Просмотр

Материал из MachineLearning.

У вас нет прав на выполнение этой операции по следующим причинам:

• Запрошенное действие могут выполнять только участники из групп emailconfirmed, Администраторы.
• Вы должны подтвердить ваш адрес электронной почты перед правкой страниц. Пожалуйста, введите и подтвердите ваш адрес эл. почты на странице настроек.

Вы можете просмотреть и скопировать исходный текст этой страницы:

== Описание проблемы == Для компаний, предоставляющих телекоммуникационные услуги, важно поддерживать загрузку линий и АТС на некотором безопасном уровне, чтобы гарантировать своим клиентам надежность связи. В свою очередь, закупка и подключение нового оборудования связана со множеством проблем, так что спланировать эти меры надо заранее. Таким образом, актуальна задача прогнозирования загрузки оборудования. В данной задаче рассмотрим загрузку АТС. == Постановка задачи == Требуется создать алгоритм прогнозирования пиковой загрузки АТС компании за день. Следует прогнозировать загрузку на 3 месяца вперед от даты последнего звонка. В ходе решения задачи требуется решить следующие подзадачи: * исследовать выборку на наличие трендов * исследовать выборку на наличие недельной сезонности * выбрать модель для алгоритма прогнозирования Допустимая ошибка результатов работы алгоритма на тестовых данных - 10%. == Исходные данные == Исходные данные - это выборка с пиковой загрузкой АТС компании по дням, начиная с 1 января 2005 года (под загрузкой понимается количество одновременно занятых телефонных линий).

Возврат к странице Прогнозирование количества телефонных звонков клиентов телекоммуникационной компании.