IT支持票务优化自服务与自动化影响分析数据集-vilangomes
数据来源：互联网公开数据
标签：IT支持,自服务,自动化,票务管理,客户满意度,时间分析,运营效率
数据概述：
本数据集包含了关于IT支持票务的信息，重点关注自服务和自动化在减少票务量和解决时间方面的效果。数据集涵盖了票务类型、解决渠道、自动化使用情况、解决时间、首次接触解决率以及客户满意度等关键信息。具体字段包括：
- Ticket_ID (字符串)：每个支持票的唯一标识符。
- Ticket_Type (字符串)：票务类别（例如：技术问题、账户问题）。
- Created_Date (日期时间)：票务创建的时间戳。
- Channel (字符串, 可为空)：使用的沟通渠道（例如：自服务、聊天机器人、电话）。
- Automation_Used (字符串)：是否使用自动化进行解决（是/否）。
- Resolution_Time_Hours (浮点数)：解决票务所花费的时间（小时）。
- Resolved_First_Contact (字符串)：票务是否在首次接触时解决（是/否）。
- Customer_Satisfaction (浮点数, 可为空)：客户提供的满意度评分（例如：1到5）。
- Resolved_Date (日期时间)：票务解决的时间戳。
数据用途概述：
该数据集适用于多种分析场景，包括评估自动化和自服务对解决时间和首次接触解决率的影响、训练机器学习模型以根据票务类型和自动化使用情况预测解决时间、分析自动化对客户满意度的影响、帮助IT支持团队优化资源配置和改进自动化策略、识别不同渠道下的票务解决趋势。
