Прогнозирование количества телефонных звонков клиентов телекоммуникационной компании

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

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
Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BA%D0%BE%D0%BB%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B0_%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D1%84%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B7%D0%B2%D0%BE%D0%BD%D0%BA%D0%BE%D0%B2_%D0%BA%D0%BB%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2_%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BC%D1%83%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B8»
Личные инструменты