Главная страница

Курсовая работа по дисциплине Теория телетрафика Вариант 4 студент фаэс, гр. Аб85 М. А. Кравченко


Скачать 290.47 Kb.
НазваниеКурсовая работа по дисциплине Теория телетрафика Вариант 4 студент фаэс, гр. Аб85 М. А. Кравченко
Дата05.12.2021
Размер290.47 Kb.
Формат файлаdocx
Имя файлаTT_Kravchenko_Maxim.docx
ТипКурсовая
#291845
страница6 из 6
1   2   3   4   5   6
(3.8)
(3.9)
Полученные результаты сведем в таблицы 3.9 и 3.10.
Таблица 3.9 – Значения ошибки построенный моделей


Месяц

Ошибка модели

Экспоненциальной

Линейной

Логарифмической

Полиномиальной

Степенной

Гиперболической

1

2

3

4

5

6

7

Январь

-1705,113

-1683,137

-269,952

-961,198

-460,317

532,077

Февраль

-93,878

-83,137

706,295

542,502

648,772

214,734

Март

-295,215

-295,804

148,572

233,535

151,005

-629,628

Апрель

1013,208

1001,196

1213,087

1434,235

1250,113

356,151

Май

824,394

800,863

840,974

1137,602

900,371

-27,798

Июнь

-198,658

-233,804

-327,748

6,635

-252,889

-1182,663

Июль

-399,946

-446,804

-649,256

-302,665

-563,236

-1479,889

Август

-720,137

-778,804

-1071,426

-730,965

-977,105

-1873,823

Сентябрь

-199,896

-270,471

-639,535

-318,932

-538,905

-1412,701

Октябрь

1049,778

967,196

532,301

822,435

637,800

-212,043

Ноябрь

669,551

574,863

82,549

333,802

191,847

-634,045

Декабрь

-272,241

-379,137

-922,064

-716,498

-809,778

-1612,271

Январь

-154,712

-251,057

-1187,428

-636,658

-981,790

-1962,095

Февраль

-916,333

-1013,057

-1663,193

-1398,658

-1522,578

-1776,882

Март

-865,617

-962,724

-1463,302

-1348,325

-1351,545

-1420,367

Апрель

451,768

354,276

-50,766

-31,325

44,590

44,007

Май

-800,176

-898,057

-1235,976

-1283,658

-1151,093

-1123,601

Июнь

-1264,451

-1362,724

-1650,709

-1748,325

-1572,992

-1534,304

Июль

-93,056

-191,724

-441,094

-577,325

-368,515

-326,545

Август

1209,342

1110,276

891,626

724,675

960,396

1001,719

Продолжение таблицы 3.9

1

2

3

4

5

6

7

Сентябрь

478,077

378,609

184,937

-6,992

250,811

289,505

Октябрь

1466,149

1366,276

1193,269

980,675

1256,895

1291,988

Ноябрь

1315,224

1214,943

1059,278

829,342

1121,133

1152,199

Декабрь

1191,636

1090,943

950,009

705,342

1010,448

1037,363

Январь

2012,270

1934,023

1457,300

1596,482

1607,589

1430,018

Февраль

1162,656

1096,023

956,819

854,782

1039,288

1562,148

Март

1313,278

1258,356

1314,651

1113,415

1366,023

2049,996

Апрель

-1312,531

-1355,644

-1162,401

-1404,285

-1129,221

-400,157

Май

128,228

97,023

394,923

144,682

416,204

1151,399

Июнь

1615,555

1596,356

1978,378

1740,315

1991,363

2716,968

Июль

645,448

638,356

1090,271

878,615

1097,232

1806,436

Август

-336,759

-331,644

179,721

4,915

182,191

872,105

Сентябрь

-125,735

-108,311

454,519

324,548

453,577

1123,197

Октябрь

-2363,481

-2333,644

-1725,649

-1804,485

-1729,212

-1079,944

Ноябрь

-1832,329

-1789,977

-1141,907

-1164,518

-1147,498

-518,153

Декабрь

-766,949

-711,977

-28,024

9,782

-35,188

574,908


Таблица 3.10 – Среднеквадратические отклонения моделей


Месяц

СКО модели

Экспоненциальной

Линейной

Логарифмической

Полиномиальной

Степенной

Гиперболической

1

2

3

4

5

6

7

Январь

0,019750

0,019314

0,000637

0,007123

0,001787

0,002891

Февраль

0,000052

0,000041

0,003376

0,001939

0,002821

0,000288

Март

0,000622

0,000625

0,000170

0,000427

0,000176

0,002677

Апрель

0,006799

0,006626

0,010071

0,014607

0,010761

0,000757

Май

0,003378

0,003177

0,003523

0,006726

0,004073

0,000003

Июнь

0,000212

0,000292

0,000567

0,000000

0,000341

0,006542

Июль

0,000927

0,001149

0,002353

0,000539

0,001794

0,010837

Август

0,002695

0,003125

0,005674

0,002772

0,004782

0,015550

Сентябрь

0,000219

0,000396

0,002099

0,000547

0,001512

0,009193

Октябрь

0,008255

0,006908

0,001944

0,004873

0,002841

0,000274

Ноябрь

0,002359

0,001715

0,000033

0,000559

0,000181

0,001765

Декабрь

0,000414

0,000790

0,004317

0,002685

0,003383

0,011990

Январь

0,000133

0,000344

0,006736

0,002093

0,004738

0,016569

Февраль

0,004123

0,004972

0,012266

0,008988

0,010475

0,013791

Март

0,004327

0,005275

0,011315

0,009770

0,009812

0,010728

Продолжение таблицы 3.10

1

2

3

4

5

6

7

Апрель

0,001100

0,000667

0,000013

0,000005

0,000010

0,000010

Май

0,002654

0,003302

0,005992

0,006425

0,005253

0,005022

Июнь

0,007110

0,008151

0,011517

0,012757

0,010564

0,010102

Июль

0,000041

0,000172

0,000882

0,001483

0,000622

0,000491

Август

0,006286

0,005230

0,003279

0,002120

0,003838

0,004198

Сентябрь

0,001028

0,000636

0,000148

0,000000

0,000274

0,000368

Октябрь

