穆曉瑪

Abstract： Time series， multiple linear regression and BP neural network are current mainstream forecast algorithms. In this paper， the application of these three algorithms in the field of customer complaint forecasting is studied and compared， and SPSS is used as a tool to predict one week customer complaints， which is taken as the target. Through contrast and analysis， the result of the actual prediction shows that BP neural network algorithm is the most appropriate customer complaints prediction algorithm.

引言

客戶投訴是客戶對(duì)于企業(yè)服務(wù)的反饋批評(píng)與合理陳情，如何更好地預(yù)防、處理投訴一直以來(lái)都是以客戶為中心的各家企業(yè)重點(diǎn)關(guān)注的工作內(nèi)容。在投訴發(fā)生后，再花費(fèi)大量人力物力去彌補(bǔ)前愆，也并不可取，消弭投訴于未然無(wú)疑是目前堪稱理想的應(yīng)對(duì)措施[1]。如何在大量投訴到來(lái)之前實(shí)現(xiàn)預(yù)知，即是此次研究的核心與關(guān)鍵。

時(shí)下，客戶投訴預(yù)測(cè)模型往往以ARIMA （Autoregressive Integrated Moving Average Model）時(shí)間序列[2]、多元線性回歸[3]、BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[4]為基礎(chǔ)的算法設(shè)計(jì)構(gòu)建而成。這3種算法也各具一定的優(yōu)、劣勢(shì)，而當(dāng)實(shí)際分析確定投訴預(yù)測(cè)模型時(shí)，優(yōu)選合適的研發(fā)算法將從根本上決定了投訴預(yù)測(cè)模型的成功與否。

基于此，本文將以客戶一周投訴數(shù)量為預(yù)測(cè)目標(biāo)，進(jìn)行3種算法預(yù)測(cè)的對(duì)比研究，從而探討得出適用于客戶投訴預(yù)測(cè)模型的有效算法。

1算法原理

1.1ARIMA時(shí)間序列算法

時(shí)間序列是指以時(shí)間先后順序依次排列的一組統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。ARIMA時(shí)間序列算法包括了自回歸過(guò)程AR、移動(dòng)平均過(guò)程MA、以及差分過(guò)程DX=diff（y，i）。這里，將此算法可解析分述為如下3步：

（1）時(shí)間序列差分/平穩(wěn)處理。通過(guò)散點(diǎn)圖、自相關(guān)（Auto-Correlation Function）、偏自相關(guān)（Partial Auto-Correlation Function）查證序列的平穩(wěn)性，根據(jù)平穩(wěn)性特點(diǎn)確定差分階數(shù)，以及是否需要進(jìn)行差分處理。

（2）模型參數(shù)階數(shù)識(shí)別。ARIMA（p，d，q）模型中，參數(shù)p為自回歸項(xiàng)，參數(shù)q為移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)，參數(shù)d為時(shí)間序列趨于平穩(wěn)時(shí)需調(diào)用的差分次數(shù)[5]。研究中，可參照數(shù)據(jù)序列的自相關(guān)函數(shù)與偏相關(guān)函數(shù)的截尾、拖尾特性來(lái)設(shè)定ARIMA（p，d，q）模型中的各特征參數(shù)。

（3）模型檢驗(yàn)。通過(guò)構(gòu)造box-pierce的修正統(tǒng)計(jì)量Q來(lái)進(jìn)行殘差序列白噪聲檢驗(yàn)。研究推得公式表述如下：Q=（N-D-max（p，q））∑mk=1p2k（a^）（1）1.2多元線性回歸

回歸可用于研究因變量與自變量之間的關(guān)系，就是通過(guò)回歸方程來(lái)刻畫(huà)表達(dá)自變量與因變量之間的依存關(guān)系。多元線性回歸模型則是特別表征了某一因變量與多個(gè)自變量之間的相互關(guān)系[6]。對(duì)此設(shè)計(jì)過(guò)程可解析分述為如下3步。

（1）自變量選擇。在建模時(shí)，首先將選擇自變量。自變量篩選方法主要有逐步回歸法與灰色關(guān)聯(lián)度方法。

1.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基礎(chǔ)原理是通過(guò)使用誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄟM(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，這也是目前得到廣泛使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法之一。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元主要具備了3個(gè)基本功能，即修改權(quán)值、求和及轉(zhuǎn)移[7]。設(shè)計(jì)流程步驟可詳見(jiàn)如下。

