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客服中心智能排班系統(tǒng)設(shè)計方案說明-文庫吧資料

2025-05-12 00:26本頁面
  

【正文】 3141516171819202122232425262728293031  比率指數(shù)M月份增長系數(shù)68250M月份預(yù)測話務(wù)總量D日日期來話量比率2730D日來話量D日周指數(shù)4013D日來話量修正值時段H的比率221預(yù)測出時段H的來話量+30時段H規(guī)律模型變化值251時段H最終預(yù)測來話量注:比率是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)得出的實際比率,例如日期比率=當(dāng)日來話量/全月來話量平均比率=1/實際工作天數(shù),即1/7=指數(shù)=比率/平均比率,(4) 增長系數(shù)的說明:以上公式中的增長系數(shù)是指相對于歷史均值的增長(均值增長系數(shù)),而不是相對于前期的同比增長(同比增長系數(shù)),而實際上用戶需獲取與操作的是同比增長。 月份話務(wù)量預(yù)測數(shù)據(jù)不足的說明:若歷史數(shù)據(jù)未夠一個周期,則O不能完全由一年的時間構(gòu)成,將已有數(shù)據(jù)的月份以每半小時統(tǒng)計計算得到歷史數(shù)據(jù)均值O’, O’按照號數(shù)得到均值,組成一個月份1~31日的歷史數(shù)據(jù)均值;若數(shù)月份數(shù)據(jù)不足31天,則缺失的天數(shù)據(jù)采用已有日數(shù)據(jù)的均值。使用指數(shù)平滑法計算月份增長系數(shù)。 月份增長系數(shù)QM的計算:(1) 移動平均法:由O中離預(yù)測月份最近的四個月份實際增長加權(quán)平均計算,因為預(yù)測周期為月,所以預(yù)測月份之前月份的實際增長系數(shù)已經(jīng)可以得到:QM=QM(c1)?K1 + QM(c2)?K2 + QM(c3)? K3 + QM(c4)?(1K1K2K3),其中c表示預(yù)測月份,c1表示預(yù)測月份前一月,其他類推;K表示權(quán)重(K1 ,K2, , )。 最終預(yù)測值F = 時段話務(wù)量H + 規(guī)律模型變化值。 每日話務(wù)總量周指數(shù)修正值D’ = 每日話務(wù)總量D* 周指數(shù)Ov;178。 月份話務(wù)總量M = 月份歷史均值總量(由O計算)* 月份增長系數(shù)QM; (注2)178。 年度話務(wù)量預(yù)測數(shù)據(jù)不足的說明:如果歷史話務(wù)數(shù)據(jù)不足,不能應(yīng)用正常的預(yù)測模型,則需初始化年度預(yù)測相關(guān)系數(shù),包括年度增長系數(shù)與各月份的月份比率,以完成年度話務(wù)量預(yù)測。使用指數(shù)平滑法計算年度增長系數(shù)。(2) 指數(shù)平滑法:指數(shù)平滑法基本公式:St = a?yt + (1a)St1 , 其中St為時間t的平滑值,yt為時間t的實際值,St – 1為時間t1的平滑值,a為平滑常數(shù),其取值范圍為[0,1]。注1:216。 年度話務(wù)總量R = 年度歷史均值總量E(由O計算)* 年度增長系數(shù)QR; (注1)178。3. 業(yè)務(wù)量預(yù)測(1) 預(yù)測思路:預(yù)測值=歷史均值增長系數(shù)周指數(shù)+規(guī)律模型變化值。歷史話務(wù)數(shù)據(jù)均值表O按照一年12個月份劃分,并以每半小時為粒度保存話務(wù)數(shù)據(jù)。216。216。(4) 將去除周指數(shù)影響的數(shù)據(jù)集P’ 取最近三年數(shù)據(jù),用加權(quán)平均得到一個包含一年時間的歷史話務(wù)數(shù)據(jù)均值表O:(wfm_timespan_average, wfm_date_average, wfm_month_average, wfm_exponent_average)216。(3) 計算歷史數(shù)據(jù)集P經(jīng)過去除周指數(shù)影響的數(shù)據(jù)集P’:(wfm_timespan_remove_effect, wfm_date_remove_effect, wfm_month_remove_effect, wfm_history_exponent)216。216。之后所有計算的數(shù)據(jù)依據(jù)均采用不受異動話務(wù)影響的話務(wù)數(shù)據(jù)P。通過長期預(yù)測規(guī)劃下一個年度的人員及系統(tǒng)配備,通過短期預(yù)測調(diào)整日常排班,合理安排員工工作。特殊地,若只有一個月的原始數(shù)據(jù),不能完成清洗計算,提示至少需要一個完整月份的原始?xì)v史數(shù)據(jù)。例: 假若系統(tǒng)初始安裝是為2010年5月15日,原始的話務(wù)數(shù)據(jù)從2010年1月1日開始采集,那么,此時清洗參考值A(chǔ)不足12個,使用已經(jīng)完成了的自然月1~4月數(shù)據(jù)計算清洗參考值。具體方法如下表:時間1月1日~4月30日5月1日~12月31日2009每月話務(wù)總量M1~M4M5~M122010每月話務(wù)總量N1~N4N5~N12(未知)計算平均月增長系數(shù)K(Nn/Mn的均值,即每個月增長的均值),每完成一個自然月時,更新KM5~M12相應(yīng)放大K倍,得到N5~N12特殊地:① 運行之后每年的1月份,清洗1月份數(shù)據(jù)時,增長系數(shù)K為該年的年度增長系數(shù),1月份完成后再使用月增長計算系數(shù)K;② 初始安裝時為1月份,清洗1月份數(shù)據(jù)時,此時并未指定年度增長系數(shù),則需手工指定年度增長系數(shù)。那么清洗2009年的數(shù)據(jù)時,可用正常的清洗方法完成。 wn系數(shù)表nwnnwnnwn3112254123051340614507151008169181020(當(dāng)前月份清洗參照表:wfm_current_reference,清洗后結(jié)果表:timespan_remove_tran)4. 模型補充(1) 數(shù)據(jù)量不足一個清洗周期(自然年)時,采用移動周期的方法補足一個清洗周期的數(shù)據(jù),以求得清洗參考值。附錄:① 肖維勒準(zhǔn)則,若滿足其殘余偏差:則屬于異常數(shù)據(jù),其中為樣本期望,為樣本標(biāo)準(zhǔn)差,為系數(shù)(查表)。 Y日周指數(shù)Cw = X月星期W話務(wù)量均值/X月中星期一至日話務(wù)量均值的均值;清洗步驟:① 去除月指數(shù)與周指數(shù)的影響,清洗參考值 ,② 對于1~12月,每月Y日的清洗參考值都計算出來:A1~A12,③ 對A1~A12使用肖維勒準(zhǔn)則(見附錄)剔除異常的數(shù)據(jù),④ 計算剔除了異常數(shù)據(jù)的A1~A12的均值A(chǔ)’,⑤ 加回周指數(shù)與月指數(shù)的影響,⑥ 設(shè)R為清洗度(可配置),則若 ,則為正常數(shù)據(jù),否則若為異常數(shù)據(jù),需進(jìn)一步修正,⑦ 對的數(shù)據(jù),用參考值A(chǔ)替換S,修正數(shù)據(jù),清洗完畢。(2) 清洗X月份Y日(星期W)Z時段的話務(wù)數(shù)據(jù)(話務(wù)量為S):178。3. 模型分解
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