智能客服预测用户服务表现数据集IntelligentCustomerServicePerformancePrediction-nagarajb
数据来源：互联网公开数据
标签：客服表现, 预测分析, 时间序列, 客户服务, 机器学习, 行为分析, 数据挖掘, 服务质量
数据概述：
该数据集包含来自客户服务平台的数据，记录了客服人员在不同时间段的服务表现，以及与用户交互相关的关键指标，用于预测客服人员的服务表现。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2024年4月15日。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可推测为客户服务平台的服务区域。
数据维度：数据集包括CATS_ID（客服人员ID）、INTERVAL（时间间隔）、DATE（日期）、SCHEDULE_ADHERENCE（排班遵守率）、WORK_ADHERENCE（工作遵守率）、NO_SHOW_PERCENTAGE（未出现百分比）、AVAILABLE（是否可用）、YEAR（年）、MONTH（月）、DAY（日）、DAY_OF_WEEK（星期）、HOUR（小时）、MINUTE（分钟）、SLOT（时隙）和PICKUP_PROBABILITY（接单概率）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为agent_prediction_train_data.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于客服人员服务表现预测、排班优化和客户服务质量评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于客户服务领域的研究，如客服行为分析、服务效率评估、预测模型构建等。
行业应用：为客户服务行业提供数据支持，尤其适用于提升客户服务质量、优化资源分配、预测服务需求等。
决策支持：支持客户服务平台的运营决策，如人员排班优化、服务策略调整、绩效考核等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、客户服务管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解客户服务业务。
此数据集特别适合用于预测客服人员的接单概率，分析影响服务表现的因素，从而优化客户服务流程，提升服务效率。
