메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Yunhwan Keon (Dongguk University) Hyuna Kim (Dongguk University) Jin Young Choi (Dongguk University) Dongho Kim (Dongguk University) Su Young Kim (University of Southern California) Seonho Kim (University of Southern California)
저널정보
한국정보기술학회 JOURNAL OF ADVANCED INFORMATION TECHNOLOGY AND CONVERGENCE Journal of Advanced Information Technology and Convergence Vol.8 No.1
발행연도
2018.7
수록면
31 - 42 (12page)
DOI
10.14801/jaitc.2018.8.1.31

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
This paper is to introduce efficient human resource management in call center industry by coming up with a model that predicts how much the staffing is most appropriate at such a call center for a given hour period. The project aims to understand the characteristics of call center data through exploratory data analysis, and to test the effectiveness of call center staffing by formulating the rule based on a machine learning model. We initially conducted exploratory data analysis to find insights and implemented a machine learning model to predict the value of the target variable which consequently translated into the number of human receptionists preferred. From our intensive experiments, we found that Random Forest gave the best performance for call center data analysis.
#machine learning #prediction model #classification #random forest

목차

Abstract
1. Introduction
2. Description of data set
3. Exploratory data analysis
4. Predictive model
5. Conclusion
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - Z Aksin / 2009 / The Modern Call Center: A Multi-Disciplinary Perspective on Operations Management Research / Production and Operations Management 16 (6) google schola [보고서] - D Holman / 2007 / The Global Call Center Report: International Perspectives on Management and Employment google schola [단행본] - Williams G / 2011 / Data Mining with Rattle and R. Use R / Springer google schola [기타자료] - A Liaw / 2002 / Vol. 2/3. Classification and Regression by randomForest : 18 ~ 22 google schola [기타자료] - S Suthaharan / 2016 / Vol. 36. Integrated Series in Information System;Machine learning models and algorithm for big data classification / Support Vector Machine : 217 ~ 235 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

레이더용 X-대역 고출력 전력 증폭모듈 설계
최선열 ,  이복형 ,  이광호 한국정보기술학회논문지 2018 .08
1-D 수평 Convolution Filter를 이용한 Super Resolution용 Streaming 구조 CNN 하드웨어 최적화
이상헌 ,  이동현 ,  김현 외 1명 대한전자공학회 학술대회 2018 .06
MMT 기반의 실시간 대용량 미디어 전달을 위한 병렬 전송 효율 개선
안은빈 ,  김아영 ,  원광은 외 2명 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2018 .06

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-004-003354244