Optimization of call center performance by call prediction using various machine learning methods
Çeşitli makine öğrenmesi yöntemleri aracılığıyla çağrı tahminleme yaparak çağrı merkezi performansı iyileştirme
- Tez No: 893073
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NAZIM TAŞKIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 115
Özet
Son yıllarda, bir problem tahmin problemi olarak dizayn edildiğinde, literatür çeşitli makine öğrenimi ile alakalı olan veya olmayan çözümler sunmaktadır. Bu nedenle, tahmin problemleri yoğun bir şekilde incelenmektedir ve özellikle hizmet sistemlerinde karşılaştırmalı çalışmaların en iyi çözümleri bulmak için önerildiği görülmektedir. Bu çalışmada, çeşitli alanlardaki öngörü problemleri hakkında mevcut son literatürü düzenlenmesi ve literatürden yola çıkarak 4 kıyaslamalı model incelemeyi amaçlamaktadır. 997 makaleden oluşan sorguların birleştirilmesiyle sürece dahil edilen bir sistemli literatür tarama süreci izlenmiştir. Elemeler sonucunda bunların 24'ü tamamen analiz edilmiştir. Sonuçlar, öngörüyü bir sınıflandırıcı problemi olarak formüle etmenin, XGBoost, Bayesyen Sınıflandırıcı, regresyon vb. kullanımını sağlayarak etiketli verilere ihtiyaç duyduğunu ve hesaplama kolaylığı sağladığını, ancak derin öğrenme çözümlerine göre daha az doğru olabileceğini göstermektedir. Derin öğrenme çözümleri ise herhangi bir alanda olduğu gibi“kara kutu”olup, literatürün kaydedilen her iterasyonu tam olarak tanımlayamamaktadır. Son olarak, literatür, daha iyi bir uyum elde etmek için, örneğin sezgisel kural setleri ve derin öğrenmeyi kullanarak, karışık çözümlere, yani makine öğrenimi olmayan ve makine öğrenimi çözümlerini bir araya getirmeyi önermektedir.
Özet (Çeviri)
In recent years, when a problem is formulated as a prediction problem, literature offers various methodologies of ML and non-ML solutions. Thus prediction problems are highly studied, and especially in service systems comparative studies are suggested to find optimal solutions. In this study, the aim is to tidy up the existing recent literature about prediction problems in various fields and to utilise this literature to come up with a three option comparative study. A systematic literature review process has been followed, with 997 articles included into the process combined from queries from ScienceDirect, Scopus and Web of Science. Through elimination, 24 of them are fully analyzed. The results indicate that formulating the prediction as a classifier problem, which enables usage of XGBoost, Bayesian Classifier, regression etc. provides need for labeled data, and provides computational ease, whereas it can be less accurate, compared to deep learning solutions. Deep learning solutions are however“blackbox”as in in any field, literature cannot fully identify each iteration that has been recorded. Finally, literature suggests combining into hybrid solutions, as in using non-ML and ML solutions together, for example heuristic rulesets and deep learning to obtain a better fit.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları yöntemi ile çağrı merkezi çalışanlarının performanslarının tahmin edilmesi
Estimation of performance of call center workers with artificial neural networks method
SEFA ORTAKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İşletmeVan Yüzüncü Yıl Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. REMZİ TUNTAŞ
- Çağrı sayılarının tahmininde doğrusal regresyon, rassal orman ve yapay sinir ağları modellerinin performans karşılaştırması
Performance comparison of linear regression, random forest and artifical neural networks models in predicting the number of calls
MERVE BAŞTUĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolİSTANBUL NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KADRİYE HİLAL TOPAL
- Toplam kalite yönetiminin görev performansı ve son kullanıcı tatminine etkilerinin ölçülmesi
Measuring effects of total quality management on mission performance and end-user satisfaction
TÜRKER BAŞ
- Optimization of collapsed mode cmut receiver for maximum off-resonance sensitivity
Çökme modu cmut alıcısının rezonans altı duyarlılık hassasiyet eniyileştirilmesi
MANSOOR KHAN
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRETTİN KÖYMEN
- Numerical comparisons of black box simulation optimization methodologies: RSM and SPSA
Kara kutu benzetim modellerini eniyileyen yöntemlerin nümerik karşılaştırılmaları: RSM ve SPSA
MAKBULE RENGİN BURHANOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA ALBAYRAK
YRD. DOÇ. DR. M. EBRU ANGÜN