（1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始化。為各個(gè)神經(jīng)元連接權(quán)值（Wji）與閾值（Bj）賦予（-1，1）的隨機(jī)數(shù)。

（2）計(jì)算輸入層輸出。隨機(jī)選取一個(gè)輸入向量Xp=（x1x2...xn），計(jì)算期望輸出向量Yp=（y1y2...yn）。

2測(cè)試過(guò)程

2.1數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文以用戶投訴工單一周總量為預(yù)測(cè)目標(biāo)，選取的數(shù)據(jù)時(shí)段的范圍區(qū)間為2015年7月至2016年9月。其中，ARIMA時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法僅需要投訴大類的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

多元線性回歸與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則將使用一周投訴總量為因變量，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)篩選，從信息查詢、業(yè)務(wù)咨詢、故障報(bào)修、舉報(bào)、意見(jiàn)、建議、表?yè)P(yáng)、服務(wù)申請(qǐng)中篩選25個(gè)一級(jí)工單作為預(yù)測(cè)模型自變量。時(shí)間區(qū)間同樣設(shè)定為2015年7月至2016年9月，可截選數(shù)據(jù)約為1 444 248條。

2.2ARIMA時(shí)間序列算法

考慮到預(yù)測(cè)目標(biāo)為一周的投訴事件總量，故而本研究需要將原始數(shù)據(jù)按照周期為7進(jìn)行劃分，得到7組時(shí)間序列。繼而重復(fù)7次ARIMA時(shí)間序列預(yù)測(cè)得到所有預(yù)測(cè)值，這就將原始時(shí)間序列拆分為7組不同的時(shí)間序列，并以此建立時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型。模型參數(shù)及模型評(píng)價(jià)的綜合運(yùn)行結(jié)果可見(jiàn)表1。

2.3多元線性回歸

多元線性回歸采用投訴量/周作為因變量。當(dāng)要預(yù)測(cè)t天的投訴量/周時(shí)，可采用除投訴工單外的t-1天其它一級(jí)工單作為自變量，并且采用stepwise逐步回歸法進(jìn)行因變量篩選。

2.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

由于數(shù)據(jù)量較小，訓(xùn)練量及計(jì)算量不大，故采用較低的學(xué)習(xí)率來(lái)提高模型的匹配度。使用IBM SPSS Statistics為工具進(jìn)行擬用于預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建，相關(guān)配置信息可見(jiàn)表3。

3結(jié)束語(yǔ)

綜合以上結(jié)論，對(duì)各種算法的運(yùn)行集結(jié)歸類，由此得到設(shè)計(jì)處理后的最終呈現(xiàn)具體可見(jiàn)表4。從表4中可以得出，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型在準(zhǔn)確度上遠(yuǎn)高于其它2種算法。從算法的本質(zhì)及預(yù)測(cè)結(jié)果分析可得，時(shí)間序列的原理是通過(guò)自回歸與移動(dòng)平均的過(guò)程，進(jìn)行未來(lái)值的預(yù)測(cè)。此類預(yù)測(cè)是建立在對(duì)于長(zhǎng)期趨勢(shì)、季節(jié)變動(dòng)、循環(huán)變動(dòng)的識(shí)別基礎(chǔ)上，而對(duì)于不規(guī)則變動(dòng)預(yù)測(cè)性很差。多元線性回歸應(yīng)用在現(xiàn)實(shí)情況中會(huì)遭遇投訴與其它客戶訴求之間本就不是線性關(guān)系的困擾，回歸擬合的方式并不能真正體現(xiàn)自變量與因變量的映射關(guān)系。同樣，在實(shí)際構(gòu)筑模型的過(guò)程中，自變量的選擇也是一個(gè)難題，眾多自變量中的灰色相關(guān)度彼此之間相差不大。大量選擇自變量將無(wú)法確保有效擬合，少量選擇自變量則無(wú)法進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法則是基于非線性的特點(diǎn)來(lái)尋求自變量與因變量之間聯(lián)系的模型，通過(guò)多層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)反映數(shù)目可觀、且更為復(fù)雜的自變量與因變量的映射關(guān)系[8]。同時(shí)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄒ彩蛊浍@得了強(qiáng)大的學(xué)習(xí)訓(xùn)練能力。

至此，可得如下研究結(jié)論：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從算例預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性、自變量與因變量之間關(guān)系的擬合程度來(lái)看，都是構(gòu)筑客戶投訴預(yù)測(cè)模型的最優(yōu)算法。

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