Часові ряди в R. Прогнозування декомпозицією

Часовий ряд - набір значень певної змінної через задані проміжки часу. Прикладом може бути температура повітря протягом дня.  Тут є можливість ознайомитись з числовими рядами в різних сферах.  Аналіз часових рядів дозволяє робити припущення про наступні значення змінної у майбутньому.  Точність цього прогнозу залежить від характеру ряду та методу аналізу, який застосовується. 

R надає потужні інструменти для дослідження часових рядів. Спробуємо сьогодні проаналізувати ряд з такими характеристиками:

Змінна величина: кількість клієнтів, які чекають на обслуговування.

Часовий інтервал: 5 хв.

Вхідні дані  у форматі .csv

Baby analytics. Як зрозуміти немовля?

Батьків немовляти турбує багато питань :

• Чому плаче дитина?
• Чи не пора замінити підгузник?
• Може голодна?
• Скільки часу спить?
• Як часто їсть?
• Скільки часу їсть?
• Скільки часу пройшло від останнього годування?
• Можливо варто розбудити вдень, щоб вся сім'я могла добре виспатись вночі?
• Чому погано набирає вагу?

Запис щоденної активності полегшує життя батькам, оскільки дозволяє краще зрозуміти поведінку дитини, її добові ритми  та потреби. Вести такі записи можна вручну та за допомогою різноманітних сервісів. 

Дивимось фільм Seven. По сюжету ФБР здійснює сегментацію читачів бібліотек. Хто прочитав певний перелік книг - кандидат в маніяки-вбивці.

Desktop analytics. Застосування в контакт-центрі

Desktop аналітика - програмне забезпечення, яке дозволяє здійснювати збір та аналіз дій користувача за комп'ютером. При використанні в контакт-центрах системи такої аналітики дозволяють не лише проводити моніторинг діяльності операторів, а й тестування сценаріїв при введенні нових послуг, оптимізувати існуючі бізнес-процеси, оцінювати швидкість навчання нових працівників та ефективність роботи операторів. Також можна проаналізувати відхилення від середніх значень метрик - середньої тривалості розмови, кількості оброблених викликів, тривалості постобробки звернення та FCR(First Call Resolution) та визначити чому середні значення саме такі.

Проводити збір даних можна системами типу Yaware.

Інфографіка

Одним із засобів візуального подання даних є інфографіка.  Даний тип графіків дозволяє представити комплексний набір інформації у зручній для сприйняття та аналізу формі.
Для прикладу, автором  цікавої іконографіки  є  Jon Bruner,  який дослідив розподіл отримувачів Нобелівської премії за країнами.

Беззаперечним лідером в науці після 1945 року є США, причому 32%  лауреатів, які отримали премії працюючи в США є виходцями з інших країн. Для порівняння для Німеччини цей показник складає 17%,  для Японії 0%.  До ІІ Світової Війни лідером по здобуттю премій була Німеччина. Детальніше про дослідження можна прочитати тут.

Для тих, хто цікавиться інфографікою корисним буде російськомовний ресурс http://infographer.ru/,  російсько/україномовний http://vmestoslov.info/  і, звичайно ж, праці Едварда Тафті - гуру візуалізації.

Розрахунок кількості операторів call-центру

Щоб обрахувати кількість операторів для call-центру  необхідно попередньо отримати такі дані:

• середня тривалість розмови (Average Talk Time);
• середній час обробки звернення після дзвінка (Wrap-Up Time);
• число викликів на годину (Calls per hour);

Якщо статистичні дані відсутні - для початку можна встановити тривалість розмови 2 хвилини,  тривалість постобробки дзвінка прийняти за 0. 

Далі обрахунок можна зробити емпірично:

1. Встановити скільки хвилин за годину (день)  оператор витрачає на обслуговування дзвінків.
2. Поділити отриманий час на середній час обробки дзвінка (тривалість розмови + постобробка) - отримаємо число викликів, які може обробити оператор.
3. Поділити кількість дзвінків в день на число викликів, які може обробити один оператор - отримаємо кількість операторів.

Можна також скористатись калькулятором  Erlang С. Для цього можна використати численні онлайн калькулятори - наприклад http://www.infratel.ru/products/calculation/erlangc.html. Можна також встановити розширення для Excel - http://www.erlang.com/excel.html (дозволяє використовувати формули Ерланга як звичайні формули Excel) або ж http://www.callcentrehelper.com/erlang-c-calculator-2473.htm (безкоштовне рішення). При використанні калькуляторів можемо також встановити рівень сервісного обслуговування - стандартно 80/20 (80% дзвінків отримують відповідь під час перших 20 секунд очікування).

Зауваження:

• Підрахунок по даних моделях застосовний для вхідних дзвінків у випадках, коли всі оператори однакової кваліфікації.
• Бажано розрахувати кількість операторів у час найбільшого завантаження call-центру та середнє значення. На основі цих даних можемо планувати кількість робочих змін, їх тривалість а також кількість операторів у кожній зміні.
• Якщо потрібно розрахувати кількість операторів для здійснення вихідних дзвінків  - найпродуктивнішим є рішення коли обдзвон клієнтів здійснюється в автоматичному режимі, всі клієнти які відповіли на дзвінок направляються у вхідну чергу. Тобто фактично маємо підміну вихідних дзвінків на вхідні. 

Теорія:

• Про формули Ерланга російською можна прочитати тут.
• Більше про теорію телетрафіку тут.

Pivot Tables (Зведені таблиці) в Excel 2010.

Зведені таблиці (або ж Pivot Tables) - потужний інструмент для аналізу та візуалізації даних. Їх можна розглядати як спрощення OLAP-куба. Присутні у більшості редакторів електронних таблиць - Microsoft Excel, Google Docs, OpenOffice  Calc, LibreOffice Calc. Найбільш потужно реалізовані у Microsoft Excel, зокрема Excel 2010. Використання засобів Excel з використанням надстройки PowerPivot дозволяє виконувати аналіз даних без залучення спеціалізованого програмного забезпечення для бізнес-аналітики (business intelligence). Прикладом потенціалу є інструмент аналітики twitter Analytics for Twitter. Він дозволяє не лише пошук по хештегах, людях, ключових словах і т д, а й визначення тональності висловлювання (позитивні, негативні, нейтральні).