a hívásokra, mint a többi vizsgált tényező.

Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)

Az elmélet további vizsgálatához növelni kell a mintát, mert az időjárási viszonyok augusztus hónapot mutatják és ezen egy hónap nem csak naptárilag elhatárolható egy évhez képest, hanem az évszak jellegéből is adódhat egy-egy viselkedésbeli minta a betelefonálóknál, mely torzító hatású.

Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)

A hiteles vizsgálat alapja a megfelelő mintavétel. A levezetett példa mintájában felfedezett hasonlóságok egyértelműek, azonban nem jelenthető ki az év más időszakaira.

Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba

Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok

nyilatkozat és kitöltési segédlet