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コールセンターの業務量予測をより正確にする4つの評価手法
2020.03.13

AI時代を生き抜く「本物」のコールセンター運営法第14回

コールセンターの業務量予測をより正確にする4つの評価手法

著者 熊澤 伸宏

散らばりの度合いを評価する

 表3は同じ実績に対する異なる予測の「絶対誤差率」を表しています。

 左右どちらもMAPEは3.9%であり、この週全体の予測の正確性は同じレベルですが、曜日ごとの予測値や絶対誤差率は異なっています。

 どちらの予測の方が優れているのでしょうか。

 このような場合は、予測の「質」の観点から、2つの統計ツールを使って正確性を評価します。

 ひとつめが、予測の“散らばり”の度合いから正確性を評価する方法です。

 表3の曜日ごとのデータを見ると、左表の絶対誤差率は、最大15.5%から最小0.1%まで15.4ポイントの開きがありますが、右表は最大6.0%、最小1.8%で4.2ポイントの開きに留まっており、左表のデータの方が大きく散らばっているように見えます。

これを統計的な数値として表すのが「標準偏差」です。

「標準偏差」とは、データの散らばりの度合いを表すもので、値が小さいほどデータの散らばりが少ない、つまり優れた予測であることを示します。

 表3を見ると、左表の標準偏差は6.2%、右表は1.4%であり、絶対誤差率の見た目に加えて、統計的にも右表の予測の方が、左表の予測よりも優れていることがわかります。

 ちなみに「標準偏差」はExcelに関数「STDEV」が用意されてるので、統計学の専門知識がなくても、誰でも容易に利用できます。

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