本文選題：交互式語音應(yīng)答到達(dá)量　切入點(diǎn)：過離散　出處：《中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報》2017年09期

【摘要】：呼叫中心到達(dá)量的擬合和預(yù)測對呼叫中心人力需求計算和排班有著重要作用.根據(jù)用戶在呼叫中心的不同階段,可以將到達(dá)量分為交互式語音應(yīng)答(interactive voice response,IVR)到達(dá)量和人工服務(wù)到達(dá)量.國外學(xué)者主要對人工服務(wù)到達(dá)量進(jìn)行擬合和預(yù)測,非齊次泊松過程作為一種模擬到達(dá)過程的方法得到廣泛使用.而這里首次提出對IVR到達(dá)量進(jìn)行研究,對比實(shí)際數(shù)據(jù)與非齊次泊松過程的均值和方差,發(fā)現(xiàn)該呼叫中心IVR到達(dá)量呈現(xiàn)"過離散(overdispersion)"現(xiàn)象,不能使用泊松分布擬合.因此選擇時間序列模型對IVR到達(dá)量進(jìn)行擬合和預(yù)測,用殘差的白噪聲檢驗(yàn)擬合效果,平均絕對誤差(mean absolute error,MAE)值判斷模型預(yù)測優(yōu)劣.最后使用線性回歸模型分析IVR到達(dá)量與人工服務(wù)到達(dá)量之間的關(guān)系.結(jié)果表明:自回歸滑動平均ARIMA(autoregressive integrated moving average)(1,0,1)模型能更好地對該呼叫中心正常天數(shù)(normal days,ND)的IVR到達(dá)量進(jìn)行短期預(yù)測,而Winters指數(shù)平滑法能更好地對春節(jié)期間(Spring Festival,SF)的IVR到達(dá)量進(jìn)行短期預(yù)測;通過回歸模型可以預(yù)測呼叫中心人工服務(wù)到達(dá)量.
[Abstract]:The fitting and prediction of call center arrival is very important to the calculation and scheduling of call center manpower. According to the different stages of call center, The arrival quantity can be divided into interactive voice response voice response (IVR) and manual service arrival. Non-homogeneous Poisson process is widely used as a method to simulate the arrival process. In this paper, the IVR arrival is studied for the first time, and the mean and variance of the actual data and the non-homogeneous Poisson process are compared. It is found that the IVR arrival quantity of the call center is "overdiscrete over dispersion" and can not be fitted by Poisson distribution. Therefore, the time series model is chosen to fit and predict the IVR arrival, and the residual white noise is used to test the fitting effect. The average absolute error and mean absolute error (mae) value are used to judge the model. Finally, the linear regression model is used to analyze the relationship between IVR arrival and manual service arrival. The results show that the autoregressive moving average ARIMA(autoregressive integrated moving average model is better. A short-term prediction of the IVR arrival volume for the normal day of the call center is carried out. The Winters exponent smoothing method can better predict the IVR arrival of Spring FestivalSFs during the Spring Festival, and can predict the arrival of call center artificial services by regression model.
【作者單位】： 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)管理學(xué)院工商管理系;中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)管理學(xué)院管理科學(xué)系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(71501196)
【分類號】：O211.61

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本文編號：1677585