0,012802

0,010948

0,008134

0,005322

0,009112

0,009680

Ноябрь

0,007485

0,006304

0,004696

0,002795

0,005303

0,005623

Декабрь

0,006473

0,005352

0,003983

0,002126

0,004542

0,004805

Январь

0,018301

0,016729

0,008920

0,010901

0,011070

0,008559

Февраль

0,005469

0,004819

0,003609

0,002844

0,004302

0,010395

Март

0,008067

0,007351

0,008085

0,005643

0,008791

0,021798

Апрель

0,007557

0,008016

0,006047

0,008546

0,005732

0,000796

Май

0,000057

0,000032

0,000556

0,000072

0,000619

0,005181

Июнь

0,009592

0,009344

0,015039

0,011301

0,015261

0,031150

Июль

0,001624

0,001587

0,004902

0,003098

0,004969

0,014785

Август

0,000403

0,000391

0,000122

0,000000

0,000126

0,003137

Сентябрь

0,000058

0,000043

0,000820

0,000411

0,000817

0,005459

Октябрь

0,026538

0,025978

0,015478

0,016734

0,015534

0,006668

Ноябрь

0,011945

0,011457

0,005046

0,005233

0,005092

0,001125

Декабрь

0,002190

0,001900

0,000003

0,000000

0,000005

0,001460


Рассчитаем средние значения СКО для каждой модели и внесем значения в таблицу 3.11, затем рассчитаем точность модели по формуле (3.10) и занесем в таблицу 3.11.
(3.10)
Таблица 3.11 – Точность рассчитанных моделей

Модель

Экспоненциальная

Линейная

Логарифмическая

Полиномиальная

Степенная

Гиперболическая



0,005

0,005

0,005

0,004

0,005

0,007

Точность модели, %

99,469


99,491


99,521


99,551


99,524


99,293


Таким образом, модель с полиномиальной функцией тренда является наиболее точной, следовательно, прогноз, сделанный на основании данных этой модели, будет достоверным (рисунок 3.2). Тогда полное уравнение для прогноза:
(3.11)
Рассчитаем прогноз для 37-го месяца:



Рисунок 3.2 – Фактические и рассчитанные значения
Таким образом, имея набор статистических данных, методом аналитического выравнивания можно спрогнозировать данные на последующие несколько моментов времени. Но уровень их точности будет уменьшаться с увеличением дальности прогноза. Тем не менее, можно предугадать c точностью 98% количество клиентов для следующего месяца.

Заключение



Целью курсового проекта являлась организация Call-центра для оператора связи. Для достижения данной цели были выполнены следующие задачи:

  • изучен теоретический материал по организации, работе Call-центра и его показатели эффективности;

  • выбрана модель для расчета количества операторов Call-центра;

  • рассчитан прогноз числа клиентов на следующий месяц.

Для успешной работы Сall-центра количество работников должно быть таким, чтобы были обработаны все вызовы. Занятость оператора, равная 81% может считаться оптимальной. Такому уровню занятости соответствует число операторов равное 77.

При наличии набора статистических данных методом аналитического выравнивания были спрогнозированы данные на последующий месяц. Уровень их точности будет уменьшаться с увеличением дальности прогноза.

Для прогнозирования была выбрана полиномиальная зависимость, так как её точность составила 99,55%. Количество клиентов на 37-й месяц составило 5900.


Литература





  1. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогно-зирование: Учебник.- М.:Финансы и статистика, 2001 – 228 с.

  2. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования: Учеб. посо-бие для вузов. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 206с.

  3. Елисеева И.И. Общая теория статистики: Учебник для вузов / И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев; Под ред. И.И. Елисеевой. 4-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2002. 480 с.

  4. Call-центр назначение, типы и задачи [Электронный ресурс] // TADVISER Государство. Бизнес. ИТ. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:Call-%D1%86%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%80_%D0%BD%D0%B0%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5,_%D1%82%D0%B8%D0%BF%D1%8B_%D0%B8_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8#.D0.9E.D1.80.D0.B3.D0.B0.D0.BD.D0.B8.D0.B7.D0.B0.D1.86.D0.B8.D1.8F_.D1.80.D0.B0.D0.B1.D0.BE.D1.82.D1.8B (дата обращения: 24.11.2020).

  5. Задачи Call-центра [Электронный ресурс] // CALLonline URL: http://www.callonline.ru/call/functions/ (дата обращения 24.11.2020).

  6. Колл-центр [Электронный ресурс] // Calltouch URL: http://www.callonline.ru/call/functions/ (дата обращения: 24.11.2020).

  7. Показатели эффективности работы колл-центра [Электронный ресурс] // MIGHTYCALL URL: https://www.mightycall.ru/blog/pokazateli-raboty-call-centra/ (дата обращения: 24.11.2020).

  8. Что включено в функционал call центра [Электронный ресурс] // IP ATC Asteriks URL: http://www.call-center.su/faq/funktsional-call-centra.php (дата обращения: 24.11.2020).






1   2   3   4   5   6


написать администратору сайта