Прогнозирование количества телефонных звонков клиентов телекоммуникационной компании

Материал из MachineLearning.

Версия 18:59, 13 декабря 2009 (править) Vokov (Обсуждение | вклад) (категория) ← К предыдущему изменению		Версия 19:10, 13 декабря 2009 (править) (отменить) Vokov (Обсуждение | вклад) (категория) К следующему изменению →
Строка 36:		Строка 36:
	[[Категория:Прогнозирование временных рядов]]		[[Категория:Прогнозирование временных рядов]]
-	[[Категория:Прикладные задачи анализа данных]]	+	[[Категория:Приложения в связи]]

---

Версия 19:10, 13 декабря 2009

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).

Пример исходных данных:

Дата	День недели	Пиковая загрузка
1 июля	ВС	3371
2 июля	ПН	41776
3 июля	ВТ	41791
4 июля	СР	39987
5 июля	ЧТ	40535