Приблизительно числа из кривой колокола?

Question

Я стучал головой о стену на этом.

Я работаю над проектом, в котором клиент владеет колл -центром и хочет оценить количество людей, необходимого для работы за полчаса в кампании, введя часы пик, оценку людей, необходимых в этот час и, по -видимому, стандартное отклонение. Затем это должно «раздувать» значения для других слотов (уменьшаясь по обе стороны пика).

Если бы это был график, у вас было бы полчасовые слоты на оси X (от 1 до 48) и количество людей, необходимых вдоль оси Y, что было бы похоже на кривую колокола, а пик находится в указанный пик.

Как получить приблизительные значения мест, необходимых для каждого полчаса? Любая точка в правильном направлении будет очень оценен!

PS работает в .net, если кто -то знает о любых библиотеках, которые могут это сделать.

Answer 1

Вы можете получить Forumula для функции плотности вероятности (наряду с .NET Libary) здесь

Тем не менее, я сам работаю над программным обеспечением Call Center на своей работе, и я могу сказать вам, что FTE никогда не распределяются. Обычно существует ~ 2-3 перекрывающихся нормальных распределений, один искаженный влево и один искаженный вправо в зависимости от времени суток (раннее утро, поздно днем) и типа кампании (от B2B до B2C).

Для более точной оценки я бы порекомендовал сохранить историю предыдущей деятельности/нагрузки в вашем колл-центре (какова средняя нагрузка с каждым получасовым интервалом), а затем использовать его в качестве базовой линии распределения, масштабируя ее, чтобы соответствовать ожидаемой пиковой нагрузке и расчетная длина вызова. Это то, что мы делаем в Прото, и мы обычно правы в пределах 90 % - 95 % от фактической нагрузки. Иногда. Иногда мы скучаем в 10.

РЕДАКТИРОВАТЬ:

Хорошо, мне потребовалось немного времени, чтобы посмотреть, как мы оцениваем нагрузки, и стандартное распределение не приведет вас никуда. Взглянуть на пара из Скриншоты Из наших графиков, и вы увидите, насколько отличается распределение на самом деле.

Что вам нужно сделать (в основном):

1. Образуйте количество звонков, сделанных каждую минуту (сколько вызовов у нас было с 60 секунд назад)
2. Сохраните эти образцы в таблице: TimeOfday, Callsmade
3. Загрузите эти образцы и масштабируйте их. (т.е. Если в нашей общей таблице есть 10.000 звонков, и мы оцениваем нашу новую деятельность, чтобы иметь 4000 вызовов в день, умножьте все на 0,4. Вы можете масштабировать по оценкам NR вызовов или (больше Acuratell в день)

В качестве альтернативы, если у вас просто есть таблица с записью строки для каждого вызова, который можно просто просто:

SELECT count(*),datepart(hour,[CalledOn]) as CalledOn from tableCalls group by datepart(hour,[CalledOn]) 

Подсчитать звонки, совершаемые каждый час. Он будет пробежать в час, а не в минуту, но этого может быть достаточно, чтобы дать вам базовую линию

Answer 2

Хм

Я был бы удивлен, если распределение звонков в течение дня (24 часа с полуночи до полуночи) было нормальным (т.е. следовало кривой колокола). Однако, если это то, что клиент заказал, пусть будет так. Но прежде чем вы пойдете намного дальше, проведу дальнейшее расследование.

Ваше предположение, что клиент может указать DEV STD DEV?

Звонки обычно не будут распределены по поводу часа пик в течение дня, если не будет часа пик не будет 12:00 - если клиент действительно считает, что распределение звонков немодальное между 00:00 и 23:59, тогда Бьюсь об заклад, режим не в 12:00.

Как уже говорил один из ваших респондентов, вы можете легко найти формулы и реализации нормального распределения.

Но если вы хотите произвести впечатление на своего клиента и создать лучшую модель, я бы начал с простых очередей.

Answer 3

Я думаю, это на самом деле не ответ, но телефонная индустрия использует Эрланг в качестве единицы измерения для таких проблем, которая получена из средней длины вызовов и среднего количества одновременных вызовов за тот период.