數(shù)據(jù)挖掘在呼叫中心服務管理中的應用研究.pdf

1、呼叫中心是近年來新興的熱點行業(yè),在企業(yè)的客戶服務中占據(jù)重要地位。本文結合重慶聯(lián)通10010呼叫中心生產(chǎn)運營實際數(shù)據(jù),一方面對決策樹及其改進算法進行了研究和實現(xiàn);另一方面利用關聯(lián)規(guī)則挖掘算法對重慶聯(lián)通呼叫中心的用戶滿意度評價數(shù)據(jù)和員工檔案數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘,挖掘出了影響服務質(zhì)量的關鍵因素,并對挖掘結果進行了分析,驗證其有效性,因此具有理論和實踐的雙重價值。本文重點對決策樹方法的經(jīng)典算法ID3算法和關聯(lián)規(guī)則經(jīng)典算法Apriori算法進行了研究

2、,完成的主要工作如下:①在決策樹方面詳細介紹了經(jīng)典算法ID3算法的理論背景,并按照建樹的規(guī)則,通過實例使用ID3算法學習得到一棵決策樹。同時對ID3算法的優(yōu)缺點進行綜合評價,針對其缺陷提出了以下兩方面改進:1)針對決策樹ID3算法偏向?qū)傩匀≈刀嗟膶傩缘娜毕?提出了用信息增益比例的概念改進該缺陷的方法。2)針對決策樹ID3算法只能處理離散的值的缺點,提出了一種預處理技術,將連續(xù)型屬性進行離散,從而解決這一缺陷。本文在重慶聯(lián)通呼叫中心實際應

3、用中實現(xiàn)了ID3算法的改進,并對改進算法進行測試和綜合評價。②在關聯(lián)規(guī)則--Apriori算法方面,主要是受Apriori算法中生成候選k項集方法的啟發(fā),提出首先找出k個只含1項的子集,然后將它們連接生成含2項的子集,直到最后連接成k-1項的子集為止的尋找真子集并生成關聯(lián)規(guī)則前件、后件的算法。③本文最后探討了服務質(zhì)量評估數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的實現(xiàn)方法,給出了兩種數(shù)據(jù)挖掘的解決方案。通過第二種方案實現(xiàn)了將Apriori算法中生成候選k項集的方法運

4、用于尋找真子集的思想,挖掘出了較為詳細的關聯(lián)規(guī)則,為呼叫中心服務質(zhì)量管理提供了很好的參考。本文給出了服務質(zhì)量評估數(shù)據(jù)挖掘模塊的軟件框架,并使用相關數(shù)據(jù)進行了關聯(lián)規(guī)則算法的實驗,對結果進行了分析。重慶聯(lián)通客服五期系統(tǒng)已于2007年6月成功割接上線,同時自主開發(fā)的呼叫中心人力資源管理系統(tǒng)也于2007年初進行了升級更新。服務質(zhì)量評估數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)作為客服五期的一個有效延伸,將客服系統(tǒng)與人力資源管理系統(tǒng)聯(lián)系起來,對用戶的滿意度評價數(shù)據(jù)及員工檔案數(shù)