Selección de variables en la predicción de llamadas en un centro de atención telefónica

Abstract

[EN] The paper highlights the importance of input-variable selection for neural models used to forecast the call load in a telephonic attention center. The models have at their disposal a large number of variables to be used as inputs. However, the number of observations that can be used for training is small due to social and economic changes. This prompts to carefully selecting the input variables and using the smallest possible set, otherwise generalization would be degraded. To solve the problem a mixed approach is used. In a first stage a large number of candidate variables is sorted and some are selected. The second stage does a finer selection among the surviving candidate variables. The results obtained with data from a real attention center show that a correct input-variable selection is vital for this kind of applications.

[ES] En este artículo se ilustra la importancia de la selección de variables independientes para modelos neuronales destinados a la predicción de la demanda en un centro de atención telefónica. Los modelos tienen como objetivo ayudar en la planificación semanal del personal del centro, tarea que se realiza con 14 días de antelación. Los modelos requeridos pueden hacer uso de gran cantidad de variables independientes. Sin embargo, el número de casos que pueden ser usados para obtener los parámetros del modelo es escaso debido a los cambios socio-económicos. Esto plantea la necesidad de seleccionar cuidadosamente las variables independientes y utilizar el menor número posible de ellas, de otro modo la generalización del modelo se degradaría. Para resolver el problema se utiliza un método mixto que permite trabajar con un alto número de variables candidatas, en una primera fase, y seleccionar más cuidadosamente un número menor de variables en una segunda fase. Los resultados obtenidos por los modelos resultantes de aplicar el método propuesto y sus variantes son analizados utilizando datos reales de un centro de atención telefónica. Los resultados de la comparación muestran que la correcta selección de variables independientes es vital para este tipo de aplicación.