- •10.05.02 Информационная безопасность телекоммуникационных систем, специализация Защита информации в системах связи и управления (очная форма обучения)
- •1 Теоретическое описание call-центра
- •1.1. Call-центр: описание, назначение
- •1.2. Организация и возможности работы call-центра
- •1.3. Справочно-информационные и экстренные call-центры
- •1.4. Технические возможности call-центров
- •1.5. Внутреннее устройство работы call-центра
- •2 Расчёт количества операторов call-центра
- •2.1. Предпосылки для анализа характера закона распределения
- •2.2. Анализ характера закона распределения промежутков между поступлениями заявок
- •2.3. Подбор стандартного распределения вероятностей
- •2.4. Расчет вероятностных характеристик
- •3 Прогнозирование числа вызовов
- •3.1. Методы выявления тенденции временного ряда
- •3.2. Метод укрупнения интервалов
- •3.3. Метод скользящего среднего
- •3.4. Метод аналитического выравнивания
- •Заключение
- •Библиография
3 Прогнозирование числа вызовов
3.1. Методы выявления тенденции временного ряда
Изучение тренда включает два основных этапа:
Ряд динамики проверяется на наличие тренда;
Производится выравнивание временного ряда и непосредственное выделение тренда с экстраполяцией полученных результатов.
Непосредственное выделение тренда может быть произведено тремя методами:
укрупнение интервалов;
скользящее среднее;
аналитическое выравнивание.
Сущность метода укрупнения интервалов заключается в том, что первоначальный ряд динамики преобразуется и заменяется другим рядом, в котором показатели относятся к большим по продолжительности периодам времени, т.е. интервал укрупнен. Этот прием используется только для интервальных рядов динамики. Укрупнение производится до тех пор, пока не будет выявлена четкая тенденция развития явления, а уровни ряда охватывать большие периоды времени.
Метод скользящей средней заключается в следующем: формируются укрупненные интервалы, состоящие из одинакового числа уровней. Каждый последующий интервал получаем, постепенно сдвигаясь от начального уровня ряда на один уровень. По укрупненным интервалам определяем среднюю из уровней, входящих в каждый интервал[3].
Под аналитическим выравниванием понимают определение основной проявляющейся во времени тенденции развития изучаемого развития. При этом развитие предстает как бы в зависимости только от течения времени. В итоге выравнивания временного ряда получают наиболее общий, суммарный, проявляющий во времени результат действия всех причинных факторов. Отклонение конкретных уровней ряда от уровней, соответствующих общей тенденции, объясняют действием факторов, проявляющихся случайно или циклически. На практике по имеющемуся временному ряду задают вид и находят параметры функции, а затем анализируют поведение отклонений от тенденции.
Тренд представляет собой общую систематическую линейную или нелинейную компоненту, изменяющаяся во времени, т. е это закономерная, неслучайная составляющая временного ряда, которая может быть вычислена по вполне определённому однозначному правилу. В практических исследованиях в качестве модели тренда в основном используют следующие функции: линейную, полиномиальную, степенную, показательную, экспоненциальную. Выбор функции тренда осуществляется по целому ряду статистических критериев (дисперсия, корреляционному отношению, коэффициенту детерминации). При этом критерии являются критериями аппроксимации, а не прогноза.
Таким образом, целью аналитического выравнивания динамического ряда является определение аналитической или графической зависимости. На практике по имеющемуся временному ряду задают вид и находят параметры функции, а затем анализируют поведение отклонение от тенденции.
Для выявления основной тенденции (тренда) необходимо рассчитать параметры функции, которая описывает временной ряд[3].
3.2. Метод укрупнения интервалов
Применение данного метода рассмотрим на основе данных таблицы 3.1.
Таблица 3.1 – Метод укрупнения интервалов
-
Месяц
Кол-во вызовов
Среднее за квартал,
Январь
11470
12121,67
Февраль
12137
Март
12758
Апрель
11742
13527,67
Май
15068
Июнь
13773
Июль
12873
13261,00
Август
13609
Сентябрь
13301
Октябрь
12364
14003,33
Ноябрь
13332
Декабрь
16314
Январь
15201
14206,67
Февраль
13959
Март
13460
Апрель
14631
13684,67
Май
12767
Июнь
13656
Июль
14600
16323,00
Август
16712
Сентябрь
17657
Октябрь
17793
16965,67
Ноябрь
17339
Декабрь
15765
Продолжение таблицы 3.1.
-
Январь
16333
16325,33
Февраль
17038
Март
15605
Апрель
16486
15567,33
Май
15976
Июнь
14240
Июль
14449
16035,67
Август
16344
Сентябрь
17314
Октябрь
17428
16860,00
Ноябрь
17220
Декабрь
15932
Данный метод производит грубую оценку. Спрогнозировать можно лишь приблизительно, проанализировав таблицу.