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如何提升話務預測準確度

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軟件預測能比人工預測準多少?

這是我們在與同行業溝通探討時,經常會被問道的一個問題。其實,這里面存在一個誤區,準確度的高低并不是由系統或者人工來決定的,而是選取的歷史數據、分析的方法以及特殊事宜的考慮而決定的,要做到精準的預測,其實往往與預測人員的工作經驗有非常大的關系。

要做好準確的預測,目前普遍認為需要做到一下三點:
選取適當的歷史數據
依靠經驗撫平或剔除業務異常數據
對業務未來活動、節假日等因素的預估

一選取適當的歷史數據

歷史數據是一切預測的基礎,后續的話務預測都會是在歷史數據的基礎上進行提升或下降,那如此重要的歷史數據是不是越多越好呢?

其實不然。按理說,數據應選取與未來業務變化一致的歷史數據進行預測,例如下周或下個月業務將進行技能的變化或用戶群體的變化,那之前取的長時間的歷史話量參考性將會大幅下降,應該多參考近期業務的話量變化作為預測歷史數據,也就是說業務越不穩定,我們選擇的歷史數據應當越短較好,因為短時間的數據可以反應出業務話量起伏變化的趨勢與規律,而長時間的歷史數據會將業務的話務起伏“抹平”;反之,如果業務較為穩定,且未來沒有重大的變化,我們可以選擇較長的歷史數據進行預測,這樣會將短期內或少量的異常情況進行“撫平”。

二依靠經驗撫平或剔除業務異常數據

在選取歷史數據中,往往會選到節假日、活動日以及線路故障等日期數據,如果使用這部分數據對未來話量進行預測,將會默認未來的一段時間內會同樣有節假日、活動日或故障。這也就需要我們在業務運營時,每日要記錄業務出現的臨時狀況,例如線路故障、天氣異常、國家政策等對于話務線路的沖擊,在將來進行預測的時候,需要將這部分異常的日期數據進行拋出,等到做活動日或節假日時單獨進行預測處理。

三對業務未來活動、節假日等因素的預估

對于這列特殊日期的預測,需要用到特殊方法,不能再像其他普通日期使用長時間歷史話量進行預測,而是提取特殊因子進行計算。特殊因子存在與歷史發生過的活動日或節假日中,我們需要進行分析往年的活動或節假對于線路的影響比例,將這種影響的比例進行計算后,套用到今年的活動或節假日中,在基礎數據上進行折算。

例如對2019年國慶日的節假日預測,我們可以取2018年以及2017年國慶日當周的話量以及前1周、2周、3周、4周的話量,計算出國慶日當周的話量下降因子,這樣在我們正常預測出2019年國慶前4周話量后,就可以套用2018年或2017年的國慶日因子,計算出國慶期間的話量數據。

最終我們將獲取一段時間業務穩定的話務數據后,進行了異常數據的剔除,以及未來活動、節假日的考慮后,得到了想要的基礎數據。

將這些基礎數據按周維度統計后,可以看到業務的話量在周中是存在遞減或遞增的趨勢,同樣可以將遞增或遞減的趨勢與當周的話量進行計算,得到未來一周的話量。
將選取的歷史數據按照星期維度再進行統計,可以得到一周內每天的話量比例,即星期占比,用預測出的未來一周的話量與星期占比相乘,可以計算出未來一周每日的話務量。
將選擇的歷史數據,以星期、時段的形式進行統計,這樣可以得到星期一至星期日每個時段的話量數據,將每個時段的話量與全天話量相除,最終得到星期一至星期日每個時段的時段話量占比。
最終將我們計算出的未來一周每日的話務量與每天的時段占比相乘,就可以得出最終預測的每天每時段的話量數據。

預測的終點,其實并不是100%契合實際話量,話量是自然發生的事情,任何人都無法做到預測與實際完全一致,我們能做到的是不斷的收集數據分析問題,在未來的預測中,盡可能的全面的考慮未來的影響因素,這樣及時無法與實際相同,但也不至于出現重大的預測錯誤。隨著我們工作經驗的增加預測水平的提升,終會有一天,我們可以完全的掌握未來話務所發生的所有因素,到時,預測的準確度自然會得到提升。




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